世經(jīng)論壇天津熱議：醫療AI的堵點(diǎn)與機會(huì ) 天天資訊

“雖然近三分之二的醫療保健領(lǐng)導者認為AI對實(shí)現其組織目標‘非常重要’，但只有不到三分之一的人表示他們的AI計劃實(shí)現了‘預期價(jià)值’?！?/p>

27-29日，世界經(jīng)濟論壇（WEF）第十四屆領(lǐng)軍者年會(huì )在中國天津舉行，會(huì )議期間，論壇方揭曉了“十大在未來(lái)三到五年內將對世界產(chǎn)生最大影響的新興技術(shù)”，生成式人工智能和人工智能輔助醫療名列其中。但根據WEF本月發(fā)布的另一份有關(guān)“AI在醫療健康領(lǐng)域應用”的專(zhuān)題報告，卻顯示了前述不盡如人意的調研結論。

(資料圖片)

人工智能（AI），被WEF定義為“通過(guò)感知、解讀數據、學(xué)習、推理和推薦最佳行動(dòng)方案來(lái)行動(dòng)的系統”。該份專(zhuān)題報告認為，在過(guò)去的十年中，醫療保健和技術(shù)行業(yè)的領(lǐng)導者、政府官員和研究人員對利用人工智能(AI)和機器學(xué)習(ML)的進(jìn)步來(lái)改變醫療保健寄予厚望，但其實(shí)際應用卻一直推進(jìn)地相對緩慢。

如何加速人工智能、大數據等新興技術(shù)在醫療健康領(lǐng)域負責任地應用？在本屆新領(lǐng)軍者年會(huì )上，多名與會(huì )嘉賓、參會(huì )企業(yè)人士和受訪(fǎng)對象均提到，關(guān)鍵點(diǎn)在于建立起不同經(jīng)濟、醫療資源和數據基礎國家間以及公共和私營(yíng)部門(mén)間的協(xié)同治理體系，著(zhù)力解決好低信任度和缺乏基礎設施等應用上游問(wèn)題。

世界衛生組織原助理總干事、北京大學(xué)公共衛生學(xué)院教授任明輝對第一財經(jīng)表示，AI技術(shù)和醫療大數據的可及性和應用深度，關(guān)乎“以人為本”醫療健康體系的建設，這既離不開(kāi)政府的支持和治理完善，也需要企業(yè)率先去應用探索，讓各利益攸關(guān)方看到新技術(shù)應用可產(chǎn)生的公共衛生收益，以推動(dòng)形成可持續的創(chuàng )新應用生態(tài)。

AI提高醫療服務(wù)可及性？

6月初，據國家藥監局官網(wǎng)公告，騰訊醫療健康生產(chǎn)的“結腸息肉電子內窺鏡圖像輔助檢測軟件”創(chuàng )新產(chǎn)品注冊申請獲批，該產(chǎn)品可以通過(guò)深度學(xué)習的算法分析幫助基層醫生識別和定位息肉結腸，以推動(dòng)腸道癌癥篩查的關(guān)口前移。

相關(guān)統計顯示，截至2022年10月，我國已有62款人工智能醫療器械獲批，覆蓋心血管、腦部、眼部、肺部、骨科、腫瘤等多個(gè)疾病領(lǐng)域。

根據科技部發(fā)布的《關(guān)于支持建設新一代人工智能示范應用場(chǎng)景的通知》，在智能診療方面，要“運用人工智能可循證診療決策醫療關(guān)鍵技術(shù)，建立人工智能賦能醫療服務(wù)新模式”“重點(diǎn)面向縣級醫院，提升基層醫療服務(wù)水平”。

不僅僅是中國，WEF在《2023年十大新興技術(shù)報告》中提到，在發(fā)展中國家，基于人工智能的醫療保健的影響可能更為深遠，因為這些國家往往缺乏向大部分人口提供醫療服務(wù)的基礎設施和人員。利用人工智能和機器學(xué)習等新的智能手段，是解決護理不足地區醫療保健能力的第一步。

以印度為例，《2023年十大新興技術(shù)報告》稱(chēng)，該國人口超過(guò)14億且分布廣泛，當局采用了一種基于人工智能的方法來(lái)加強醫療服務(wù)，通過(guò)為醫生配備輔助技術(shù)，讓偏遠社區可以獲得均等化的醫療服務(wù)。與此同時(shí)，印度政府對這些基于數字科技的醫療服務(wù)采取必要的隱私保護措施，以增進(jìn)供需雙方信任關(guān)系。

但發(fā)展中國家運用人工智能解決醫療健康問(wèn)題也非一帆風(fēng)順。

一名來(lái)自非洲的與會(huì )者認為，“人工智能輔助醫療當然有巨大潛力，然而現在非洲實(shí)施難度還不小?！?/p>

該名與會(huì )者表示，當地也做了很多嘗試和探索，但要想人工智能發(fā)揮效用，需要一定數量的數據，以及可以對這些數據做出標準化的闡釋?zhuān)@對于數字基礎薄弱的非洲地區而言無(wú)疑是個(gè)挑戰。目前非洲擁有全球50％人口，但醫護人員僅占全球的3％，如何更好地讓人工智能幫助處理海量的醫療數據，是當地醫療衛生領(lǐng)域的主要關(guān)切。

香港科技大學(xué)表觀(guān)基因組學(xué)研究中心副主任、化學(xué)與生物工程系副教授吳若昊也同樣提到，人工智能理論上可以幫助實(shí)現醫療服務(wù)的去中心化，但在實(shí)際中，一國要想真正利用好這些技術(shù)需滿(mǎn)足兩個(gè)前提：可以容易地獲取數據并有足夠的資源去處理這些數據。后者取決于當地是否擁有比較大的數據中心。

醫療人員數量、能力和意識是否與人工智能的應用相匹配，是欠發(fā)達地區所面臨的另一挑戰。

一名來(lái)自非洲加納共和國的與會(huì )者提到，在非洲，當地人口從14億預計將增加到25億，醫療資源緊缺問(wèn)題越來(lái)越突出。對于所處其間的國家而言，即便擁有充足的資金、AI技術(shù)，沒(méi)有足量受過(guò)培訓的工作者馬上去應用這些技術(shù)，人工智能產(chǎn)品也無(wú)法充分發(fā)揮價(jià)值。

WEF中國區健康與醫療行業(yè)負責人Carrie LIU在接受第一財經(jīng)采訪(fǎng)時(shí)，談及了她在中國某些農村基層調研時(shí)的發(fā)現：當地有名望的村醫往往年歲較長(cháng)，這些醫生可能自身就存在數字?zhù)櫆?，對數字科技的接受程度不高。換言之，即便為他們配備便攜化AI產(chǎn)品，他們是否愿意使用，仍是個(gè)問(wèn)題。

任明輝認為，在醫療資源缺乏的地區，AI的落地應用會(huì )對當地醫務(wù)人員帶來(lái)的影響是一體兩面的。一方面，AI技術(shù)可以彌補這些地區基層醫療機構缺乏高質(zhì)量醫療資源的問(wèn)題；但一方面，這些地區也確實(shí)需要及時(shí)提升醫務(wù)人員的能力和水平，確保他們能夠規范化、有意識地使用這些技術(shù)。在醫療服務(wù)可及度提高的同時(shí)，切實(shí)增進(jìn)醫療服務(wù)均等化水平。

此外，Carrie 還對記者提到一個(gè)深層次的擔憂(yōu)：目前，在非洲等數字科技較為落后的地區，醫療工作者所使用的AI產(chǎn)品往往來(lái)自于發(fā)達國家的科技公司，這些產(chǎn)品在設計過(guò)程中，臨床數據可能并不包含非洲等地區。因此，深度學(xué)習的結果對于非洲地區或許并不可靠。從這個(gè)角度來(lái)看，AI產(chǎn)品在全球欠發(fā)達地區的使用，表面上是填補了當地醫療資源短板，但從“以人為本“、以患者為中心的角度思考，對于當地人口健康的改善程度依然有限。人工智能產(chǎn)品的包容性并沒(méi)有真正得到實(shí)現。

加強公共和私營(yíng)部門(mén)協(xié)作

除了發(fā)展中國家所面臨的特殊挑戰WEF在前述報告認為，縱觀(guān)全球，AI價(jià)值在醫療健康領(lǐng)域的充分實(shí)現也面臨諸多堵點(diǎn)，需要公共和私營(yíng)部門(mén)合力去解決。

這些堵點(diǎn)包括數據基礎存在漏洞、使用者的低信任度、缺少可擴展性和跨境創(chuàng )新等。

尤其值得關(guān)注的是，在接受WEF采訪(fǎng)的專(zhuān)家中，75%的人認為數據基礎薄弱是醫療保健領(lǐng)域AI價(jià)值實(shí)現的主要障礙。算法必須接受數據訓練，但即使在高收入國家，不一致的數據收集和缺乏互操作性也阻礙了AI模型跨組織和跨國界的擴展。與此同時(shí)，AI還容易因隱私侵犯、數據盜竊和欠佳的算法而被誤用和濫用。

Carrie進(jìn)一步對記者解釋稱(chēng)，目前，AI在不同地區的使用程度和價(jià)值發(fā)揮的空間，與該區域的數字監管松緊呈正相關(guān)關(guān)系。從數字治理來(lái)看，目前，美國較松、歐盟趨嚴而中國處于中間水平。如果全球數據治理標準不一，那么醫療數據的流通就會(huì )受限，進(jìn)而影響到機器學(xué)習的準確性。再進(jìn)一步，如果機器學(xué)習不夠精準，又會(huì )影響到AI應用的信任度問(wèn)題。牽一發(fā)而動(dòng)全身。

銀杏生物首席商務(wù)官埃娜·克拉森堡（Ena Cratsenburg）也認為，AI目前僅僅是醫療中某一環(huán)節中的眾多工具之一，不能取代醫療從業(yè)者的角色。就像眼睛和頭腦的區別，人工智能產(chǎn)品只知道如何做事，但不知道為什么要這么做?；诖?，AI技術(shù)要想在醫療健康領(lǐng)域，對于全人類(lèi)發(fā)揮更多民主化價(jià)值，公共部門(mén)應更好的平衡這一技術(shù)所產(chǎn)生的風(fēng)險和收益，加強監管。

那么私營(yíng)部門(mén)應該如何回應監管呢？谷歌首席衛生公平官I(mǎi)vor Horn在前述報告中提到，私營(yíng)部門(mén)的行動(dòng)速度快于政策和監管。但作為開(kāi)發(fā)這些技術(shù)的人，企業(yè)有責任在促進(jìn)政策設計過(guò)程的同時(shí)，維護證據、道德、公平、安全和隱私等高標準。

立足當下，WEF呼吁，公共和私營(yíng)部門(mén)的注意力集中應該在那些最有可能改變公共衛生和醫療保健并改善患者健康結果的AI應用上。世界已經(jīng)擁有了這樣一種技術(shù)，但數據缺口確實(shí)存在，醫療保健領(lǐng)導者不能坐等完美的數據基礎到位，而應該現在就開(kāi)始努力，建立起必要的聯(lián)盟，讓醫療健康服務(wù)的AI轉型成為可能。

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