王曉斐 清華大學社會科學學院博士生

1 走向人工智能與健康的深度融合

健康一直是社會發(fā)展中的重要話題，隨著城鎮(zhèn)化進程的快速推進、人口老齡化程度的逐漸提高以及生活節(jié)奏的加快，公眾對慢性病、養(yǎng)生、健康風險的關(guān)注度逐年提高，人工智能時代來臨進一步導致社會治理結(jié)構(gòu)的重大變革。健康問題不僅僅是民生問題，更是社會經(jīng)濟問題，許多國家將健康作為國家社會經(jīng)濟發(fā)展的重要戰(zhàn)略目標，將其納入政府公共政策議程，并作為評價國家社會治理現(xiàn)代化進程的重要指標。

人工智能是經(jīng)濟社會發(fā)展的戰(zhàn)略性技術(shù)，作為第四次工業(yè)革命的核心驅(qū)動技術(shù)和集中代表，匯聚了大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等一系列新興科技，在智能決策、深度學習、模型構(gòu)建等領(lǐng)域展示出獨特優(yōu)勢。人工智能與健康領(lǐng)域正在呈現(xiàn)深度融合趨勢，機器學習、專家系統(tǒng)和人機交互等對于提升健康治理具有重要意義。中國人口眾多、市場廣闊、技術(shù)應(yīng)用場景豐富，是人工智能健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展最為活躍區(qū)域，人工智能的廣泛應(yīng)用直接影響到公眾健康觀念、生活方式、社會結(jié)構(gòu)以及社會治理方式的變革。2017年7月，國務(wù)院印發(fā) 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出 “加快人工智能深度應(yīng)用”，促使 “社會治理智能化水平大幅提升”，利用人工智能助推健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展，必然為健康治理提供新的技術(shù)手段。關(guān)注人工智能時代的健康治理議題，深入分析人工智能時代健康治理的特征、機遇及挑戰(zhàn)，有助于提升公眾健康素養(yǎng)，從而助推健康中國建設(shè)過程。

2015年十八屆五中全會提出 “推進健康中國建設(shè)”的要求，在2016年的全國衛(wèi)生與健康大會上，習近平總書記再次強調(diào)要 “積極推進健康中國建設(shè)”，同年國家發(fā)布了 《 “健康中國2030”規(guī)劃綱要》，“健康中國”成為國家戰(zhàn)略登上歷史舞臺。 “健康”是中國未來發(fā)展進程中的關(guān)鍵詞， “健康中國”建設(shè)已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略，大力開展健康運動是實現(xiàn) “健康中國”建設(shè)的重要戰(zhàn)略支撐點。從國際上看，聯(lián)合國 “千年發(fā)展目標”提出的8個總目標中有3個是衛(wèi)生目標， 《2030 年可持續(xù)發(fā)展議程 (SDGs)》明確提出了 “確保各年齡人群享有健康生活、促進健康福祉”的發(fā)展目標，更加突出經(jīng)濟、社會和環(huán)境等部門與健康的相互聯(lián)系和影響，更加凸顯健康發(fā)展的全面性、公平性和協(xié)同性[1]。

我國在健康治理方面取得了很大進步，但仍存在較多問題，健康治理政策制定、法律法規(guī)等領(lǐng)域尚待完善，社會老齡化、慢病突發(fā)等問題還廣受關(guān)注，食品藥品安全等領(lǐng)域的服務(wù)水平與效率還亟待提高。

2 基于人工智能技術(shù)進步的健康治理發(fā)展

一個國家人民的生活質(zhì)量、健康水平、享有的環(huán)境資源等都是衡量國家是否成功的重要標準。作為國家治理體系的組成部分，在一個由政府、醫(yī)藥市場、社會團體和公眾等構(gòu)成的健康治理體系中，行為者采用正式或非正式制度規(guī)范進行溝通，最終達到善治目標。在健康治理水平提升過程中，充足的技術(shù)供給無疑是健康治理現(xiàn)代化的重要支撐。人工智能所特有的信息采集與匹配、自動識別以及智能決策，對于解決健康問題具有重要價值。

從歷史上看，早在20世紀70—80年代，世界衛(wèi)生組織就開始關(guān)注治理與健康之間的關(guān)系，并在1978年提出了最早的健康治理模式：跨部門協(xié)調(diào)治理[2]。世界衛(wèi)生組織在1986年和2010年又相繼提出了健康的公共政策 (Healthy Public Policy)[3]和將健康融入所有政策 (Health in All Policies)的健康治理模式[4]。 “健康治理”的概念最早由Reinhardt在世界健康報告 《改善健康系統(tǒng)的表現(xiàn)》 (2000年)中首先提出，其中，健康治理、籌資、創(chuàng)造與管理資源、提供健康或衛(wèi)生服務(wù)被視作構(gòu)設(shè)國家健康系統(tǒng)的四項主要功能，其后國內(nèi)外學者對健康治理的重要性進行了不少闡釋，中國學界也發(fā)出建立科學的健康治理模式的倡議[5]。

2018年的政府工作報告指出，要加快人工智能、集成電路、生物制藥、第五代移動通信等技術(shù)的研發(fā)和轉(zhuǎn)化。人工智能對傳統(tǒng)行業(yè)商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈的全面顛覆，將為社會生活各個領(lǐng)域帶來全景式變革；人工智能技術(shù)在健康領(lǐng)域的應(yīng)用對于加快重大疾病防控技術(shù)突破、占據(jù)生物醫(yī)學產(chǎn)業(yè)發(fā)展主導權(quán)、優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)體系等具有重要意義。人工智能能夠優(yōu)化健康醫(yī)療資源供給模式，形成集預防、保健、診療、康復功能等于一體的健康網(wǎng)絡(luò)體系，通過 “互聯(lián)網(wǎng)+”、醫(yī)療大數(shù)據(jù)建設(shè)，推進形成具有中國特色的智能化健康體系。人工智能能夠帶來健康治理領(lǐng)域的重大變革，具體如下:

第一，通過智能信息篩選有效化解信息超載、輔助健康決策。臨床診斷輔助系統(tǒng)等醫(yī)療服務(wù)可應(yīng)用于早期篩查、診斷、康復、手術(shù)風險評估場景。目前，國內(nèi)由于醫(yī)療資源局限，醫(yī)療就診環(huán)境中主治醫(yī)生沒有辦法在問診時全面細致了解患者癥狀和體征。人工智能輔助疾病診斷具有現(xiàn)實意義，人工智能可以通過較短的模型訓練周期實現(xiàn)對大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)精準化篩選，對某個疾病的診斷大數(shù)據(jù)進行精準化分析，從而輔助醫(yī)生疾病診斷，有效降低疾病誤診率，同時提高醫(yī)生工作效率。目前AI診斷輔助技術(shù)只能應(yīng)用于單個疾病，對人體復雜系統(tǒng)無法實現(xiàn)全面診斷，未來AI輔助醫(yī)療診斷技術(shù)應(yīng)關(guān)注不同科室、不同疾病之間的相互關(guān)聯(lián)。

第二,人工智能助推健康治理從疾病治療向疾病預防轉(zhuǎn)移。我國醫(yī)療衛(wèi)生工作重點應(yīng)從疾病治療轉(zhuǎn)向疾病預防，使用包括可穿戴設(shè)備在內(nèi)的手段監(jiān)測用戶個人健康數(shù)據(jù)預測和管控疾病風險。AI可以通過融合時間序列模型、深度學習模型等對人體健康情況數(shù)據(jù)進行跟蹤，在人體亞健康狀態(tài)時通過測量分析其個人的組學數(shù)據(jù)，對個體患病危險因素做出評估，通過疾病風險預測結(jié)果，及時為高風險個體提示調(diào)整生活習慣及體檢就醫(yī)等信息，從而增強對多種高致死率疾病的預測能力，有效提升全民健康水平。

第三,人工智能技術(shù)提高藥物研發(fā)效率，有望幫助解決重大醫(yī)學難題。通過AI計算機深度學習技術(shù)，可以在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中對治療方法進行篩選，同時通過對大數(shù)據(jù)的超強計算能力，對治療疾病的候選化合物進行有效評估，這將大大降低新藥研發(fā)成本，同時縮短藥物研發(fā)時間。例如，2015年，Atomwise公司利用AI技術(shù)在不到一天時間內(nèi)就尋找出控制埃博拉病毒的兩種候選藥物。此外，基于海量數(shù)據(jù)信息，AI技術(shù)對藥物的安全性、副作用、藥物活性預測的有效性顯著提高。癌癥和阿爾茲海默癥等疾病仍是人類面臨的醫(yī)學難題，這類疾病成因非常復雜，很難從少量數(shù)據(jù)及少量碎片化信息中找到通一規(guī)律及結(jié)論。人工智能通過深度學習，識別大量數(shù)據(jù)之間的潛在模式和細節(jié)，能夠有效建立生物學內(nèi)生的復雜因果關(guān)系模型。生物醫(yī)學領(lǐng)域?qū)ι疃葘W習在基因組關(guān)聯(lián)分析中的應(yīng)用抱有很大期待，有望解決人類重大醫(yī)學難題。

第四，通過人工智能構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型，預測健康事件發(fā)展，調(diào)整優(yōu)化治理方案。人工智能在自動化信息處理方面的優(yōu)勢，為挖掘大數(shù)據(jù)中有價值的健康治理信息提供了有效路徑。在人工智能和健康系統(tǒng)的融合發(fā)展體系中，可以借助智能搜索引擎，對健康關(guān)鍵信息、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化健康數(shù)據(jù)進行自動分析。在健康危機事件處理中，可利用專家系統(tǒng)匯聚各種渠道信息的能力，建構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型預測健康事件走向，結(jié)合可視化工具實時呈現(xiàn)輿情發(fā)展趨勢，精準識別相關(guān)群體地域分布、話題演變及風險擴散；可以將數(shù)據(jù)表達公式輸入人工智能處理系統(tǒng)，觀察各類方案的可行性與執(zhí)行價值，調(diào)整優(yōu)化健康治理方案，以取得最佳治理效果。

3 人工智能視閾下健康治理的現(xiàn)實困境及其應(yīng)對

我國人工智能在健康醫(yī)療領(lǐng)域的整體發(fā)展水平與發(fā)達國家相比仍有較大差距，人工智能技術(shù)在基因組學、影像學、臨床大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的采集、存儲、分析挖掘、運算處理能力亟待提升，還沒有構(gòu)建起多學科、多機構(gòu)協(xié)同研發(fā)的機制。人工智能在為健康治理提供技術(shù)性支撐的同時，與現(xiàn)有健康治理體制機制也存在著不相適應(yīng)，產(chǎn)生治理主體、治理結(jié)構(gòu)、治理能力和治理制度倫理等層面的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

第一，人工智能應(yīng)用于健康治理的技術(shù)路徑尚存在諸多制約要素。我國醫(yī)療人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域相對集中，大多側(cè)重于醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)鏈后端治療階段，大部分智能醫(yī)療企業(yè)均將醫(yī)學影像作為現(xiàn)階段AI技術(shù)產(chǎn)品化的重點方向，開發(fā)一批疾病篩查和診斷的AI輔助醫(yī)學影響產(chǎn)品。如何突破現(xiàn)狀，將AI的應(yīng)用場景偏向產(chǎn)業(yè)鏈前端的疾病預測與健康管理，并注重在產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)多點發(fā)力，十分重要。我國AI醫(yī)療企業(yè)的商業(yè)落地路徑尚不明晰，與醫(yī)院、政府、器械廠商、保險公司、科研機構(gòu)等的合作模式仍處于初期探索階段，合作效率較低。醫(yī)療數(shù)據(jù)嚴重碎片化，缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)標注標準和數(shù)據(jù)匯集渠道。醫(yī)院是我國醫(yī)療數(shù)據(jù)獲得的主要場所，但醫(yī)院的醫(yī)療信息化系統(tǒng)散亂，不同科室、不同醫(yī)院之間數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一，這將影響深度學習模型訓練效果。此外，我國醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取渠道十分有限，目前AI醫(yī)療企業(yè)的訓練數(shù)據(jù)主要來自國外的開源醫(yī)療數(shù)據(jù)和與醫(yī)療機構(gòu)的少量合作數(shù)據(jù)，這些對醫(yī)療人工智能技術(shù)發(fā)展十分不利。我國醫(yī)療人工智能發(fā)展缺少復合型人才。在醫(yī)療AI產(chǎn)品研發(fā)過程中，跨學科的復合型人才較少。通常情況下，懂產(chǎn)品研發(fā)的技術(shù)人員不懂醫(yī)學信息和醫(yī)療數(shù)據(jù)，具有醫(yī)學背景的人才又不懂技術(shù)研發(fā)。醫(yī)療人工智能行業(yè)的發(fā)展，離不開 “人工智能+醫(yī)學知識”的復合型專業(yè)人才。

第二，多元健康治理主體 “功能性”缺位。在新技術(shù)革命背景下，理想型的健康治理格局仍與現(xiàn)實操作存在巨大差異，尤其表現(xiàn)在人工智能發(fā)展背景下，政府關(guān)于人工智能健康治理應(yīng)用的法律法規(guī)缺失，科技市場逐利性、食品安全事故、侵犯患者數(shù)據(jù)隱私的案件時有發(fā)生。公眾參與健康治理能力不足的現(xiàn)狀實際上表明了現(xiàn)有治理模式的失衡，健康治理主體構(gòu)成能否應(yīng)對人工智能技術(shù)的發(fā)展與沖擊值得深思。

第三，人工智能的快速發(fā)展與治理方式倉促變革之間的錯位。垂直的治理結(jié)構(gòu)存在先天的 “能動”不足，傳統(tǒng)的健康治理思維認知與行動方式具有 “阻滯性”。健康治理能力現(xiàn)代化是國家治理能力現(xiàn)代化的基本保障。在健康治理體系框架下，應(yīng)當綜合運用各項法規(guī)制度提升健康治理水平，將制度優(yōu)勢逐漸轉(zhuǎn)化為有效組織協(xié)調(diào)能力。以政府為 “單中心”的傳統(tǒng)治理結(jié)構(gòu)，與人工智能背景下的數(shù)據(jù)開放性、兼容性不相稱。建立在因果聯(lián)系上的傳統(tǒng)健康管理思維，可能并不適用這種以算法和數(shù)據(jù)為支撐的智能環(huán)境。受到 “重管理、輕服務(wù)”的權(quán)威式管理方式影響，忽視與其他利益主體的協(xié)調(diào)互動及數(shù)據(jù)的開放共享，這與人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢下的關(guān)聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享極不相稱，必然因技術(shù)的膨脹而帶來治理方式上的倉促。

第四，治理制度 “規(guī)制性”及倫理 “規(guī)范性”缺失。有效的制度供給是健康治理體系現(xiàn)代化的內(nèi)在要求，也是決定健康治理體系現(xiàn)代化的關(guān)鍵變量。 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》雖提出制定促進人工智能發(fā)展的法律法規(guī)及社會問題研究，但尚缺乏可操作執(zhí)行的法律規(guī)范。人工智能通過深度學習和合并算法能夠在極短時間內(nèi)精確計算事件可能性，甚至做出超乎人們認知范疇的損害行為。人工智能系統(tǒng)的研發(fā)直接關(guān)乎道德倫理、人的權(quán)利和尊嚴等問題，在人工智能發(fā)展中亟待嵌入制度和倫理規(guī)約，目前這些尚超出現(xiàn)有健康治理邏輯框架，人工智能技術(shù)事實的快速發(fā)展正在緊急呼吁行動方案的出臺。

總之，人工智能的快速發(fā)展帶來了健康治理的新進步，也面臨現(xiàn)實困境，必須嘗試突破人工智能技術(shù)路徑的制約因素、重新界定健康治理主體權(quán)限，提升健康治理思維水平及決策行為，注重人工智能技術(shù)發(fā)展的制度與倫理建設(shè)，從而消除健康治理現(xiàn)代化進程中的諸多困境。