伦敦城市大学圣乔治分校的研究助理教授Divya Srivastava博士在新论文中呼吁，为了确保人工智能在全球医疗保健领域的负责任发展，需要制定更强大的政策和国际协作。该研究发表在《LSE公共政策评论》上，强调了基于坚实证据的国际合作的重要性，并提出了研究人员和决策者应采取的具体措施，以应对全球卫生系统中人工智能的潜力和挑战。
人工智能在医疗保健中的日益影响
人工智能已经在医疗保健领域取得了显著进展，特别是在诊断方面。从放射学到心脏病学，人工智能算法通过解释复杂数据、检测疾病和推荐治疗方案来支持医疗专业人员。这包括在基于图像的诊断中使用人工智能，以及用于癌症和心脏病等疾病的筛查工具。“有了正确的数据和框架，人工智能有潜力大幅改善患者结果并减少医疗错误，”Srivastava博士说。论文还提到，人工智能可以将沟通错误减少多达三分之一。
适应性人工智能的监管挑战
最大的挑战之一是监管适应性人工智能系统，这些系统会随着学习新数据而不断进化。与传统技术不同，这些模型不是静态的，这对政策制定者提出了独特的难题。为此，美国食品药品监督管理局（FDA）等组织将重点放在人工智能的功能用途上，而不是具体的技术组件，以创建更加灵活的指南。此外，论文指出，尽管人工智能的潜力巨大，但只有1%的健康应用程序和数字工具得到了严格的证据支持。“传统的监管无法跟上适应性人工智能系统的步伐，这些系统需要灵活、持续的方法。如果我们希望确保安全有效的医疗保健人工智能应用，跨部门和跨国界的协作至关重要，”Srivastava博士补充道。
解决数据隐私和偏见问题
为了使人工智能准确运行，庞大的多样数据集是必不可少的。然而，这引发了数据隐私、安全性和潜在偏见的问题。还有担忧认为，人工智能模型可能无法充分代表所有人口群体，这可能导致有偏见的医疗保健结果，从而限制某些人群中的人工智能有效性。为了解决这些问题，Srivastava博士的研究呼吁采用隐私保护的多样化数据源和跨国伦理指南，例如欧洲和北美放射学会提出的指南。一些研究人员正在探索区块链和其他隐私增强技术，以帮助管理敏感的健康数据。
加强国际合作
研究还强调了增强全球合作的必要性，以创建监管标准、伦理指南和证据生成框架，因为人工智能技术通常跨越国界。世界卫生组织（WHO）和经济合作与发展组织（OECD）等组织正在创建论坛，以促进共享标准和最佳实践。“人工智能是一项无国界的技术，国际合作至关重要。只有通过合作，我们才能实现一致、基于证据的标准，以推动医疗保健领域的人工智能发展，”Srivastava博士说。
走向“全产品生命周期”方法
总体而言，Srivastava博士的研究建议在医疗保健领域采用“全产品生命周期”（TPLC）方法，倡导在初始批准阶段之后进行持续评估和监测。“虽然人工智能具有巨大的潜力来改善医疗保健结果，但其成功依赖于强大、灵活的政策和跨境伙伴关系。总的来说，我们需要确保采取积极主动、基于证据的方法，持续进行国际合作，这对于人工智能成为全球医疗保健的积极力量至关重要，”Srivastava博士说。
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