一是建立可解释性AI模型体系，在算法层面实现推理过程可追踪、逻辑可验证，确保在临床应用中具备安全性与可监管性；二是推动数字孪生技术在个体化防控中的应用，基于患者生理、行为及影像数据构建数字孪生体，实现疾病风险预测、治疗方案模拟与远程干预评估；三是发展自适应学习模型与主动反馈机制，使AI系统可在真实世界数据中不断自我优化，形成学习、验证、更新的持续改进闭环。此外，应制定AI质控与验证标准，形成从模型开发、部署到监测的全生命周期管理体系。建议依托国家医学AI标准化总体组，开展心血管疾病领域AI产品注册备案、算法评估与风险分级，为AI赋能临床提供合规路径。

数智平台的推广必然带来海量个人健康数据的采集与共享，必须同步完善安全与伦理机制。首先，需要构建多层加密与分级授权机制，在患者数据采集、传输、存储和分析各环节实行分级访问控制，保障敏感数据在最小化授权下流通；其次，建立联邦学习与隐私计算框架，允许不同机构在不共享原始数据的前提下开展AI模型联合训练，实现数据不出域、模型共享的协同创新；再者，完善伦理审查与责任追溯体系，明确AI系统的算法责任、使用权限与审计机制，推动形成以患者权益为核心的数据治理新秩序。

最后，在制度层面，可推动国家层面的《健康数据安全管理办法》落地实施，为医疗AI与数字孪生应用提供法律基础。由于技术限制等原因，本文中的心血管疾病立体联动管控理论框架和数智平台未能在县域医院、社区卫生服务中心等进行落地应用，因此，未来研究应在全国范围内构建多中心、多层级的验证体系，特别关注中低资源场景的可行性与适配性。建立区域示范工程与协同验证网络，以阜外医院为牵头单位，联合不同区域、不同层级的医疗机构共同开展模型迁移与应用评估，形成从三级医院到基层的多级联动体系；推动纵向分层验证机制，在院内验证平台运行的准确性与稳定性，在基层验证模型泛化能力与用户可用性；依托国家重点研发计划或重大公共卫生专项，建设慢病数智防控研究联盟，汇聚心血管疾病学、AI、公共卫生、卫生经济等多学科力量，共同开展模型优化、成本效益分析与长期随访研究。

出自《基于数智平台的心血管病立体联动管控的理论框架与实践路径》作者张雪，袁靖，卜天。