30日，由上海交通大学医学院附属瑞金医院牵头发起的国际医疗健康数字孪生联盟(ICDT-HM)(下称:联盟)揭牌，发布“5000万人健康数字孪生计划”。
联盟汇聚海内外高校、医疗机构及相关领域的科研力量，将推动大规模纵向人群队列与人工智能深度融合，在数据标准、跨人群验证和数据治理等方面凝聚国际共识，逐步构建可预测、可推演的人体健康数字孪生。
“5000万人健康数字孪生计划”是联盟面向精准健康提出的长期科研规划，旨在通过多方协作，逐步构建融合纵向健康数据与动态模型的研究体系，为疾病预测、精准预防和个体化医疗提供支撑。据悉，5000万人是规划目标，相关建设将分阶段探索推进。
医疗健康数字孪生联盟学术研讨会当日在沪举行，相关领域专家及国际知名期刊编辑，围绕人群健康与人工智能的融合，探讨医疗健康数字孪生在疾病机制研究、动态监测、风险预测、科学评估及临床转化中的发展路径。
上海市科学技术委员会主任骆大进指出，医疗健康数字孪生处在人工智能、生命科学与数据要素交汇的地方。上海市科学技术委员会方面期待联盟聚焦重大疾病，融合多维数据，加强基础研究与临床验证；推动大型人群队列建设，统一数据标准，探索隐私保护、合规授权、安全治理等的有效路径；深化国际合作，推动医疗健康数字孪生成果转化应用。
中国工程院院士、上海交通大学医学院附属瑞金医院院长宁光认为，数字孪生最深刻的价值在于:在虚拟世界里先把未来走一遍，让本可避免的疾病，在现实中不必发生。他提到了“AI原生医院”理念，意在让AI成为新型医院和健康服务体系的“编码基因”，通过汇聚生物、心理、行为等多维数据，探索构建个体的“数字生命”坐标，使健康从“有病”与“没病”的二元判断，转向可度量、可预测、可导航的连续轨迹。
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