從預(yù)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(yù)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(zhǔn)療法和個性化醫(yī)療，以及藥物設(shè)計(jì)和制造。新技術(shù)和新流程的出現(xiàn)也引出了信任、問責(zé)、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(jìn)行評估？又如何保護(hù)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(yàn)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(yīng)用分享了自己獨(dú)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(shè)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(yù)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(yù)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(yùn)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(xiàng)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(jìn)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(xùn)練了一個模型。一旦我們完成這個模型的訓(xùn)練，人工智能預(yù)測疾病的準(zhǔn)確性就能達(dá)到92%?，F(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(yīng)用，以找出有更多疾病指標(biāo)的人。只有這樣，我們才能夠及早干預(yù)，為患者帶來更好的結(jié)果。

至于人工智能可以走多遠(yuǎn)，我認(rèn)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(jìn)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?，F(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(yùn)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(hù)理供應(yīng)商合作，將臨床信息結(jié)合起來。老年護(hù)理涉及活動能力、飲食和社交水平等功能信息，也應(yīng)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(yù)測他們病情更快速惡化的風(fēng)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(wù)體系做好準(zhǔn)備：為每個公民建立數(shù)字醫(yī)療檔案》的報(bào)告。我認(rèn)為這很重要。現(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(biāo)準(zhǔn)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(jìn)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(kuò)大到全球標(biāo)準(zhǔn)呢？當(dāng)人們前往不同國家時，可以隨身攜帶自己的數(shù)據(jù)，因?yàn)樗且环N標(biāo)準(zhǔn)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(shí)驗(yàn)室。這時，我們可以利用算法處理數(shù)據(jù)，通過標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)來進(jìn)行管理?？紤]到人工智能的影響，ISO健康信息學(xué)技術(shù)委員會（ISO/TC 215）已經(jīng)修訂了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)在2013年進(jìn)行了一次修訂，來適應(yīng)新的情況。

讓我們談?wù)勜?zé)任、管理以及標(biāo)準(zhǔn)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(xué)評估，這就與認(rèn)證有關(guān)了。我們對每個國家都有具體的認(rèn)證，確保我們使用的技術(shù)是安全且可實(shí)施的。如果它的發(fā)展速度超過了監(jiān)管，那就很難進(jìn)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(rèn)為情況正在改變。很多實(shí)體都在協(xié)助國家進(jìn)行這方面的監(jiān)管，但還是取決于具體的情況。標(biāo)準(zhǔn)的作用是把所有公司都遵守的人工智能管理良好實(shí)踐整合起來。我們必須遵守所有的標(biāo)準(zhǔn)才能夠執(zhí)行這些技術(shù)，對算法進(jìn)行驗(yàn)證，并通過真實(shí)、經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，將其投入實(shí)際應(yīng)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?yàn)樵诎拇罄麃啞⒏鐐惐葋?、墨西哥和美國的?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(biāo)準(zhǔn)的作用，無論我們在哪個國家，使用哪種應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)如何以負(fù)責(zé)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(yīng)用案例。傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)方法會定義最后一組應(yīng)用案例，然后再看要實(shí)施哪些控制手段和管理哪些風(fēng)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(yīng)該采取一種以原則為基礎(chǔ)的方法。這樣，當(dāng)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(xué)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(biāo)準(zhǔn)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(xiàng)具體的工作。在涉及風(fēng)險管理時，ISO/IEC 42001《人工智能管理體系》也可以看作是當(dāng)前的管理風(fēng)險標(biāo)準(zhǔn)。我們將在SC 42的下一次會議上討論醫(yī)療風(fēng)險問題，因?yàn)獒t(yī)療風(fēng)險不同于一般性風(fēng)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(fēng)險呢？在開展醫(yī)療風(fēng)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(biāo)準(zhǔn)出臺，這樣做的目的是盡快把一些信息傳遞給社會。