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        這些問題不解決 在醫(yī)療領域 只能“打下手”

        2019-09-25 02:10:40于紫月
        科學導報 2019年47期
        關鍵詞:徐波數(shù)據(jù)量醫(yī)學

        于紫月

        智能“閱片”、臨床決策、護理機器人……近年來,隨著人工智能的蓬勃發(fā)展,人工智能與醫(yī)學結(jié)合的相關技術開發(fā)也進行得如火如荼。

        就像“互聯(lián)網(wǎng)+”一樣,“人工智能+”的模式必然會給我們的生活帶來翻天覆地的變化,但在涉及生理和生命的醫(yī)學領域,人工智能落地還將面臨哪些挑戰(zhàn)?

        質(zhì)與量并重 基礎數(shù)據(jù)仍需“精煉”

        不論在何種領域,數(shù)據(jù)都是讓機器聰明起來的根本。

        “人工智能若想在醫(yī)學領域長足發(fā)展,數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)量和標準化方面還有待改進和完善?!?月6日,天津市腫瘤醫(yī)院副院長徐波在接受筆者采訪時表示。

        “醫(yī)療大數(shù)據(jù)如何‘降噪是個關鍵問題?!毙觳ㄖ赋?,醫(yī)療大數(shù)據(jù)涉及的類型近年來呈多模態(tài)發(fā)展。而病例數(shù)據(jù)覆蓋面廣,服務用戶多樣,如何構(gòu)建以病人、醫(yī)生、醫(yī)院和政府等多中心的數(shù)據(jù)治理體系,進而面向不同的用戶提供不同的數(shù)據(jù)視圖和分析結(jié)果,是醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集及研究中亟待解決的問題。

        “盡管我國醫(yī)院的數(shù)據(jù)龐大,但由于疾病的復雜性,數(shù)據(jù)維度、特性各不相同,質(zhì)量參差不齊,導致很多細分的病種實際可用數(shù)據(jù)量少,尤其是較為罕見的疾病類型。如果是多學科交叉的病癥可使用的數(shù)據(jù)量就更加有限了?!毙觳ū硎?。

        此外,數(shù)據(jù)共享也存在壁壘。我國當前醫(yī)院與醫(yī)院、同一家醫(yī)院內(nèi)科系互不相連,沒有統(tǒng)一標準的臨床結(jié)構(gòu)化病歷報告,不同地域甚至不同醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)庫無法通用。

        醫(yī)工結(jié)合 學科交叉人才緊缺

        “既懂醫(yī)療又懂AI技術的復合型、戰(zhàn)略型人才極其短缺,其中10年以上資深人才尤為缺乏。同時,醫(yī)務人員對AI的接納度不足,部分醫(yī)務人員甚至對AI抱有抵觸心理?!鄙虾J行l(wèi)生和健康發(fā)展研究中心(上海市醫(yī)學科學技術情報研究所)健康科技創(chuàng)新發(fā)展部執(zhí)行主任何達曾在相關期刊發(fā)表文章時提到,AI技術的使用需要對醫(yī)務人員進行專業(yè)化規(guī)范培訓,在此背景下,建立完善的人才培養(yǎng)和人才引進機制是重中之重。

        徐波告訴筆者,智能醫(yī)學領域是人工智能和醫(yī)療健康這兩個專業(yè)性極強領域的結(jié)合,如今二者都能深入研究的人才是“香餑餑”。而正是因為二者專業(yè)性極強,人才培養(yǎng)的模式才更加復雜、更值得深入探討。

        在徐波看來,智能醫(yī)學領域發(fā)展時間短,能大范圍推廣的培養(yǎng)模式尚需一定的時間摸索。但歸根結(jié)底,如果讓部分有興趣的醫(yī)學生在校期間就能接觸到一些人工智能相關的工科基礎知識,將會對其后續(xù)向著智能醫(yī)學方向發(fā)展起到一定的引導和輔助作用。

        市場良性發(fā)展 監(jiān)管體系亟須加強

        合理的商業(yè)化模式尚在“摸著石頭過河”的階段,而相配套的監(jiān)管機制也亟須完善。清華大學法學院院長申衛(wèi)星此前在接受筆者采訪時表示,目前只有《民法總則》第127條提出,“法律對數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡虛擬財產(chǎn)的保護有規(guī)定的,依照其規(guī)定”。但具體如何保護數(shù)據(jù),并沒有詳細說明。

        以往,機器被歸為工具一類,工具造成的損害責任通常是產(chǎn)品設計者、制造者來承擔,但如果工具經(jīng)過人工智能深度學習,成為自主型產(chǎn)品后造成損害,這到底是誰的責任?依舊是產(chǎn)品的責任還是智能系統(tǒng)開發(fā)單位的責任?這些疑問都需要明確的法條來解答。

        筆者了解到,我國不僅對智能醫(yī)學數(shù)據(jù)的隱私保護、責任規(guī)范、安全性等沒有明確的法律指示,人工智能在醫(yī)療健康領域應用的質(zhì)量標準、準入體系、評估體系也未設置詳細的準則,無法對AI數(shù)據(jù)和算法進行有效驗證和評價。

        “目前國際上也沒有成功的案例經(jīng)驗可供借鑒,發(fā)展出一套符合我國國情、相對完善的智能醫(yī)學監(jiān)管體系還需要一定的時間和多學科、多行業(yè)的研究者和實踐者共同努力?!毙觳ū硎?,較為科學的監(jiān)管體系之下,人工智能企業(yè)在符合各項標準和法規(guī)的范圍內(nèi)探索良性的商業(yè)化營收模式,各院所、高校、醫(yī)院等單位合理利用各自資源,進行有效合作,有助于整個智能醫(yī)學領域的健康、穩(wěn)步發(fā)展。

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