從預測疾病到優(yōu)化醫(yī)院工作流程，人工智能極大地改變了醫(yī)療行業(yè)。據(jù)預測，人工智能將推動醫(yī)療領(lǐng)域的全面轉(zhuǎn)型，包括新技術(shù)、新療法、精準療法和個性化醫(yī)療，以及藥物設計和制造。新技術(shù)和新流程的出現(xiàn)也引出了信任、問責、隱私和安全等方面的問題。我們?nèi)绾未_保人工智能驅(qū)動的解決方案對患者是安全的？如何進行評估？又如何保護患者隱私？

鑒于此，9月10日ISO大會期間，由專業(yè)主持人和記者希利·高希（Shiulie Ghosh）主持，“醫(yī)療人工智能——患者體驗的變革”研討會邀請了Arkangel AI公司總裁及聯(lián)合創(chuàng)始人勞拉·貝拉斯克斯·埃雷拉（Laura Velasquez Herrera）、甲骨文公司日本和亞太地區(qū)醫(yī)療行業(yè)執(zhí)行董事彼得·威廉（PeterWilliams）兩位嘉賓，就人工智能在診斷、個性化治療和患者福祉等方面的應用分享了自己獨到的見解。

主持人：如何用人工智能來改善患者的健康狀況？

勞拉·貝拉斯克斯·埃雷拉：從大約4年前，我們就開始將人工智能融入醫(yī)療行業(yè)的很多工作。為了幫助患者，我們設法了解醫(yī)療行業(yè)中存在的主要問題，并通過人工智能模型預測哪些人通過特定的治療方法會得到更好的結(jié)果，同時預測患者的并發(fā)癥。這些都需要臨床數(shù)據(jù)，但我們一直在沒有臨床數(shù)據(jù)的情況下工作，例如利用人工智能工具改善醫(yī)院的運營情況。我們還建立了人工智能系統(tǒng)，幫助醫(yī)療專業(yè)人員及時增加知識、提升技能。我們已經(jīng)在拉丁美洲超過18個國家開展了這項工作，通過人工智能影響了6800多萬相關(guān)人員。

我們希望通過人工智能進行早期診斷并發(fā)現(xiàn)糖尿病等慢性疾病。我們以收治患者的醫(yī)院的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)訓練了一個模型。一旦我們完成這個模型的訓練，人工智能預測疾病的準確性就能達到92%。現(xiàn)在，我們的相關(guān)算法已經(jīng)在哥倫比亞和拉丁美洲國家的300多家醫(yī)院中得到應用，以找出有更多疾病指標的人。只有這樣，我們才能夠及早干預，為患者帶來更好的結(jié)果。

至于人工智能可以走多遠，我認為現(xiàn)在只是個開始。我們證明了這類技術(shù)的可行性。我們不僅能進行早期援助，還可以采取更多措施，全世界能比現(xiàn)在做得更好。例如，在特定的案例中，我們通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建立了某種算法。現(xiàn)在，我們正在建立一個新算法，但采用的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這是一個全新的事物，將改變整個醫(yī)療系統(tǒng)的運作方式。

數(shù)據(jù)分析對醫(yī)療領(lǐng)域的變革意味著什么，人工智能可以在哪些方面真正發(fā)揮作用？

彼得·威廉：我們正在與一個老年護理供應商合作，將臨床信息結(jié)合起來。老年護理涉及活動能力、飲食和社交水平等功能信息，也應用情感分析等，通過多個方面全面地了解一個人。這樣就可以預測他們病情更快速惡化的風險，一切都與數(shù)據(jù)有關(guān)。

就在幾周前，英國托尼·布萊爾全球變化研究所發(fā)布了一份名為《為人工智能時代的國家醫(yī)療服務體系做好準備：為每個公民建立數(shù)字醫(yī)療檔案》的報告。我認為這很重要?，F(xiàn)在已有很多系統(tǒng)到位。例如，使用特別的生成式人工智能來形成出院小結(jié)。這取決于你從系統(tǒng)中提取的信息質(zhì)量，它們越標準化、越完整，出院小結(jié)就會越有價值。一個初級醫(yī)生要花很多時間來處理類似的信息，而人工智能在幾分鐘內(nèi)就能完成，我們只需要檢查一下就可以了。從人口層面來說，全球醫(yī)療行業(yè)的一個關(guān)鍵問題就是臨床人員短缺，任何可以提高工作效率、節(jié)省時間，同時改進質(zhì)量的事物都很有價值。如果我們把出院小結(jié)總結(jié)起來，能否把它擴大到全球標準呢？當人們前往不同國家時，可以隨身攜帶自己的數(shù)據(jù)，因為它是一種標準化的形式。所以，人工智能在這方面有巨大的潛力。

現(xiàn)在，我們面臨的一個挑戰(zhàn)是在研究一個特別罕見的健康問題時，收集足夠的數(shù)據(jù)可能需要跨越多個不同的轄區(qū)。如今，所有公司都可能對數(shù)據(jù)主權(quán)有很高的要求，而且數(shù)據(jù)不能離開實驗室。這時，我們可以利用算法處理數(shù)據(jù)，通過標準化的技術(shù)來進行管理?？紤]到人工智能的影響，ISO健康信息學技術(shù)委員會（ISO/TC 215）已經(jīng)修訂了相關(guān)標準。該標準在2013年進行了一次修訂，來適應新的情況。

讓我們談談責任、管理以及標準在醫(yī)療方面的作用。隨著創(chuàng)新和技術(shù)越來越多，特別是在醫(yī)療領(lǐng)域，患者如何對人工智能驅(qū)動的醫(yī)療保持信任？

勞拉·貝拉斯克斯·埃雷拉：隨著人工智能時代的快速發(fā)展和變化，對政府來說，很難采取及時的措施來加以監(jiān)管。因此，病人如何確保人工智能可以帶來好的價值需要科學評估，這就與認證有關(guān)了。我們對每個國家都有具體的認證，確保我們使用的技術(shù)是安全且可實施的。如果它的發(fā)展速度超過了監(jiān)管，那就很難進行管理。

病人能做的就是詢問醫(yī)生使用了什么技術(shù)以及如何執(zhí)行，但無法明確會帶來好的還是壞的結(jié)果。這是要改變的事情，而且我認為情況正在改變。很多實體都在協(xié)助國家進行這方面的監(jiān)管，但還是取決于具體的情況。標準的作用是把所有公司都遵守的人工智能管理良好實踐整合起來。我們必須遵守所有的標準才能夠執(zhí)行這些技術(shù)，對算法進行驗證，并通過真實、經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)訓練模型，將其投入實際應用。

要在醫(yī)療系統(tǒng)中建立這類人工智能算法，就要符合各個國家的規(guī)定，因為在澳大利亞、哥倫比亞、墨西哥和美國的規(guī)定完全不一樣。因此，要遵守各國的規(guī)定才能得到好的結(jié)果。這就是標準的作用，無論我們在哪個國家，使用哪種應用，都可以確保其安全性。

隨著生成式人工智能的迅速發(fā)展，企業(yè)如何才能跟上，標準如何以負責任的方式推動技術(shù)發(fā)展？

彼得·威廉：目前，生成式人工智能面臨的一個挑戰(zhàn)是有許多不斷增加的應用案例。傳統(tǒng)的標準方法會定義最后一組應用案例，然后再看要實施哪些控制手段和管理哪些風險等。而生成式人工智能有成千上萬的潛在用途。在這方面加以管控應該采取一種以原則為基礎(chǔ)的方法。這樣，當事情發(fā)生變化時，我們可以搭建一個框架，把關(guān)注的領(lǐng)域縮小。

目前，我們正在與ISO/IEC人工智能健康信息學聯(lián)合工作組（ISO/IEC JTC 1/SC 42/JWG3）開展合作，這個聯(lián)合工作組是由ISO/TC 215和ISO/IEC人工智能聯(lián)合分委會（ISO/IEC JTC1 / S C 42）共同成立的。我們一直在做的是了解人工智能標準在橫向領(lǐng)域的范圍，以及開展生成式人工智能方面的具體工作。我們正在研究生成式人工智能在衛(wèi)生領(lǐng)域的差異有哪些。目前，我們在做一項具體的工作。在涉及風險管理時，ISO/IEC 42001《人工智能管理體系》也可以看作是當前的管理風險標準。我們將在SC 42的下一次會議上討論醫(yī)療風險問題，因為醫(yī)療風險不同于一般性風險。醫(yī)療的首要原則就是不能造成傷害。那么，如何看待醫(yī)療的功能性風險呢？在開展醫(yī)療風險相關(guān)工作的同時，我們還開展了生成式人工智能的相關(guān)工作。在信息發(fā)布方面，我們主要采用公共可用規(guī)范或早期制定的方式，而不是花3年時間等一個標準出臺，這樣做的目的是盡快把一些信息傳遞給社會。