7月24日，在博鳌亚洲论坛全球健康论坛2025年北京会议“AI+医疗的应用与治理”分论坛上，北京智源人工智能研究院首席科学家张恒贵表示，利用数字孪生技术构建患者虚拟模型，有望解决当前医疗人工智能应用中的可解释性不足问题，进一步推动精准医疗发展。
张恒贵介绍，目前医疗人工智能大模型在辅助治疗、决策支持和医院管理优化等方面已取得进展。人工智能的最大优势在于能整合不同维度的医疗信息，通过融合医学影像、超声检PG电子官网查、心电图等多模态数据，构建患者个体化模型，实现精准治疗。例如，在心脏疾病治疗中，人工智能可以根据患者解剖特征优化支架参数设计，还能针对个体差异制定个性化用药方案。“但人工智能目前的局限在于可解释性还不太强。”他说。
简单而言，可解释性就是把人工智能从“黑箱”变成“白箱”，让用户能够清晰地看到内部的运作机制，包括做出决策的原因、方法以及决策的内容。
张恒贵表示，可解释性直接关系到医疗安全，而解决这一问题的理想方案可能是构建患者的数字孪生模型。人工智能可通过融合历史数据和生理原理进行仿真，帮助医生更精准地评估治疗方案的选择，并提供决策依据。
“当然，医生在使用人工智能时要审慎判断，患者需确保提供信息的准确性，政府部门则必须通过完善的政策法规规范人工智能应用。”张恒贵表示，无论未来技术如何发展，医疗人工智能的核心始终是以患者为中心。
