英國人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀及其啟示*

牛利娜 謝子衿 成浩然 律瓊馨 劉智勇

(華中科技大學(xué)同濟醫(yī)學(xué)院 武漢 430030)

1 引言

伴隨著大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和芯片技術(shù)的不斷突破，人工智能(Artificial Intelligence，AI)具有更加廣闊的應(yīng)用前景[1]。近年來以云大物移智為代表的新興技術(shù)廣泛滲透，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)環(huán)境日漸形成，全球各國的醫(yī)療人工智能呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的出臺意味著中國已將人工智能上升至國家戰(zhàn)略層面。國內(nèi)學(xué)者也開始重視于醫(yī)療人工智能進入中國市場的準入機制與法律規(guī)范研究，思考其引發(fā)的道德倫理問題與挑戰(zhàn)[2-3]并開展多項AI發(fā)展前沿技術(shù)的臨床實驗效果評估[4-5]，但對國外經(jīng)驗借鑒研究較少。而為6 000萬民眾提供醫(yī)療服務(wù)的英國國家醫(yī)療服務(wù)體系(National Health Service，NHS)[6]有著全球領(lǐng)先的醫(yī)療水平并積極推動英國成為全球人工智能發(fā)展領(lǐng)導(dǎo)者[7]，其人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展經(jīng)驗對我國具有重要的借鑒意義。

2 英國醫(yī)療人工智能發(fā)展背景

2.1 優(yōu)勢

NHS建立于1848年，其成立目標是提高國民健康水平并為民眾提供全覆蓋的、免費的醫(yī)療服務(wù)。但隨著NHS的發(fā)展，許多弊端也顯示出來。如不合理的資源配置、低下的運行效率、日益增長的醫(yī)療費用等[8]。NHS歷經(jīng)兩次大的體系改革，包括1997年撒切爾工黨執(zhí)政后的內(nèi)部市場化改革及近年來的新公共管理改革，越來越重視技術(shù)創(chuàng)新，尤其是人工智能技術(shù)應(yīng)用對其的作用。在人工智能應(yīng)用發(fā)展方面NHS有一個明顯優(yōu)勢：作為全球最大的單一醫(yī)療保健組織，其擁有大量的工作人員與患者的信息數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成AI研究的基石。英國作為AI發(fā)展條件排名第4位的國家[9]，NHS持有的數(shù)十年的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)為先進的健康應(yīng)用程序開發(fā)帶來機遇，尤其是初級醫(yī)療健康數(shù)據(jù)廣闊的覆蓋面和堅實的數(shù)字化基礎(chǔ)，可以很好地滿足人工智能算法研究所需的充足與多樣的數(shù)據(jù)要求。

2.2 挑戰(zhàn)及相應(yīng)措施

盡管具有長足優(yōu)勢，但英國在醫(yī)療人工智能可持續(xù)發(fā)展方面仍然面臨世界各國所共有的數(shù)據(jù)融合與共享的挑戰(zhàn)。構(gòu)成NHS的醫(yī)療保健信托可以分為兩類：NHS基金會醫(yī)院與信托機構(gòu)?；饡t(yī)院由英國衛(wèi)生部直接管理，而信托機構(gòu)的管理層由當?shù)鼐用襁x舉產(chǎn)生。這導(dǎo)致信托機構(gòu)并未使用相同的IT設(shè)備與數(shù)據(jù)標記方式，因此數(shù)據(jù)集通常比設(shè)想的更有限，更難分享和融合。為應(yīng)對該挑戰(zhàn)英國政府已明確提出在NHS中使用AI的設(shè)想與規(guī)劃。因為AI技術(shù)的繁榮將有助于實現(xiàn)NHS長期規(guī)劃目標，可以減少多達3 000萬患者不必要的門診預(yù)約與住院，節(jié)省超過10億英鎊的醫(yī)療支出。為實現(xiàn)這一設(shè)想，在過去5年中NHS Apps Library評估和批準的70多個應(yīng)用程序已投入使用，所有機構(gòu)部署WIFI；93%的全科醫(yī)生已經(jīng)使用電子處方來服務(wù)患者，3年內(nèi)為NHS節(jié)省1.36億英鎊；全球數(shù)字示范計劃已支持16個急診、7個心理健康和3個救護車信托機構(gòu)；當?shù)亟】蹬c護理記錄計劃已開始在全科醫(yī)生、醫(yī)院、社區(qū)服務(wù)和社會護理中創(chuàng)建綜合醫(yī)療記錄。但NHS還未實現(xiàn)整體的轉(zhuǎn)型，在10年內(nèi)NHS希望在人工智能技術(shù)和產(chǎn)品幫助下患者可以更好地管理個人健康。

3 英國醫(yī)療人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

3.1 概述

近期NHS發(fā)布中長期衛(wèi)生服務(wù)體系發(fā)展規(guī)劃，從服務(wù)模式創(chuàng)新、減少健康不平等、促進護理質(zhì)量、給予員工支持、實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提高投資利用效率及未來展望7個章節(jié)歸納概括英國未來幾年的發(fā)展方向。NHS計劃通過AI技術(shù)實現(xiàn)個人健康個性化與數(shù)字化管理，加大AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用廣度與深度，使數(shù)字化醫(yī)療成為主流。規(guī)劃指出近年來AI被廣泛應(yīng)用于NHS中，英國信息化建設(shè)成果顯著，AI被運用在健康管理、臨床輔助診斷和醫(yī)學(xué)影像等多個方面，緩解NHS候診時間長、員工效率低和醫(yī)療成本高的弊病，極大提升醫(yī)療效率，優(yōu)化資源配置并減少醫(yī)療開支。未來NHS主要在5個方面進行AI加速應(yīng)用以實現(xiàn)服務(wù)模式創(chuàng)新和體系的整體轉(zhuǎn)型。

3.2 AI賦能與賦權(quán)

NHS利用AI技術(shù)將為人們提供安全、便利的訪問服務(wù)，從而賦予公民健康醫(yī)療服務(wù)更多的權(quán)利。但公民賦權(quán)還存在許多技術(shù)問題，因此NHS首席執(zhí)行官西蒙史蒂文斯呼吁科技公司廣泛參與，共同助力于NHS長期規(guī)劃的實現(xiàn)，創(chuàng)新技術(shù)使英國成為AI和機器學(xué)習(xí)的世界領(lǐng)先者。與此同時西蒙史蒂文提出“對NHS關(guān)稅和其他支付系統(tǒng)進行報銷改革以此來加速AI在NHS中的發(fā)展和應(yīng)用”。為使這些技術(shù)更好地運行，NHS將創(chuàng)建開放的環(huán)境使開發(fā)人員更輕松地構(gòu)建支持特定社區(qū)、條件、人口統(tǒng)計群組或語言的增強功能并將允許患者通過單一途徑識別個人服務(wù)。

3.3 輔助衛(wèi)生和護理專業(yè)人員

目前NHS中的許多技術(shù)對員工來說是一種負擔。因此英國將使醫(yī)療信息能夠以數(shù)字的方式被員工讀取并優(yōu)化臨床流程以減輕行政負擔。計劃在今后幾年內(nèi)NHS中所有社區(qū)員工將能夠訪問移動智能服務(wù)，救護車系統(tǒng)中也將使用所需的AI工具。此外還將進一步擴大數(shù)字學(xué)院計劃，加強AI研究投資與衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)字化能力的培養(yǎng)，以便員工在新領(lǐng)域不斷發(fā)展。

3.4 促進AI臨床診療應(yīng)用

AI技術(shù)的出現(xiàn)將使患者與醫(yī)護人員使用更多的醫(yī)療輔助工具。為保證新技術(shù)的發(fā)展，無紙化環(huán)境成為必然，所有信息將進行數(shù)字化存儲。NHS還為患者提供更加便捷的咨詢與護理方式，使患者通過移動設(shè)備進行面對面咨詢。未來幾年患者可以自主利用新的全科醫(yī)生服務(wù)方式，通過在線服務(wù)選擇更加便利的預(yù)約方案來減少候診時間。數(shù)字全科醫(yī)生的出現(xiàn)使醫(yī)生可以更加靈活利用時間，以此增加全科醫(yī)生的參與率。此外綜合護理系統(tǒng)(Integrated Care System，ICS)將于2021年覆蓋整個英國，該系統(tǒng)可以提供初級和?？谱o理、身體健康服務(wù)與社會護理的三重護理服務(wù)并對地方與當局之間的合作聯(lián)通發(fā)揮關(guān)鍵作用。ICS委員會將與提供商就如何使用資源、設(shè)計服務(wù)和改善人口健康做出共同決策。ICS將會提供全面的服務(wù)以減少可避免的住院治療并解決更廣泛的精神和身體健康問題。

3.5 利用AI加強人群健康管理

2019年間英國部署人口健康管理解決方案以確定患病風(fēng)險人群并預(yù)測相應(yīng)的健康干預(yù)措施的有效性。根據(jù)信息治理保障措施，使用從本地健康記錄中提取的脫敏數(shù)據(jù)將實現(xiàn)更復(fù)雜的人群健康管理方法并支持世界領(lǐng)先的研究。NHS與供應(yīng)商合作開發(fā)，共享數(shù)據(jù)和專業(yè)人員的見解，開發(fā)智能家居或可穿戴設(shè)備等工具，幫助患者更好地管理自身健康，臨床醫(yī)生更高效地完成工作。

3.6 提高安全與效率

AI技術(shù)可以支持NHS更有效地提供高質(zhì)量的專業(yè)護理，到2021年利用AI與病理學(xué)網(wǎng)絡(luò)更快、更好地獲得更復(fù)雜的檢驗結(jié)果。如通過AI圖像分類幫助工作人員確定工作優(yōu)先次序與流程改進方案。到2023年診斷成像網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⑴R床圖像從患者的護理環(huán)境快速轉(zhuǎn)移到相關(guān)?？婆R床醫(yī)生進行解釋。在未來幾年AI將使許多任務(wù)自動化并提高其質(zhì)量。英國將通過在整個產(chǎn)業(yè)實施安全和監(jiān)控系統(tǒng)，所有員工的安全教育以及可恢復(fù)性的系統(tǒng)設(shè)計來確保NHS系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的安全。英國將為系統(tǒng)和員工授權(quán)并不斷更新網(wǎng)絡(luò)安全標準和行為。

4 我國醫(yī)療人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

4.1 概述

我國醫(yī)療領(lǐng)域存在優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足、醫(yī)療人才缺乏、醫(yī)療成本高和醫(yī)生誤診率高等問題，而AI在醫(yī)療領(lǐng)域的引進和應(yīng)用可以使這些醫(yī)療問題得到緩解。我國醫(yī)生資源短缺，每千人執(zhí)業(yè)醫(yī)生數(shù)僅為2.2,而歐洲、美國等發(fā)達國家的每千人執(zhí)業(yè)醫(yī)生數(shù)為4[10]。且我國醫(yī)療資源地域分布不均衡,東西部醫(yī)療資源和服務(wù)差異較大，基層首診誤診率高，人工智能的引進可以減少不必要的人工時間消耗,彌補醫(yī)療行業(yè)醫(yī)生空缺,幫助醫(yī)生制定更加合理的治療方案，提高醫(yī)院治療效率和減少不合理的醫(yī)療支出。目前我國醫(yī)療人工智能主要應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、藥物與疾病研發(fā)、健康管理及輔助診療4個方面，其中的熱門領(lǐng)域是醫(yī)學(xué)影像[11]。這是由于我國醫(yī)療影像數(shù)據(jù)龐大，圖像識別的算法門檻較低且有充分的研究；智能圖像診斷算法的發(fā)展已相對成熟；國家政策對其大力支持，醫(yī)療人工智能行業(yè)的融資帶來大量的資本，極大推動AI醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的發(fā)展。

4.2 醫(yī)療圖像識別

在我國的應(yīng)用主要在以下3個方面。首先是病灶識別與標注，現(xiàn)階段主要利用AI技術(shù)進行快且準的圖像分割、靶點檢測、特征提取等分析工作，輔助醫(yī)護人員提高診斷效率與準確性。其次是在腫瘤影像領(lǐng)域?qū)Σ≡钗恢眠M行勾畫達到自適應(yīng)放療，減少射線對患者健康組織的損害[12]。最后是三維模型的重建，即利用AI技術(shù)進行立體影像識別并構(gòu)建三維模型，節(jié)約手術(shù)配準時間。

4.3 藥物與疾病研發(fā)

AI主要應(yīng)用于藥物的研發(fā)和臨床試驗并使用基因測序和監(jiān)測等技術(shù)手段對疾病進行控制。在藥物研發(fā)上，由于國內(nèi)創(chuàng)新藥研究較少，該方面目前應(yīng)用較少，亟需進一步發(fā)展。在疾病研發(fā)上，AI主要應(yīng)用于基因測序和監(jiān)測[13]。基因測序產(chǎn)業(yè)已形成初步市場布局，但還需進一步提升關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)能力以應(yīng)對日益提高的癌癥發(fā)病率。

4.4 健康管理

與英國不同，國內(nèi)疾病歷史數(shù)據(jù)與可穿戴設(shè)備發(fā)展尚未成熟，該領(lǐng)域正處于探索階段[14]。在國內(nèi)AI主要通過可穿戴設(shè)備監(jiān)測慢病患者、孕產(chǎn)婦、新生兒及精神疾病患者的健康狀況、藥物服用及生存環(huán)境等數(shù)據(jù)，結(jié)合AI影像與基因測序等技術(shù)對用戶身體情況進行實時監(jiān)測與預(yù)警。通過個人監(jiān)測、收集區(qū)域數(shù)據(jù)，還可對區(qū)域人群健康進行深入分析，提前預(yù)警傳染病的暴發(fā)。

4.5 輔助診療

我國AI技術(shù)應(yīng)用于輔助治療主要是針對電子健康檔案(Electronic Health Records，EHR)、導(dǎo)診機器人、護理等領(lǐng)域[11]。隨著日益增多的慢性病患者和我國老齡化的加速，AI護理在輔助診療中存在巨大的市場潛力[15]。英國已將康復(fù)機器人大量應(yīng)用于臨床實踐輔助患者進行智能化的康復(fù)訓(xùn)練與術(shù)后護理，國內(nèi)該領(lǐng)域剛剛起步。

5 英國AI應(yīng)用與發(fā)展對我國醫(yī)療人工智能的啟示

5.1 夯實健康醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

在AI應(yīng)用發(fā)展方面,NHS擁有大量的工作人員與患者的信息數(shù)據(jù)庫,這些數(shù)據(jù)可以用于AI的開發(fā)研究中,NHS持有的數(shù)10年的大數(shù)據(jù)為先進健康應(yīng)用程序開發(fā)帶來機遇。在醫(yī)療數(shù)據(jù)方面,英國計劃全面實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)字化并確保所有數(shù)據(jù)都以機器可讀的格式生成；且對數(shù)據(jù)質(zhì)量成熟度也有要求,制定通行的數(shù)據(jù)成熟度指數(shù),以便更好地監(jiān)控整個醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。對此,我國可以借鑒英國對于AI健康醫(yī)療數(shù)據(jù)方面的規(guī)劃,對醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量給予重視,規(guī)范數(shù)據(jù)格式以保證數(shù)據(jù)的有用性和可讀性；制定通用的數(shù)據(jù)質(zhì)量成熟度指數(shù),以此來測評醫(yī)療數(shù)據(jù)、提高質(zhì)量。在現(xiàn)有基礎(chǔ)上，首先我國要進一步加強智能健康產(chǎn)品研發(fā)與推廣，規(guī)范可穿戴設(shè)備與健康軟件的數(shù)據(jù)資源，將這些資源接入各級健康平臺供用戶查詢使用，實現(xiàn)用戶持續(xù)健康管理。其次建立各級健康數(shù)據(jù)資源庫，市級、省級、國家級各個層面健康信息平臺對數(shù)據(jù)進行規(guī)范與整合，以便為后續(xù)AI技術(shù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

5.2 健全應(yīng)用標準及評估體系

NHS設(shè)立專門機構(gòu)對AI應(yīng)用開發(fā)時的模擬發(fā)布實驗和持續(xù)監(jiān)測算法框架進行構(gòu)建，避免不達標應(yīng)用投入市場，創(chuàng)造高質(zhì)量健康應(yīng)用競爭環(huán)境。對于我國來說,目前尚無相應(yīng)的醫(yī)療人工智能規(guī)范標準與評估體系，因此以用戶為核心構(gòu)建多情景使用的醫(yī)療人工智能應(yīng)用評估標準。一是建立規(guī)范醫(yī)療人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)行為的基礎(chǔ)標準。二是建立相應(yīng)的平臺、技術(shù)及數(shù)據(jù)標準，以確保應(yīng)用的規(guī)范性、可持續(xù)使用及數(shù)據(jù)收集的可用性。三是建立相應(yīng)的應(yīng)用規(guī)范，根據(jù)《人工智能輔助診斷技術(shù)管理規(guī)范》等條例強化AI技術(shù)在市場的應(yīng)用，確保產(chǎn)品質(zhì)量的安全可控。四是建立服務(wù)與倫理標準，提高用戶使用滿意度與信賴值。此外在應(yīng)用標準進行評估時應(yīng)以動態(tài)變化的方式，根據(jù)新技術(shù)的風(fēng)險性或產(chǎn)品的潛在影響及時更新評價體系，對醫(yī)療人工智能進行客觀即時的評價。

5.3 完善法律法規(guī)保障體系

NHS初步形成AI權(quán)責(zé)機制與技術(shù)使用規(guī)范指南。但隨著AI學(xué)習(xí)能力的不斷提高,診療速度的不斷加快,如何認定AI行醫(yī)資格、監(jiān)管新技術(shù)的使用、對醫(yī)療事故或隱私泄露等問題進行責(zé)任確定與處罰都成為AI時代必須面對的問題。我國醫(yī)療人工智能技術(shù)尚處于起步階段，并不能作為真正的“人”進行獨立思考因此其法律責(zé)任往往歸咎于技術(shù)使用者與開發(fā)者。使用者作為大多數(shù)醫(yī)療事故的責(zé)任主體，應(yīng)制定相應(yīng)的法律法規(guī)明確其責(zé)任邊界。用法律規(guī)范醫(yī)務(wù)人員對于新技術(shù)的學(xué)習(xí)與掌握，并對過失行為進行明確的分級評定，導(dǎo)致患者健康嚴重損害甚至死亡的行為需承擔相應(yīng)的刑事責(zé)任。醫(yī)療人工智能作為復(fù)雜綜合的科技產(chǎn)物，硬件故障、系統(tǒng)不兼容、版本陳舊都可能引發(fā)故障。因此其生產(chǎn)者具有告知使用者使用方法與后期更新維護的義務(wù)并承擔因技術(shù)自身因素導(dǎo)致的事故責(zé)任。此外還應(yīng)明確生產(chǎn)者與使用者的責(zé)任界限，生產(chǎn)者不應(yīng)承擔使用者操作或技術(shù)問題產(chǎn)生的權(quán)責(zé)，以此鼓勵生產(chǎn)者對于新技術(shù)的研發(fā)，減輕其法律負擔。醫(yī)療數(shù)據(jù)中涵蓋基因在內(nèi)的大量個人數(shù)據(jù)，必須建立數(shù)據(jù)管理制度，明確數(shù)據(jù)利用與隱私保護的邊界，對于非法獲取個人醫(yī)療數(shù)據(jù)或因數(shù)據(jù)泄露對用戶造成傷害的行為進行嚴懲，以確保信息安全。

5.4 加強復(fù)合型人才隊伍建設(shè)

AI是一種新興起的行業(yè),人才專業(yè)水平是其發(fā)展的重要因素之一。2018年英國在向AI行業(yè)投資10億英鎊的基礎(chǔ)上又宣布再投資5 000萬英鎊用于其頂尖人才培養(yǎng)。2019年英國政府計劃投入1.15億英鎊用于資助數(shù)千名有意向攻讀人工智能碩士或博士學(xué)位的研究生[3]。我國人工智能人才同樣匱乏且亟需加大培養(yǎng)力度。據(jù)統(tǒng)計我國在人工智能行業(yè)工作的人數(shù)不足5萬,每年新加入不足2 000人,創(chuàng)新人才缺口較大[16]。因此建設(shè)復(fù)合型人才隊伍首先要改變現(xiàn)有醫(yī)學(xué)專業(yè)培養(yǎng)模式，設(shè)置將生物學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)與計算機學(xué)相融合的前沿交叉學(xué)科[17]。其次打破傳統(tǒng)教學(xué)模式，鼓勵以學(xué)生思考為主的教學(xué)模式，培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新思維，重視設(shè)計型實驗教學(xué)，在實驗中培養(yǎng)學(xué)生臨床能力，豐富計算機知識，增強創(chuàng)新意識。最后除高校外國家還需組織更高層次的人才梯隊，吸引國內(nèi)外醫(yī)療人工智能領(lǐng)域領(lǐng)軍人，創(chuàng)建世界一流的科研團隊，躋身醫(yī)療人工智能研究水平前沿國家。