摘要：富士通（日本）开发了一种数字孪生解决方案：利用机器学习和生成式人工智能模拟地方政府医疗政策的社会影响。富士通表示，该产品名为Policy Twin，可对以降低成本和改善预防性医疗保健服务结果的措施进行识别和评估。该公司表示，在现场测试中，Policy Twin

编者按：本文11月26日发布于行业媒体RCR Wireless。作者为詹姆斯·布莱克曼。编译者曹智，内容谨供参考。

富士通（日本）开发了一种数字孪生解决方案：利用机器学习和生成式人工智能模拟地方政府医疗政策的社会影响。富士通表示，该产品名为Policy Twin，可对以降低成本和改善预防性医疗保健服务结果的措施进行识别和评估。该公司表示，在现场测试中，Policy Twin能够“创建备选政策”，使成本节约和健康改善效果翻倍。富士通预计，其可以“在多个城市”产生更佳的实践结果并实现政策落实的标准化。

富士通在一份声明中声称：……该解决方案通过数字孪生技术重现了之前取得成功的地方医疗政策，并以数据为基础编制备选政策。在现场试验期间……该产品能够创建备选政策，与上一年相比，（这些备选政策令）医疗费用节约金额和通过健康指导实现的健康指标改善值均翻了一番，同时满足了资源需求。这表明该产品能够制定同时实现多个目标的政策，从而有可能缩短规划时间并促进达成各方共识。

富士通一直在开发一系列名为“社交数字孪生”的技术，将行为经济学融入数字服务。该公司的使命是提供“解决复杂社会挑战”的解决方案，而这依赖于“数字演练技术”，即：通过数字孪生重现人类行为并预测政策的效果/影响。该公司表示，新的政策基于数字孪生，使用“实证经济学”，利用数据科学实现资源分配最优化，以“在数字孪生体上对地方政策的有效性进行预先的评估和比较”。

根据声明中的内容，该产品的开发过程“一如既往地平淡无奇”：将公开的市政政策文件转换为机器可读的流程图格式；通过交叉和比较来自多个市政当局的成功流程图生成新的备选流程图；并模拟每个新生成的备选流程图将提供哪些具体服务。所有这些都由大型语言模型(LLM) 和机器学习 (ML) 协助完成。该服务将于下周 （12月6日）开始在日本市政机构进行测试。富士通计划在“2025 财年”之前为全日本的医疗健康行业提供该服务。目前尚不清楚它将如何或是否会进入国际市场。

声明称，“（通过该产品）各地市政府将能够改善居民健康、节约成本和预防疾病，最终有助于改善社会福祉。由于Policy Twin 还可以展示拟议政策背后的理由，因此它可以促进不同利益相关者达成共识并支持其在社会中的实施。此外，在多个市政府采用这项技术有望推动最佳实践方法的生成、市政府之间政策的相互参考以及政策标准化的应用。”

来源：小英议科技