似乎每天都有新的算法使计算机能够以前所未有的精度诊断疾病，从而再次预言计算机将很快取代医生。如果计算机也能取代病人呢？例如，如果虚拟人类能够在冠状病毒疫苗试验的某些阶段取代真人，则可以加速预防工具的开发并减缓疫情的蔓延。同样，不太可能有效的潜在疫苗可以及早被识别出来，从而大幅削减试验成本，并避免在活体志愿者身上测试不良的候选疫苗。“计算机模拟医学”，或在虚拟器官或身体系统上测试药物和疗法以预测真人对疗法的反应，就具有这些益处。在可预见的未来，晚期研究仍需要真人患者，但计算机模拟试验将能够对安全性和有效性进行快速且廉价的初步评估，从而大大减少实验所需的活体人类受试者的数量。
对于虚拟器官，建模首先将从个体实际器官的非侵入性高分辨率成像中提取的解剖数据输入到控制该器官功能的机制的复杂数学模型中。在功能强大的计算机上运行的算法解析由此产生的方程式和未知数，生成一个看起来和行为都像真实器官的虚拟器官。
计算机模拟临床试验已经在一定程度上进行。例如，美国食品药品监督管理局正在使用计算机模拟代替人体试验来评估新的乳腺X线摄影系统。该机构还发布了关于设计包含虚拟患者的药物和设备试验的指南。
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除了加速结果和降低临床试验的风险外，计算机模拟医学还可以代替诊断或计划治疗某些疾病所需的有风险的干预措施。例如，获得 FDA 批准的基于云的服务 HeartFlow Analysis 使临床医生能够根据患者心脏的 CT 图像识别冠状动脉疾病。HeartFlow 系统使用这些图像构建流经冠状动脉血管的血液的流体动力学模型，从而识别异常情况及其严重程度。如果没有这项技术，医生将需要进行有创血管造影术来决定是否以及如何干预。在个体患者的数字模型上进行实验还可以帮助个性化治疗多种疾病，并且已用于糖尿病护理。
计算机模拟医学背后的理念并不新鲜。在数百种运行条件下创建和模拟物体性能的能力几十年来一直是工程学的基石，例如用于设计电子电路、飞机和建筑物。但其在医学研究和治疗中的广泛应用仍然存在各种障碍。
首先，必须确认这项技术的预测能力和可靠性，这将需要多项进步。这些进步包括：从包含男性和女性的大量、种族多样的患者群体中生成高质量的医学数据库；改进数学模型以解释体内许多相互作用的过程；以及进一步修改主要为基于计算机的语音和图像识别而开发的人工智能方法，并需要对其进行扩展以提供生物学见解。科学界和行业合作伙伴正在通过达索系统的“活体心脏项目”、虚拟生理人整合生物医学研究所和微软的 Healthcare NExT 等倡议来解决这些问题。
近年来，FDA 和欧洲监管机构已批准计算机诊断技术的一些商业用途，但满足监管要求需要大量时间和金钱。鉴于医疗保健生态系统的复杂性，创造对这些工具的需求具有挑战性。计算机模拟医学必须能够为患者、临床医生和医疗保健组织提供具有成本效益的价值，才能加速他们对该技术的采用。