人工智能賦能醫(yī)療技術創(chuàng)新：變革與挑戰(zhàn)

中圖分類號：F49；TP18 文獻標識碼：A doi:10.3969/j.issn.1672-2272.202504104

Artificial Intelligence Empowers Technological Innovation in Medical: Transformation and Challenges

Xu Jin

(Beijing Jiadechengyi Science and Technology Center （Limited Partnership)，Beijing lOol76，China）

Abstract:The rapid development of artificial inteligence（AI） technology has brought unprecedented opportunities and challenges to the medical field. To deeply analyze the role and mechanisms of AI in medical technology innovation，identify potential chalenges，and formulate corresponding strategies， this study employs literature review and case analysis. It introduces the current application status of AI in the medical field，highlighting its advancements， limitations，and future development prospects. The study examines four key mechanisms through which AI drives medical technology innovation and points out challenges such as data privacy and security，technical reliability，ethical and legal dilemmas，and talent shortages. To address these challenges， strategies are proposed， including improving data security management systems，enhancing algorithms and conducting algorithm audits， establishing ethical guidelines，and strengthening talent cultivation.

Key Words:Artificial Intelligence；Medical Technology; Technological Innovation

0 引言

近年來，人工智能（ArtificialIntelligence，AI)技術取得了突破性進展，機器學習、深度學習、自然語言處理等技術不斷成熟，為醫(yī)療領域帶來了前所未有的機遇。AI技術輔助下傳統(tǒng)醫(yī)學模式發(fā)生巨大變革[1，未來的重大轉變在于超越局限于圖像的狹窄單模任務，擴展機器功能以涵蓋文本和語音等所有輸人模式，為多模態(tài)AI醫(yī)療奠定基礎[2]

中國醫(yī)療行業(yè)長期面臨著諸多挑戰(zhàn)，醫(yī)療資源配置存在明顯失衡，優(yōu)質醫(yī)療資源高度集中在行政級別和影響力較高的城市，不同城市之間的基層醫(yī)療資源存在2～3 倍的差距[3]。中國醫(yī)療保健專業(yè)人員的短缺更為嚴重，預估至少缺少20萬名兒科醫(yī)生、16萬名全科醫(yī)生和4萬名精神科醫(yī)生[4]。診療效率低下、醫(yī)療成本高昂等導致患者就醫(yī)不便，“看病難”“看病貴”問題突出。

人工智能技術的出現，為解決這些問題提供了新的思路和方法。在醫(yī)學影像診斷領域，人工智能可以通過深度學習算法，快速準確地分析CT、MRI等影像，輔助醫(yī)生檢測腫瘤、結節(jié)等異常情況，提高診斷的準確性和效率。在疾病預測與預防方面，利用機器學習算法對患者的大量數據進行分析，能夠預測疾病發(fā)生的風險，為制定個性化的預防措施提供依據。人工智能還可以優(yōu)化醫(yī)療資源配置，提高醫(yī)療服務的效率和質量，降低醫(yī)療成本，為患者提供更便捷、高效、個性化的醫(yī)療服務。

深入研究人工智能對醫(yī)療技術創(chuàng)新的影響，具有重要的理論和實踐意義。從理論層面來看，有助于豐富和完善醫(yī)療信息管理、技術創(chuàng)新等領域的理論體系，為相關研究提供新的視角。在實踐方面，本研究旨在為醫(yī)療機構、醫(yī)療技術開發(fā)者以及政策制定者提供重要的參考和借鑒。本研究旨在回答以下問題： ① 人工智能在醫(yī)療機構的應用現狀如何？ ② 人工智能如何影響醫(yī)療技術創(chuàng)新？ ③ 醫(yī)療機構在利用人工智能進行技術創(chuàng)新時面臨哪些挑戰(zhàn)？ ④ 如何應對人工智能對醫(yī)療技術創(chuàng)新帶來的挑戰(zhàn)？

本研究綜合運用文獻研究法、案例分析法，并從技術、管理、人才、法規(guī)等多個維度全面分析人工智能對醫(yī)療技術創(chuàng)新的影響，突破了以往研究僅從單一維度進行分析的局限。通過案例將理論研究與實際應用相結合，展現人工智能在醫(yī)療技術創(chuàng)新中的實際應用情況和效果。在此基礎上，從技術改進、數據管理、人才培養(yǎng)、倫理法規(guī)等多個方面提出綜合性的應對策略，以期為醫(yī)療機構制定切實可行的技術創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略提供理論參考。

1 研究背景

人工智能技術以先進的算法架構為基礎，借助海量數據的綜合運用以及顯著提升的計算處理能力，在自主學習、規(guī)律提煉和決策判斷等方面取得了重要突破，其功能進一步拓展到了更為高級和智能化的應用層面[5]。人工智能是一門綜合性的交叉學科，其融合了計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多學科知識，旨在通過計算機模擬人類的思維和行為。其核心是機器學習算法，通過讓計算機從大量數據中自動學習各種模式和規(guī)律，從而實現對未知數據的預測和決策[6]。

20世紀30年代，圖靈首次提出“圖靈機”概念，用機器代替人腦進行數學運算的設想。人工智能的概念在1956年的達特茅斯會議上正式提出，但其發(fā)展并非一帆風順，由于期望與現實的差距，AI研究在20世紀70年代遭遇了資金削減和研究支持減少的困境，進入了“AI冬天”[7]。直到20世紀90年代，隨著計算機處理能力的逐步增強，人工智能領域迎來了新的發(fā)展契機。1989年，楊立坤運用卷積神經網絡(CNN)成功實現了人工智能對手寫文字編碼數字圖像的識別。1992年，李開復采用統(tǒng)計學方法，設計出了支持連續(xù)語音識別的Casper語音助理（Siri的前身）。1997年，IBM的機器人深藍擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，這標志著人工智能在棋類博弈領域取得了重大進展。1997年，HochreiterSchmidhuber提出了長短期記憶網絡（LSTM)，該技術被證實適用于語音識別和手寫文字識別。

進入21世紀，人工智能迎來了快速發(fā)展的階段。2006年，杰弗里辛頓基于神經網絡的全新架構發(fā)表了著作《learning of multiple layers of representation》。2007年，李飛飛發(fā)起世界上最大的圖像識別數據集開源項目ImageNet，為人工智能的發(fā)展提供了豐富的數據資源。

2006年亞馬遜的AWS云計算平臺發(fā)布，大幅提升了人工智能網絡模型計算所需要的算力。隨著2014年4G時代的到來與智能手機大規(guī)模普及，移動互聯網的極速發(fā)展，催生了覆蓋人們生活工作方方面面的各類應用，帶來了神經網絡訓練迭代所需的“海量的數據”。同時，IoT物聯網的興起、支持分布式計算（邊緣計算)的傳感器時序數據指數級生成，為人工智能的發(fā)展提供了強大的數據支持和計算能力。特別是在2015年AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍后，深度學習技術的崛起標志著AI春天的到來，這一時期AI技術開始廣泛應用于圖像識別、語音識別等領域[8]。

機器學習是人工智能的核心技術之一，機器學習算法基于統(tǒng)計模型和算法，通過對大量數據的訓練和優(yōu)化，讓模型從數據中學習到各種模式和規(guī)律，從而實現對新數據的分類、預測、聚類等任務。深度學習是機器學習的一個重要分支，其通過構建具有多個層次的神經網絡模型，自動學習數據中的復雜特征和模式。深度學習模型基于人工神經網絡，特別是深層神經網絡，能夠對大量的原始數據進行端到端的學習，無需人工手動提取特征。深度學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著成果，推動了人工智能的發(fā)展[9]。

在自然語言處理領域，深度學習算法如Transformer架構及其衍生模型（BERT、GPT、DEEPSEEK等）取得了重大突破。這些模型能夠理解和生成自然語言文本，實現機器翻譯、文本分類、問答系統(tǒng)、文本生成等任務。在醫(yī)療領域，自然語言處理技術可以用于醫(yī)學文獻的檢索和分析，醫(yī)生可以通過輸入關鍵詞或問題，快速檢索到相關的醫(yī)學文獻，并利用自然語言處理技術對文獻進行分析，獲取有用的信息，輔助臨床決策[10]

人工智能技術的發(fā)展特點，具有技術躍遷快、轉化鏈條短、產業(yè)滲透強、復雜程度高的特點[]。人工智能時代科技創(chuàng)新呈現出創(chuàng)新主體的多元化、創(chuàng)新組織的網絡化、創(chuàng)新過程的包容性等特點[12]。人工智能基于3個支柱：數據、新技術和人才，影響企業(yè)創(chuàng)新和管理其創(chuàng)新過程[13]。醫(yī)療技術創(chuàng)新是推動醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的核心動力，對于提高醫(yī)療服務水平、改善患者健康狀況具有至關重要的作用，而人工智能對于促進醫(yī)療技術創(chuàng)新具有顯著意義。

2人工智能推動醫(yī)療技術創(chuàng)新的具體應用

2.1醫(yī)學影像診斷技術創(chuàng)新

2.1.1傳統(tǒng)醫(yī)學影像診斷的局限

傳統(tǒng)醫(yī)學影像診斷主要依賴醫(yī)生的專業(yè)知識和經驗，通過肉眼觀察X光片、CT、MRI等影像判斷患者的病情，這種診斷方式存在諸多局限性。首先，主觀性強是傳統(tǒng)醫(yī)學影像診斷的一大問題。不同醫(yī)生由于專業(yè)背景、臨床經驗和診斷習慣的差異，對同一醫(yī)學影像的解讀可能存在較大偏差[14]。其次，傳統(tǒng)醫(yī)學影像診斷效率較低。醫(yī)學影像數據量龐大，例如一次胸部CT檢查可能會產生數百幅圖像。醫(yī)生需要逐幅觀察這些圖像，尋找病變部位，這需要耗費大量的時間和精力。

此外，傳統(tǒng)醫(yī)學影像診斷還容易遺漏微小病變。一些早期疾病的病變特征不明顯，微小的病灶可能難以被醫(yī)生的肉眼察覺。例如，肺部鈣化結節(jié)是較為常見的征象，但通常直徑較小，易位于胸膜下、血管旁與縱隔旁等隱蔽部位，對缺乏臨床經驗的規(guī)培醫(yī)師來說具有挑戰(zhàn)性，從而導致很高的漏診率[15]。早期肺癌的結節(jié)可能只有幾毫米大小，在復雜的肺部影像中容易被忽略。傳統(tǒng)醫(yī)學影像診斷在面對復雜病例時也存在困難，對于一些罕見病、疑難病的影像診斷，醫(yī)生可能缺乏足夠的經驗和知識儲備，難以作出準確判斷。

2.1.2人工智能在醫(yī)學影像診斷中的應用創(chuàng)新

人工智能在醫(yī)學影像診斷中的應用創(chuàng)新為解決傳統(tǒng)診斷方式的局限帶來了新的契機。通過深度學習算法，人工智能能夠對大量的醫(yī)學影像數據進行自動學習和分析，從而實現對病變部位的快速準確識別。

以肺部CT影像診斷為例，人工智能可以通過卷積神經網絡(CNN)算法對肺部CT影像進行分析。CNN是一種專門為處理圖像數據而設計的深度學習模型，其通過卷積層、池化層和全連接層等組件，自動提取圖像特征。在肺部CT影像診斷中，CNN模型可以學習到肺結節(jié)、腫瘤等病變的特征，從而在新的CT影像中準確地檢測出這些病變。有研究表明，人工智能在肺部CT影像診斷中，對肺結節(jié)的檢測準確率可以達到 93.3% ，高于傳統(tǒng)人工閱片的準確率[16]。人工智能還能夠對肺結節(jié)的性質進行判斷，區(qū)分良性結節(jié)和惡性結節(jié)，為醫(yī)生的診斷和治療提供重要參考。

除了卷積神經網絡，循環(huán)神經網絡（RNN)及其變體，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環(huán)單元(GRU)，也在醫(yī)學影像診斷中發(fā)揮著重要作用。這些算法能夠處理序列數據，捕捉醫(yī)學影像中的時間序列信息，對于動態(tài)醫(yī)學影像的分析具有獨特優(yōu)勢。在心臟MRI影像診斷中，LSTM能夠分析心臟在不同時間點的運動狀態(tài)，檢測心臟疾病，如心肌梗死、心律失常等。人工智能還可以通過生成對抗網絡(GAN)等技術，對醫(yī)學影像進行增強和修復。在一些低質量的X光片中，GAN可以對影像進行增強，使病變部位更加清晰可見，提高診斷的準確性。

2.1.3 應用案例分析

北京天壇醫(yī)院為了提高醫(yī)學影像診斷的準確性和效率，自主研發(fā)“龍影”醫(yī)學影像大模型，支持MRI圖像百種疾病診斷。該系統(tǒng)基于深度學習算法，能夠對多種醫(yī)學影像進行自動分析和診斷，在引入該系統(tǒng)之前，醫(yī)院的醫(yī)學影像診斷主要依賴醫(yī)生的人工閱片，診斷效率較低，且存在一定的誤診和漏診率。部署該系統(tǒng)后，單病例診斷意見生成僅需0.8秒，診斷一致性從醫(yī)生間的85% 提升至AI輔助后的 98% ，復雜腦腫瘤影像診斷耗時從40分鐘降至8分鐘，定位精度誤差 <1mm 。

從其他已部署AI醫(yī)學影像系統(tǒng)的醫(yī)院公布數據來看，其使影像初篩速度平均提升 5～10 倍，釋放醫(yī)生30% 以上工作時間，微小病灶檢出率提高 20%～30% ，誤診、漏診率降低 15%～25% 。

通過數據對比可以看出，人工智能醫(yī)學影像診斷系統(tǒng)在提高診斷準確性和效率方面具有顯著優(yōu)勢。該系統(tǒng)的應用，不僅減輕了醫(yī)生的工作負擔，還提高了醫(yī)院的醫(yī)療服務質量，使患者能夠得到更及時、準確的診斷和治療。同時，醫(yī)院通過定期對人工智能系統(tǒng)進行優(yōu)化和更新，以及加強醫(yī)生與人工智能系統(tǒng)的協(xié)作，進一步提高了診斷的準確性和可靠性。

2.2 疾病預測與預防技術創(chuàng)新

2.2.1疾病預測與預防的重要性及傳統(tǒng)方法的不足

據世界衛(wèi)生組織(WHO)統(tǒng)計，全球每年因慢性病導致的死亡人數占總死亡人數的 70% 以上，這些慢性病如心血管疾病、糖尿病、癌癥等，不僅嚴重威脅人們的健康，還帶來了巨大的醫(yī)療成本。通過疾病預測與預防，能夠提前發(fā)現疾病風險因素，采取針對性的干預措施，有效降低慢性病的發(fā)病率，從而減輕社會的醫(yī)療負擔。

在個體層面，疾病的早預測早預防能夠極大地提高患者的生活質量和生存率。以癌癥為例，早期發(fā)現的癌癥患者經過及時治療，5年生存率可顯著提高[1]。對于肝癌患者，1A早期診斷并接受治療的患者5年生存率可達 77.2% 以上，而晚期患者的5年生存率則降至 23.8%^[18] 0

傳統(tǒng)的疾病預測與預防方法主要依賴于醫(yī)生的經驗、簡單的統(tǒng)計分析以及有限的醫(yī)學檢查。這些方法存在諸多不足之處。在數據處理方面，傳統(tǒng)方法難以處理海量、復雜的醫(yī)療數據。傳統(tǒng)預測方法往往只能對疾病風險進行粗略估計，難以實現對個體疾病風險的精準預測。傳統(tǒng)方法還存在時效性差的問題，難以及時跟蹤患者的病情變化，無法為患者提供及時的預防和治療建議。

2.2.2人工智能驅動的疾病預測與預防技術創(chuàng)新

人工智能技術的發(fā)展為疾病預測與預防帶來了新的變革，通過對多源數據的深度分析和智能建模，實現了疾病的早期預警和個性化預防。

機器學習算法在疾病預測模型構建中發(fā)揮著關鍵作用。通過對大量歷史數據的學習，機器學習算法可以自動發(fā)現數據中的模式和規(guī)律，建立疾病風險與各種因素之間的關聯模型。以心血管疾病預測為例，人工智能模型能夠綜合分析患者的電子病歷數據、基因檢測數據、醫(yī)學影像數據、以及生活習慣監(jiān)測數據，通過對這些多源數據的整合分析，人工智能模型能夠更全面、準確地評估患者患心血管疾病的風險。在預測糖尿病發(fā)病風險時，邏輯回歸模型能夠根據患者的年齡、體重、血糖水平、家族病史等因素，計算出患者患糖尿病的風險概率。深度學習模型基于大量標注有肺癌信息的肺部CT影像數據展開訓練，能夠準確地識別出肺部結節(jié)的性質，判斷其是否為肺癌，提高肺癌的早期診斷率。深度神經網絡(DNN)，能夠從復雜的隱藏交互中提取有價值的信息，為提高預測性能提供了新的途徑，基于DNN開發(fā)的老齡化人群骨質疏松癥早期診斷和干預的有效算法模型，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法[19]。

人工智能不僅能夠實現疾病的早期預測，還可以根據個體的風險特征制定個性化的預防方案。通過對患者的基因數據、生活習慣、健康狀況等多方面信息的分析，人工智能可以為每個患者量身定制適合其自身情況的預防措施，如飲食調整、運動建議、定期體檢計劃等。

2.2.3 應用案例分析

北京市海淀區(qū)實施慢性病高風險人群AI干預項目，選取了高血壓、糖尿病等常見慢性病作為研究對象，整合區(qū)域內40余家社區(qū)衛(wèi)生服務中心的電子病歷數據、患者的健康體檢數據以及生活習慣調查數據。通過對這些多源數據的收集，建立了一個龐大的慢性病數據庫，為后續(xù)的人工智能分析提供了豐富的數據基礎。

研究團隊運用機器學習算法，對收集的數據進行深度分析，構建了慢性病預測模型。該模型綜合考慮了患者的年齡、性別、家族病史、生活習慣（如吸煙、飲酒、運動頻率、飲食習慣等）、體檢指標（如血壓、血糖、血脂、體重指數等)等因素，通過對大量歷史數據的學習，能夠自動發(fā)現數據中的模式和規(guī)律，建立疾病風險與各種因素之間的關聯模型?；跇嫿ǖ穆圆☆A測模型，該地區(qū)對居民進行了疾病風險評估，篩選出高風險人群。針對這些高風險人群，制定并實施個性化的干預措施，提供詳細的飲食指導和個性化的運動計劃，定期進行血糖檢測，并根據血糖變化情況，及時調整干預措施。經過一段時間的實施，項目取得了顯著成效，該地區(qū)慢性病的發(fā)病率得到了有效控制。干預組（2.1萬人)3個月內血壓達標率從 38% 提升至 57% ，血糖控制達標率從 45% 提升至 63% ，居民日均運動時長增加26分鐘，吸煙率下降 7.2% 。同時，實現醫(yī)療資源優(yōu)化，基層醫(yī)生慢性病管理效率提升2.3倍，家庭醫(yī)生簽約率從 58% 提升至82% ，通過AI分診減少三級醫(yī)院重復檢查 17% ，年節(jié)約醫(yī)保支出約4300萬元。

2.3 藥物研發(fā)技術創(chuàng)新

2.3.1傳統(tǒng)藥物研發(fā)的困境

藥物研發(fā)的周期漫長，從最初的藥物靶點發(fā)現到最終藥物上市，平均需要 10～15 年的時間。據統(tǒng)計，研發(fā)一款新藥的平均成本高達25億美元。從藥物研發(fā)項目的啟動到最終藥物上市，成功率低于 10%^[20]

在藥物靶點發(fā)現階段，需要大量的基礎研究和實驗驗證，往往需要耗費數年時間。臨床前研究包括對藥物的安全性、有效性、藥代動力學等方面的研究。這一階段需要在動物模型上進行大量實驗，以評估藥物性能。然而，動物模型與人體存在一定的差異，實驗結果并不能完全準確地預測藥物在人體中的表現，這就增加了藥物研發(fā)的不確定性。臨床試驗是藥物研發(fā)的關鍵環(huán)節(jié)，每個階段的臨床試驗都需要招募大量患者，進行長期觀察和數據收集，這不僅耗時耗力，而且容易受到多種因素的影響，如患者的個體差異、實驗設計的合理性等。整個臨床試驗過程通常需要 5～10 年的時間，期間還可能因為各種原因導致試驗失敗或延誤。

2.3.2人工智能在藥物研發(fā)中的創(chuàng)新應用

人工智能在藥物研發(fā)領域展現出了巨大的創(chuàng)新潛力，可以縮短靶點發(fā)現周期、優(yōu)化化合物篩選、設計新藥合成路線、預測藥物有效性及安全性、優(yōu)化臨床試驗設計，顯著加速藥物研發(fā)進程[21]。深度學習（Deep Learning)技術在藥物研發(fā)領域被廣泛應用，包括藥物一靶點相互作用、藥物一藥物相似性相互作用、藥物敏感性和反應性、以及藥物副作用預測[22]

在藥物靶點發(fā)現方面，人工智能能夠對海量的生物醫(yī)學數據進行深度分析，挖掘潛在的藥物靶點。生物醫(yī)學數據包含基因表達數據、蛋白質組學數據、疾病相關的臨床數據等，這些數據蘊含著豐富的信息，但傳統(tǒng)方法難以對其進行全面、深入的挖掘。人工智能技術，如機器學習和深度學習算法，能夠自動學習這些數據中的模式和規(guī)律，發(fā)現與疾病相關的生物分子，從而為藥物研發(fā)提供新的靶點。

藥物分子設計是藥物研發(fā)的關鍵環(huán)節(jié)，人工智能技術能夠通過模擬藥物分子與靶點的相互作用，預測藥物分子的活性和藥代動力學特性，從而快速篩選出有潛力的化合物。量子化學計算和分子動力學模擬等人工智能技術能夠精確計算藥物分子與靶點之間的相互作用能，評估藥物分子的結合親和力和穩(wěn)定性?；谶@些計算結果，人工智能可以對藥物分子進行優(yōu)化設計，提高其活性和選擇性。一些人工智能平臺能夠在短時間內生成數百萬個虛擬藥物分子，并對其進行篩選和評估，大大加快了藥物分子設計的速度。

人工智能在臨床試驗優(yōu)化方面發(fā)揮著重要作用。人工智能可以通過數據分析和預測，優(yōu)化臨床試驗的設計和實施，提高試驗的效率和成功率。利用機器學習算法對歷史臨床試驗數據進行分析，人工智能可以預測不同患者群體對藥物的反應，從而優(yōu)化患者的選擇和分組，提高試驗的準確性。人工智能還可以實時監(jiān)測臨床試驗中的數據，及時發(fā)現異常情況，調整試驗方案，確保試驗的順利進行。通過對患者的生命體征、生理指標等數據的實時監(jiān)測，人工智能可以預測患者可能出現的不良反應，提前采取措施，保障患者安全。人工智能還可以利用自然語言處理技術對臨床試驗報告進行分析，提取關鍵信息，為試驗結果的評估提供支持。

2.3.3 應用案例分析

東陽光藥在研發(fā)一款新型抗癌藥物時，積極引入人工智能技術，取得了顯著成效。在藥物靶點發(fā)現階段，該藥企利用人工智能算法對大量的基因表達數據和蛋白質組學數據進行分析。通過深度學習算法，對癌癥患者和健康人群的基因表達譜進行對比，發(fā)現了一個在多種癌癥中異常高表達的基因。進一步研究表明，該基因編碼的蛋白質在癌細胞的增殖和轉移過程中起著關鍵作用，因此被確定為潛在的藥物靶點。

在藥物分子設計環(huán)節(jié)，該藥企運用人工智能驅動的計算機輔助藥物設計平臺，精確模擬藥物分子與靶點蛋白質的相互作用。通過對大量虛擬藥物分子的篩選和評估，人工智能平臺快速找到了幾種與靶點具有高親和力的化合物。對這些化合物進行進一步的結構優(yōu)化和活性測試，最終確定了先導藥物分子。通過引入人工智能技術，候選化合物篩選準確率提升至 82% ，研發(fā)周期縮短 40% 。

在臨床試驗階段，人工智能同樣發(fā)揮了重要作用。利用機器學習算法對歷史臨床試驗數據進行分析，人工智能模型預測了不同患者群體對藥物的反應。基于這些預測結果，藥企優(yōu)化了臨床試驗的患者選擇和分組方案，提高了試驗的準確性和效率。

2.4 醫(yī)療機器人技術創(chuàng)新

2.4.1醫(yī)療機器人的發(fā)展現狀與局限

醫(yī)療機器人作為現代醫(yī)療技術的重要創(chuàng)新成果，近年來在醫(yī)療領域得到了廣泛的應用和發(fā)展，涵蓋了手術、康復、護理等多個醫(yī)療場景，為患者提供了更精準、高效的醫(yī)療服務。手術機器人是醫(yī)療機器人中應用最為廣泛的類型之一，以達芬奇手術機器人為代表的手術機器人，已經在泌尿外科、婦科、心胸外科等多個領域得到了廣泛應用。一些醫(yī)療和養(yǎng)老機構也開始試用護理機器人和康復機器人。

盡管醫(yī)療機器人在醫(yī)療領域取得了顯著進展，但傳統(tǒng)醫(yī)療機器人仍然存在一些局限性。在精準度方面，雖然手術機器人能夠實現較高的操作精度，但在面對一些復雜的手術場景時，仍然難以滿足臨床需求。在神經外科手術中，由于大腦的結構復雜，血管和神經分布密集，對手術的精準度要求極高。傳統(tǒng)手術機器人在進行腦部手術時，可能會因為機械臂的微小誤差或者對手術部位的定位不準確，導致手術風險增加。傳統(tǒng)手術機器人的操作靈活性也有待提高，其機械臂的運動范圍和自由度相對有限，難以實現一些復雜的手術動作。

傳統(tǒng)醫(yī)療機器人的環(huán)境適應性較差，難以在復雜多變的醫(yī)療環(huán)境中穩(wěn)定運行。在急診救援場景中，醫(yī)療環(huán)境往往比較惡劣，存在各種干擾因素，如震動、電磁干擾等，傳統(tǒng)醫(yī)療機器人在這樣的環(huán)境中可能會出現故障，影響其正常工作。并且，傳統(tǒng)醫(yī)療機器人在與患者的交互方面也存在不足，缺乏對患者生理和心理狀態(tài)的實時感知能力，難以根據患者的具體情況調整工作模式，提供個性化的醫(yī)療服務。

2.4.2人工智能提升醫(yī)療機器人性能的創(chuàng)新

人工智能技術的融入為提升醫(yī)療機器人的性能帶來了革命性的創(chuàng)新，有效彌補了傳統(tǒng)醫(yī)療機器人的不足，使其在智能水平、操作精準度和環(huán)境適應性等方面實現了質的飛躍。

在智能水平提升方面，人工智能賦予醫(yī)療機器人更強大的感知和決策能力。通過深度學習算法，醫(yī)療機器人可以對大量的醫(yī)學影像、手術數據、患者生理信息等進行學習和分析，從而實現對手術場景、患者病情的精準理解和判斷。在手術過程中，醫(yī)療機器人可以實時分析患者的手術部位的影像數據，準確識別組織和器官的結構，自動規(guī)劃手術路徑，避免損傷周圍的重要組織和器官。人工智能還可以使醫(yī)療機器人具備自主學習能力，能夠根據手術經驗和患者反饋不斷優(yōu)化自身的操作策略，提高手術的成功率和治療效果，逐漸掌握最優(yōu)的手術操作方法。

在操作精準度方面，人工智能通過先進的算法和傳感器技術，實現了對醫(yī)療機器人運動的精確控制。利用計算機視覺技術，醫(yī)療機器人能夠實時獲取手術部位的圖像信息，通過圖像識別和分析，確定手術器械的位置和姿態(tài)，實現對手術操作的精準定位。在骨科手術中，人工智能輔助的手術機器人可以通過對患者骨骼的三維模型進行分析，精確規(guī)劃植入物的位置和角度，確保手術的準確性。國產骨科手術機器人在人工全膝關節(jié)置換術中，下肢對線精度、手術效率及術后功能恢復方面與國際頂尖產品效果相當[23]。人工智能還可以通過力反饋控制技術，使醫(yī)療機器人在操作過程中能夠感知到組織的力學特性，避免過度用力對組織造成損傷。例如，在進行微創(chuàng)手術時，手術機器人能夠根據力反饋信息，精確控制手術器械的力度，實現對血管、神經等精細組織的輕柔操作。基于深度強化學習的手術機器人自主路徑規(guī)劃算法，通過實時組織形變感知提升腫瘤切除精度，避免意外事件，提高手術質量，為受訓者提供個性化反饋及改進意見，從而幫助其學習與訓練[24]

人工智能在提高醫(yī)療機器人的環(huán)境適應性方面也發(fā)揮了重要作用。通過機器學習算法，醫(yī)療機器人能夠對不同的醫(yī)療環(huán)境進行建模和分析，自動調整自身的工作參數和運行模式，以適應復雜多變的環(huán)境。在遠程醫(yī)療場景中，醫(yī)療機器人能夠通過網絡與遠程醫(yī)生進行實時通信，根據醫(yī)生的指令和患者的實時情況，自動調整手術操作和治療方案。即使在網絡信號不穩(wěn)定的情況下，醫(yī)療機器人也可以通過人工智能算法進行自適應調整，確保手術的順利進行。人工智能還可以使醫(yī)療機器人具備故障診斷和自我修復能力，能夠及時發(fā)現自身的故障并采取相應的措施進行修復，提高其可靠性和穩(wěn)定性。

2.4.3 應用案例分析

北京大學第一醫(yī)院在外科手術中引入了人工智能輔助的手術機器人，取得了顯著成效。該手術機器人基于先進的人工智能技術，集成了計算機視覺、深度學習、機器人控制等多學科成果，能夠實現對手術過程的精準控制和智能決策。

在前列腺癌根治術、腎癌下腔靜脈瘤栓切除術等復雜術式中，該手術機器人展現出了卓越的性能。由于前列腺和腎臟的解剖結構復雜，血管、神經分布密集，傳統(tǒng)手術方式難度較大，風險較高。而引入人工智能輔助的手術機器人后，手術的成功率得到了顯著提高。在手術前，機器人通過對患者的CT、MRI等醫(yī)學影像數據進行深度學習分析，構建出患者臟器的三維模型，精確顯示臟器的血管和腫瘤的位置關系。醫(yī)生通過三維模型，制定詳細的手術計劃，規(guī)劃最佳的手術路徑。在手術過程中，手術機器人的機械臂能夠根據預設的手術計劃，實現高精度的操作。機器人配備的計算機視覺系統(tǒng)可以實時監(jiān)測手術部位的情況，通過圖像識別和分析，精確控制機械臂的運動，確保手術器械準確地到達目標位置，避免損傷周圍的重要血管和神經。人工智能算法還可以根據手術過程中的實時情況，如組織的質地變化、出血情況等，自動調整手術策略，確保手術的安全和順利進行。實現“數智腦 + 數智手 + 數智眼\"協(xié)同，術前AI生成三維手術方案，術中實時追蹤患者體位變化。

手術突破傳統(tǒng)開放手術視野限制，精準處理血管及神經束。累計完成超3000例機器人手術，復雜腫瘤切除成功率提升至 98.5% （傳統(tǒng)為 92% ），術后尿控功能恢復時間從平均6個月縮短至3個月。

3人工智能推動醫(yī)療技術創(chuàng)新的機制

3.1提供海量數據與精準分析

人工智能在醫(yī)療技術創(chuàng)新中發(fā)揮著關鍵作用，其首要方式便是提供海量數據與精準分析。在當今數字化時代，醫(yī)療數據呈現出爆發(fā)式增長的態(tài)勢，這些數據涵蓋了電子病歷、醫(yī)學影像、檢驗報告、基因數據等多個方面。醫(yī)療數據具有多樣性、復雜性和海量性的特點，傳統(tǒng)的數據處理方法難以對其進行有效分析和利用。

人工智能技術憑借其強大的數據處理能力，能夠對海量醫(yī)療數據進行收集、整合和分析，挖掘其中的潛在價值。在數據收集和整合方面，人工智能可以通過多種渠道獲取醫(yī)療數據，打破數據孤島，將來自不同系統(tǒng)、不同格式的醫(yī)療數據進行整合，形成統(tǒng)一的數據集。人工智能通過數據標準化和語義匹配等技術，能夠將不同來源的數據進行清洗、轉換和關聯，實現數據的有效整合。利用自然語言處理技術，對電子病歷中的文本數據進行分析和處理，提取關鍵信息，并將其轉換為結構化數據，以便與其他數據進行整合。通過圖像識別技術，對醫(yī)學影像數據進行處理和分析，提取影像中的特征信息，并與患者的其他臨床數據進行關聯，為疾病的診斷和治療提供更全面的信息。

人工智能利用大數據分析技術，對整合后的醫(yī)療數據進行深度挖掘，發(fā)現數據中的潛在模式和規(guī)律，為醫(yī)療技術創(chuàng)新提供精準分析和決策支持。人工智能還可以通過數據分析為醫(yī)療設備的研發(fā)和改進提供支持。通過對醫(yī)療設備的使用數據進行分析，了解設備的性能和使用情況，發(fā)現設備存在的問題和不足，從而為設備的優(yōu)化和升級提供依據。

3.2促進跨領域合作與知識融合

人工智能的發(fā)展打破了醫(yī)療與計算機科學、統(tǒng)計學、數學等領域之間的界限，促進了跨領域合作與知識融合，為醫(yī)療技術創(chuàng)新提供了強大的動力。醫(yī)療領域的復雜性決定了其技術創(chuàng)新需要多學科的協(xié)同合作，人工智能作為一種跨學科的技術，成為了連接不同學科的橋梁。在醫(yī)學影像診斷領域，人工智能技術的應用需要醫(yī)學、計算機視覺、圖像處理等多學科知識的融合，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，開發(fā)出更準確、更高效的醫(yī)學影像診斷系統(tǒng)。

在腫瘤預測與診療領域，有學者提出“多組學數據+ 臨床信息、分子測量以及放射學和組織病理學數據 + AI算法\"三維整合模型[25]。醫(yī)學專家提供疾病的病理知識和臨床數據，幫助確定疾病的風險因素和預測指標；統(tǒng)計學家和數據科學家則運用統(tǒng)計學方法和機器學習算法，對大量的醫(yī)療數據進行分析和建模，構建疾病預測模型。通過跨領域合作，能夠整合不同學科的知識和技術，提高疾病預測的準確性和可靠性。

人工智能在藥物研發(fā)中的應用也離不開跨領域合作，生物學和化學專家負責研究藥物的作用機制和分子結構，設計和合成藥物分子；醫(yī)學專家則負責臨床試驗的設計和實施，評估藥物的安全性和有效性；計算機科學家則利用人工智能技術，對藥物研發(fā)過程中的數據進行分析和處理，加速藥物研發(fā)的進程。在藥物分子設計環(huán)節(jié)，計算機科學家運用量子化學計算和分子動力學模擬等人工智能技術，模擬藥物分子與靶點的相互作用，預測藥物分子的活性和藥代動力學特性，為藥物分子的設計和優(yōu)化提供支持。

在醫(yī)療機器人的研發(fā)中，通過機械工程、電子工程、計算機科學、醫(yī)學等多學科的專家跨領域合作，手術機器人實現了從傳統(tǒng)的機械操作向智能化、精準化操作的轉變，為手術治療帶來了新的突破。

3.3優(yōu)化醫(yī)療流程與醫(yī)療資源配置

有研究表明，人工智能技術應用有效提高了我國醫(yī)療資源配置效率及醫(yī)療服務質量[26]

在醫(yī)療流程優(yōu)化方面，人工智能可以實現智能排班和患者分流，提高醫(yī)療服務的效率和質量。智能排班系統(tǒng)利用人工智能算法，綜合考慮醫(yī)生的專業(yè)技能、工作負荷、排班偏好以及患者的就診需求等多方面因素，制定出科學合理的排班計劃?；颊叻至魇轻t(yī)療流程優(yōu)化的另一個重要方面，利用機器學習算法對患者的病情、就診歷史、預約信息等數據進行分析，人工智能系統(tǒng)能夠預測患者的就診時間和治療需求，將患者合理分配到不同的科室和醫(yī)生。對于病情較輕的患者，可以引導他們到基層醫(yī)療機構或社區(qū)醫(yī)院就診，減輕大醫(yī)院的就診壓力；對于病情較重的患者，則可以直接安排到?？漆t(yī)院或大型綜合醫(yī)院的相應科室，確?；颊吣軌虻玫郊皶r、有效的治療。通過患者分流，不僅能夠提高醫(yī)療資源的利用效率，還能夠改善患者的就醫(yī)體驗，減少患者在醫(yī)院的等待時間和奔波勞累。

在醫(yī)療資源配置方面，人工智能同樣發(fā)揮著重要作用。通過對醫(yī)療數據的分析，人工智能可以幫助醫(yī)療機構合理配置醫(yī)療設備、藥品和人力資源，提高資源的利用效率。在醫(yī)療設備配置方面，人工智能可以根據醫(yī)院的歷史就診數據、疾病流行趨勢以及設備使用情況，預測不同科室對醫(yī)療設備的需求，合理安排設備的采購和調配。在藥品管理方面，人工智能可以通過分析患者的用藥數據、藥品庫存信息以及藥品的有效期等，實現藥品的智能采購和庫存管理。

人工智能還可以通過醫(yī)療物聯網技術，將醫(yī)療設備、藥品、患者等信息通過網絡連接起來，實現數據的實時傳輸和共享，實時監(jiān)測和動態(tài)調配醫(yī)療資源，提高醫(yī)療資源利用效率和醫(yī)療服務質量。

3.4培養(yǎng)創(chuàng)新人才與思維

隨著人工智能在醫(yī)療領域的深人應用，對精通醫(yī)學和人工智能技術的復合型人才需求日益迫切。為了適應這一需求，醫(yī)學教育開始積極引入人工智能相關課程，調整課程體系。部分高校和醫(yī)學院校開設了“人工智能 + 醫(yī)學\"相關專業(yè)或課程，將人工智能技術與醫(yī)學專業(yè)知識有機融合。

人工智能技術的引人還為醫(yī)學教育帶來了全新的教學方法和手段，激發(fā)了學生的創(chuàng)新思維和實踐能力。

利用虛擬仿真技術，如虛擬現實（VR)和增強現實（AR）技術，醫(yī)學教育可以創(chuàng)建逼真的虛擬醫(yī)療場景，讓學生在虛擬環(huán)境中進行臨床實踐操作，提高學生的臨床技能和應對復雜病情的能力。在大語言模型支持下，與完整的臨床證據知識庫和醫(yī)療指南相連接的聊天機器人能夠作為各個階段學習者的個性化專家導師。大語言模型非常適合生成課程大綱、考試題目以及其他基于文本的教育材料初稿。醫(yī)學教育工作者還可以利用大語言模型為自由文本作業(yè)（如患者記錄、病例報告或在線討論)起草反饋意見[27]

在實踐教學環(huán)節(jié)，人工智能為學生提供了更多參與實際項目和科研活動的機會，培養(yǎng)了學生的創(chuàng)新能力和實踐能力。部分醫(yī)療機構與高校合作，建立了人工智能醫(yī)療創(chuàng)新實踐基地，學生可以在基地中參與實際的醫(yī)療項目，接觸到最新的人工智能技術和醫(yī)療設備，了解行業(yè)的發(fā)展動態(tài)和前沿技術，拓寬視野，激發(fā)創(chuàng)新思維。

4人工智能助力醫(yī)療技術創(chuàng)新面臨的挑戰(zhàn)

4.1數據隱私與安全問題

醫(yī)療數據作為一種高度敏感的信息，包含了患者的個人健康狀況、疾病診斷、治療記錄、基因數據等核心內容，醫(yī)療人工智能的隱私保護面臨如下問題：數據采集過程中患者是否知情同意；獲取病人信息的權利主體是誰；出現隱私外泄時如何認定責任[28]。數據泄露可能導致患者的個人信息被濫用，例如被用于保險歧視、就業(yè)歧視等。部分保險公司可能會根據患者的醫(yī)療數據，拒絕為患有某些疾病的患者提供保險，或者提高保險費率。在就業(yè)市場上，部分雇主可能會因為求職者的醫(yī)療數據而拒絕錄用，這對患者的生活和權益產生了負面影響。醫(yī)療數據的泄露還可能引發(fā)患者的心理壓力和焦慮情緒，影響患者的身心健康。

醫(yī)療機構在利用人工智能技術進行技術創(chuàng)新時，需要收集、存儲和分析大量的醫(yī)療數據，這無疑增加了數據泄露的風險。隨著信息技術的發(fā)展，黑客攻擊手段日益多樣化和復雜化，醫(yī)療機構的信息系統(tǒng)面臨著嚴峻的安全挑戰(zhàn)。黑客可能通過網絡攻擊、惡意軟件感染等方式，竊取醫(yī)療機構的醫(yī)療數據。2017年，美國一家醫(yī)療保險公司Anthem遭受黑客攻擊，約8000萬客戶的個人信息被泄露，包括姓名、地址、社會保險號碼、醫(yī)療記錄等。這起事件不僅給患者帶來了巨大的損失，也對醫(yī)療機構的聲譽造成了嚴重影響。

數據存儲和傳輸過程中的安全問題也不容忽視。醫(yī)療數據通常存儲在醫(yī)療機構的服務器、數據庫或云端存儲中，這些存儲設備可能存在物理安全風險，如火災、水災、硬件故障等，導致數據丟失或損壞。而且，在數據傳輸過程中，數據可能會被截獲、篡改或泄露。醫(yī)療機構與外部合作伙伴進行數據共享時，如果數據傳輸過程沒有采取有效的加密措施，數據就可能被第三方竊取。醫(yī)療數據的內部管理也存在風險，如員工的不當操作、權限管理不當等，均可能導致數據泄露。部分醫(yī)療機構的員工可能會因為疏忽大意，將患者的醫(yī)療數據泄露給外部人員，或者內部員工之間的權限管理混亂，導致部分員工能夠訪問到其不應訪問的數據。

4.2技術可靠性與準確性問題

人工智能算法在醫(yī)療應用中存在一定的誤差風險，這是制約其廣泛應用和發(fā)展的重要因素之一。由于醫(yī)療數據的復雜性和多樣性，以及算法本身的局限性，人工智能算法在疾病診斷、治療方案推薦等方面可能出現誤診、誤判等情況。

在醫(yī)學影像診斷中，雖然人工智能算法在識別常見疾病的影像特征方面表現出較高的準確率，但對于一些罕見病例、復雜病例或影像表現不典型的疾病，仍然容易出現誤診。對先天性心臟病人工智能算法的開發(fā)和驗證，其準確率大多可達到 90% 以上，但相關研究的數據集均存在數據量較少、噪聲小、相關標準化認定缺乏等問題，難以證明其算法在實際篩查應用中的魯棒性(robust)[29]。有研究表明，ChatGPT類大模型在眼科的應用已取得了顯著成效，然而，這些人工智能仍面臨諸多挑戰(zhàn)，具體包括：訓練數據的非特定性與滯后性，無法獲取當前最新知識；生成看似合理的“虛假”響應或幻覺；無法處理圖像信息；缺乏對文獻的批判性分析能力；以及存在倫理和版權相關問題[30]

在疾病預測方面，如果用于訓練疾病預測模型的數據存在偏差，如數據集中某類人群的樣本過多或過少，那么模型在預測其他人群的疾病風險時，可能會出現偏差。有臨床測試顯示，數據集偏差導致AI輔助診斷系統(tǒng)在肺炎檢測中，非裔患者假陽性率較白人患者高出15%^[31] 。模型過擬合也是一個常見問題，當模型過于復雜，對訓練數據的擬合程度過高時，可能會學習到訓練數據中的噪聲和異常值，而忽略了數據的真實規(guī)律，從而導致在新數據上的預測能力下降。在預測心血管疾病風險時，若模型過擬合，可能會對某些特定的訓練數據特征過度敏感，而在面對不同特征的新患者時，預測結果就會出現偏差。

4.3 倫理與法律困境

AI醫(yī)療面臨三大倫理挑戰(zhàn)：算法偏見（如膚色差異導致皮膚病診斷誤差）、責任歸屬（AI誤診時的法律主體認定）、數據隱私[32]。在人工智能醫(yī)療決策中，責任歸屬問題是一個核心的倫理難題[33]。當前醫(yī)學院校的倫理課程未充分納人AI相關的隱私保護、算法偏見等議題。倫理實踐是科技實踐必須遵循的價值準則，然而到目前為止醫(yī)學領域仍然缺乏一個廣泛共識的倫理實踐指導規(guī)范[34]

有研究顯示，人工智能有以下3種風險： ① 技術誤用； ② 技術失控； ③ 應用失控，前兩者在醫(yī)療領域尤為突出[35]。由于人工智能系統(tǒng)的決策過程涉及多個環(huán)節(jié)和主體，包括算法開發(fā)者、數據提供者、醫(yī)療機構以及使用該系統(tǒng)的醫(yī)護人員等，一旦出現問題，各個主體之間責任難以界定。

患者知情權也是人工智能醫(yī)療應用中面臨的重要倫理問題。在傳統(tǒng)醫(yī)療模式下，患者能夠清晰地了解醫(yī)生的診斷思路和治療方案，從而做出知情同意。然而，人工智能技術的應用使得醫(yī)療決策過程變得復雜和難以理解。人工智能算法的決策過程通常是基于大量的數據和復雜的數學模型，其決策依據和推理過程往往是“黑箱\"狀態(tài)，患者難以理解。這就導致患者在接受人工智能輔助診斷和治療時，可能無法充分了解診斷和治療的依據、潛在風險和收益，從而影響患者的知情權和自主決策權。

目前，人工智能在醫(yī)療領域的應用還面臨著相關法律規(guī)范缺失的挑戰(zhàn)。隨著人工智能技術在醫(yī)療領域的快速發(fā)展，其應用場景和方式不斷增多，與之相應的法律法規(guī)卻未能與技術發(fā)展同步更新。在數據隱私保護方面，雖然有部分一般性的數據保護法規(guī)，但針對醫(yī)療數據的特殊性和人工智能應用的特點，缺乏專門的法律規(guī)范來明確數據的收集、使用、存儲和共享等環(huán)節(jié)的權利和義務。在人工智能醫(yī)療產品的監(jiān)管方面，現有的醫(yī)療器械監(jiān)管法規(guī)難以完全適用于人工智能醫(yī)療產品，導致對這些產品的審批、上市后監(jiān)管等存在空白或不足。由于法律規(guī)范的缺失，使得在處理人工智能醫(yī)療相關的糾紛和問題時，缺乏明確的法律依據，增加了司法實踐的難度，也無法有效保障患者和醫(yī)療機構的合法權益。

4.4人才短缺與技能差距

在醫(yī)療領域，人工智能專業(yè)人才匱乏是一個亟待解決的問題，嚴重制約了醫(yī)療機構利用人工智能進行技術創(chuàng)新的進程。人工智能作為一門新興的交叉學科，涉及計算機科學、數學、統(tǒng)計學、醫(yī)學等多個領域的知識和技能，對人才的綜合素質要求極高。然而，目前市場上精通醫(yī)學和人工智能技術的復合型人才數量極為有限，遠遠無法滿足醫(yī)療機構的需求[36]

許多醫(yī)療機構在引入人工智能技術時，面臨著無人可用的困境。在招聘人工智能醫(yī)療研發(fā)人員時，由于市場上此類人才稀缺，醫(yī)療機構往往難以招聘到合適人選，導致項目進展緩慢。部分醫(yī)療機構雖招聘到了人工智能技術人才，但這些人才缺乏醫(yī)學背景知識，難以將人工智能技術與醫(yī)療實際需求相結合，無法充分發(fā)揮人工智能技術在醫(yī)療領域的優(yōu)勢。

醫(yī)護人員的人工智能技術水平也存在較大的短板。傳統(tǒng)的醫(yī)學教育主要側重于醫(yī)學專業(yè)知識和臨床技能的培養(yǎng)，對人工智能技術的涉及較少。這使得許多醫(yī)護人員在面對人工智能技術時，感到陌生和困惑，缺乏必要的知識和技能來應用和管理人工智能系統(tǒng)。部分醫(yī)生對人工智能輔助診斷系統(tǒng)的原理和操作方法不熟悉，在使用過程中存在諸多疑慮，擔心系統(tǒng)的準確性和可靠性，從而影響了他們對人工智能技術的接受和應用。

5應對挑戰(zhàn)的策略與建議

5.1 加強數據安全管理與隱私保護

健全的數據安全管理制度是保障醫(yī)療數據安全的基礎。醫(yī)療機構應制定全面、細致的數據安全政策，明確數據的收集、存儲、使用、傳輸、共享和銷毀等各個環(huán)節(jié)的安全規(guī)范與責任主體。在數據收集環(huán)節(jié)，嚴格遵循最小必要原則，僅收集與醫(yī)療服務和研究相關的患者數據，并確保數據收集過程的合法性和透明性。在存儲環(huán)節(jié)，采用安全可靠的存儲設備和技術，對數據進行分類存儲和加密處理，設置嚴格的訪問權限，防止數據被非法訪問和篡改。建立數據備份與恢復機制，定期對重要數據進行備份，并將備份數據存儲在異地，以防止數據丟失。

在數據使用和傳輸過程中，醫(yī)療機構應建立嚴格的審批流程和審計機制。對于數據的使用，必須經過授權人員審批，并詳細記錄數據的使用目的、使用人員、使用時間等信息，以便進行審計和追溯。在數據傳輸方面，采用安全的傳輸協(xié)議，如SSL/TLS等，對數據進行加密傳輸，防止數據在傳輸過程中被竊取或篡改。當醫(yī)療機構與外部合作伙伴進行數據共享時，應簽訂詳細的數據共享協(xié)議，明確雙方的數據安全責任和義務，確保數據的合法使用和安全傳輸。

加強對醫(yī)療數據的監(jiān)管是確保數據安全和隱私保護的重要保障。政府部門應制定嚴格的數據安全法規(guī)和標準，明確醫(yī)療機構在數據安全管理方面的責任與義務，對違反數據安全法規(guī)的行為進行嚴厲處罰。建立健全的數據安全監(jiān)管機制，加強對醫(yī)療機構數據安全管理情況的監(jiān)督檢查，定期對醫(yī)療機構的數據安全狀況進行評估和審計，及時發(fā)現和解決數據安全問題。建立“數據分類分級 + 動態(tài)脫敏”雙軌制，將基因數據等生物特征信息納入特殊保護范疇。

5.2提升人工智能技術的可靠性與準確性

算法自動化決策的知識、邏輯、邊界和價值基準可以被事先預置，因此，為了提高人們的福利，必須通過道德準則和倫理規(guī)范來指引算法改進[37]

改進算法是提高人工智能技術可靠性與準確性的關鍵舉措。研究人員應不斷探索和創(chuàng)新，針對醫(yī)療數據的特點和需求，開發(fā)更先進、更有效的算法。在機器學習算法方面，優(yōu)化模型結構和參數設置，以提高模型對復雜醫(yī)療數據的擬合能力和泛化能力。采用深度神經網絡模型時，合理調整網絡層數、神經元數量等參數，對模型的參數進行約束，防止模型過度學習訓練數據中的噪聲和細節(jié)，提高模型的穩(wěn)定性和可靠性。

研究新型的機器學習算法，如遷移學習、強化學習與深度學習的融合算法等，以充分利用已有的數據和知識，提高模型的學習效率和性能。遷移學習能夠將在一個任務或領域中學習到的知識和經驗遷移到另一個相關任務或領域中，減少對大規(guī)模標注數據的依賴，提高模型在新任務上的適應性和準確性。在醫(yī)學影像診斷中，將在大量常見疾病影像數據上訓練好的模型，通過遷移學習應用到罕見病影像診斷中，利用已有的知識快速學習罕見病的影像特征，提高診斷的準確性。

強化學習與深度學習的融合算法則能夠使模型在與環(huán)境的交互中不斷學習和優(yōu)化，根據實時反饋調整決策策略，提高模型的決策能力和可靠性。如在手術機器人的控制中，通過這種融合算法，能夠讓機器人在模擬手術環(huán)境中不斷學習和訓練，根據手術效果的反饋調整操作策略，提高手術的精準度和安全性。

加強模型驗證和評估是確保人工智能技術可靠性與準確性的重要環(huán)節(jié)。建立科學合理的模型驗證和評估體系，采用多種評估指標和方法，全面、客觀地評價模型的性能。在模型訓練過程中，采用交叉驗證等方法，將數據集劃分為多個子集，輪流將其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集，對模型進行多次訓練和評估，以確保模型在不同數據集上的表現穩(wěn)定可靠。

進行模型的外部驗證，將模型應用于不同來源、不同特征的數據集上進行測試，以驗證模型的泛化能力。與傳統(tǒng)的醫(yī)療診斷方法進行對比驗證，評估人工智能模型在實際應用中的優(yōu)勢和不足。如在醫(yī)學影像診斷中，將人工智能診斷模型與經驗豐富的醫(yī)生的診斷結果進行對比，分析模型的診斷準確率、誤診率、漏診率等指標，驗證模型的可靠性和準確性。通過嚴格的模型驗證與評估，及時發(fā)現模型中存在的問題和缺陷，并進行針對性的改進和優(yōu)化，提高人工智能技術在醫(yī)療應用中的可靠性和準確性。

建立質量控制體系是確保人工智能技術在醫(yī)療領域穩(wěn)定、可靠應用的重要保障。醫(yī)療機構應制定嚴格的人工智能技術應用規(guī)范和質量控制標準，明確技術的適用范圍、操作流程、數據要求、結果評估等方面的規(guī)范和要求。建立技術應用的監(jiān)測和反饋機制，實時監(jiān)測人工智能技術的運行狀態(tài)和應用效果，收集醫(yī)生、患者等相關人員的反饋意見，及時發(fā)現和解決技術應用中出現的問題。

對人工智能技術的應用進行定期審核與評估，確保技術始終符合質量控制標準。定期對人工智能診斷系統(tǒng)進行性能評估，檢查系統(tǒng)的診斷準確率、穩(wěn)定性等指標是否滿足要求。對不符合質量控制標準的技術，及時進行整改或停用，保障患者安全和醫(yī)療服務質量。加強對人工智能技術的研發(fā)和應用人員的培訓與管理，提高他們的技術水平和質量意識，確保技術的正確應用和持續(xù)改進。

5.3完善倫理準則與法律規(guī)范

制定明確的人工智能醫(yī)療倫理準則是規(guī)范人工智能在醫(yī)療領域應用的重要前提。倫理準則應涵蓋多個關鍵方面，包括但不限于患者權益保護、數據隱私與安全、算法公平性、透明度以及責任界定等。在患者權益保護方面，倫理準則應明確規(guī)定患者在人工智能醫(yī)療過程中的知情權、自主選擇權和隱私權?；颊哂袡嗔私馊斯ぶ悄芟到y(tǒng)在診斷、治療過程中的作用和決策依據，醫(yī)生在使用人工智能輔助診斷和治療時，必須向患者充分解釋相關信息，確保患者能夠做出知情同意。在自主選擇權方面，患者有權根據自己的意愿選擇是否接受人工智能輔助的醫(yī)療服務，醫(yī)療機構和醫(yī)生不得強制患者使用人工智能系統(tǒng)。

數據隱私與安全是人工智能醫(yī)療倫理的重要內容，倫理準則應強調對患者醫(yī)療數據的嚴格保護，確保數據的收集、存儲、使用和共享符合法律法規(guī)和倫理要求。明確規(guī)定數據收集的最小必要原則，即僅收集與醫(yī)療服務直接相關的數據，避免過度收集患者信息。在數據存儲和傳輸過程中，應采取嚴格的加密和安全防護措施，防止數據泄露和濫用。算法公平性也是倫理準則需要關注的重點，要求人工智能算法在設計和訓練過程中避免出現偏見和歧視，確保對不同種族、性別、年齡等群體的公平對待。算法應基于客觀、全面的數據進行訓練，避免因數據偏差導致對某些群體的不公平診斷或治療建議。

透明度是人工智能醫(yī)療倫理的關鍵要素，倫理準則應要求人工智能系統(tǒng)的開發(fā)者和使用者公開算法的基本原理、數據來源和訓練過程，使醫(yī)生和患者能夠理解系統(tǒng)的決策過程和依據。對于復雜的深度學習算法，應提供可視化工具或解釋性模型，幫助醫(yī)生和患者理解算法的輸出結果。責任界定是人工智能醫(yī)療倫理的核心問題之一，倫理準則應明確在人工智能醫(yī)療過程中，當出現醫(yī)療事故或不良后果時，算法開發(fā)者、數據提供者、醫(yī)療機構以及醫(yī)護人員等各方的責任劃分，確保責任明確，避免責任推諉。

隨著人工智能在醫(yī)療領域的廣泛應用，明確法律責任變得尤為重要。智能醫(yī)療算法審查需要克服“領域知識壁壘”，以“問題為導向”，注重“整合性、多維度”“應用性和協(xié)同性”，通過立法制衡算法權力[38]。建立“算法審計\"制度，要求第三方機構每年評估醫(yī)療AI的公平性[39]。立法機構應制定專門的法律法規(guī)，明確人工智能醫(yī)療產品和服務的法律地位，以及在醫(yī)療事故中各方的法律責任。對于人工智能醫(yī)療產品，應明確其屬于醫(yī)療器械的范疇，并按照醫(yī)療器械的監(jiān)管要求進行審批、注冊和監(jiān)管。在法律責任方面，當人工智能醫(yī)療系統(tǒng)出現錯誤的診斷或治療建議，導致患者受到損害時，應根據具體情況確定責任主體。

建立健全的監(jiān)管機制是確保人工智能在醫(yī)療領域合法、合規(guī)、安全應用的重要保障。監(jiān)管部門應加強對人工智能醫(yī)療產品和服務的全生命周期監(jiān)管，包括研發(fā)、生產、銷售、使用和售后等環(huán)節(jié)。在研發(fā)階段，監(jiān)管部門應要求開發(fā)者提交詳細的算法設計文檔、數據來源說明和風險評估報告，確保算法的安全性和可靠性。在生產和銷售環(huán)節(jié)，加強對人工智能醫(yī)療產品的質量檢測和認證，只有符合相關標準和規(guī)范的產品才能進入市場。在使用環(huán)節(jié)，監(jiān)管部門應定期對醫(yī)療機構使用人工智能系統(tǒng)的情況進行檢查，確保其符合倫理和法律要求。建立人工智能醫(yī)療產品的召回制度，當發(fā)現產品存在安全隱患或質量問題時，及時召回產品，保障患者的安全。

人工智能是全球性的技術，其在醫(yī)療領域的應用涉及到跨國界的醫(yī)療數據共享、產品流通和服務提供。通過國際合作與交流，可以借鑒其他國家和地區(qū)的經驗和做法，共同應對人工智能醫(yī)療帶來的倫理和法律挑戰(zhàn)。

5.4 加強人才培養(yǎng)與技能提升

新醫(yī)科指傳統(tǒng)醫(yī)學與機器人、人工智能、大數據等技術的融合，體現新特點與智能化。新醫(yī)科具有理念新、背景新和專業(yè)新3個特點[40]。必須實現企業(yè)、高校、醫(yī)院和科研機構的“產學院研”深度融合，具備完善的多方育人體系[41]

高校作為人才培養(yǎng)的重要基地，應根據市場需求，優(yōu)化醫(yī)學教育專業(yè)設置，開設“醫(yī)學 + 人工智能”相關專業(yè)和課程。在課程設置上，注重醫(yī)學與人工智能知識的有機融合，不僅要讓學生掌握扎實的醫(yī)學基礎知識，還要開設人工智能核心課程，如機器學習、深度學習、數據分析、醫(yī)學圖像處理等，使學生具備運用人工智能技術解決醫(yī)療問題的能力。通過理論教學與實踐教學相結合的方式，讓學生將所學的人工智能技術應用到實際醫(yī)療場景中，提高解決實際問題的能力。

醫(yī)療機構應積極與高校合作，為學生提供實習和實踐機會，讓學生在真實的醫(yī)療環(huán)境中學習和成長。醫(yī)療機構可以安排經驗豐富的醫(yī)生和技術人員作為學生的導師，對學生進行一對一指導，幫助學生將理論知識與實踐相結合。同時，醫(yī)療機構還應加強對在職醫(yī)護人員的培訓，定期組織人工智能技術培訓課程與學術講座，邀請專家學者進行授課和指導。通過內部培訓和外部培訓相結合的方式，提高醫(yī)護人員對人工智能技術的認

識和應用能力。

企業(yè)作為技術創(chuàng)新的主體，應積極與高校和醫(yī)療機構合作，開展產學研合作項目，為學生提供實踐平臺和就業(yè)機會。企業(yè)可以將自身的技術優(yōu)勢和實踐經驗融入到人才培養(yǎng)中，為學生提供更加貼近實際的教學內容。企業(yè)還可以設立獎學金和助學金，鼓勵學生學習人工智能技術，吸引優(yōu)秀人才加入企業(yè)。通過高校、醫(yī)療機構和企業(yè)的協(xié)同合作，形成人才培養(yǎng)的合力，為醫(yī)療機構培養(yǎng)出更多精通醫(yī)學和人工智能技術的復合型人才。

除了構建協(xié)同創(chuàng)新的人才培養(yǎng)體系，還應加強對醫(yī)護人員和技術人員的持續(xù)培訓和技能提升。定期開展人工智能技術培訓課程，針對不同層次和崗位的人員，設計個性化的培訓方案。對于初級醫(yī)護人員，可以開展基礎的人工智能知識培訓，使其了解人工智能在醫(yī)療領域的應用現狀和基本原理；對于中級醫(yī)護人員，可以進行深人的人工智能技術應用培訓，如醫(yī)學影像診斷系統(tǒng)的操作、疾病預測模型的解讀等；對于高級醫(yī)護人員和技術人員，可以開展前沿技術研究和創(chuàng)新應用培訓，如人工智能算法的優(yōu)化、醫(yī)療機器人的研發(fā)等。

鼓勵醫(yī)護人員和技術人員參加國內外的學術會議，通過學術交流拓寬視野，激發(fā)創(chuàng)新思維，了解最新的研究成果與技術發(fā)展趨勢，促進知識更新和技能提升。建立技能認證和考核機制，制定科學合理的技能認證標準，涵蓋理論知識、實踐操作、創(chuàng)新能力等多個方面。通過技能認證和考核，為醫(yī)護人員和技術人員提供明確的職業(yè)發(fā)展目標和方向，促進他們不斷學習和進步。

6結語

本研究深入探討了人工智能對醫(yī)療技術創(chuàng)新的影響，通過多維度分析和案例研究，揭示了人工智能推動醫(yī)療技術創(chuàng)新的作用機制，同時也識別了其中面臨的挑戰(zhàn)，并提出了相應的應對策略。

利用人工智能進行醫(yī)療技術創(chuàng)新，面臨著數據隱私與安全、算法可靠性和準確性、倫理與法律困境以及人才短缺等問題。針對這些挑戰(zhàn)，本研究提出了一系列應對策略，諸如完善數據安全管理制度，采用加密技術，加強數據監(jiān)管，確保醫(yī)療數據的安全和隱私。改進算法，加強模型驗證和評估，建立質量控制體系，提高技術的穩(wěn)定性和可靠性。制定明確的人工智能醫(yī)療倫理準則，明確法律責任，建立健全監(jiān)管機制，加強國際合作與交流，規(guī)范人工智能在醫(yī)療領域的應用。構建高校、醫(yī)療機構和企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的人才培養(yǎng)體系，加強對醫(yī)護人員和技術人員的繼續(xù)教育和技能提升，滿足醫(yī)療技術創(chuàng)新的人才需求。

展望未來，人工智能在醫(yī)療領域的應用前景十分廣闊，將為醫(yī)療行業(yè)帶來更加深刻的變革。但同時必須平衡好科技創(chuàng)新與安全、倫理的關系，才能真正實現人工智能與醫(yī)療行業(yè)的深度融合，推動醫(yī)療技術創(chuàng)新、醫(yī)療行業(yè)轉型升級和高質量發(fā)展，從而更好保護人民生命健康。

參考文獻：

[1]頜浩田，應佳蒙，吳秀艷，等.人工智能在中醫(yī)診法研究中的應用現狀及展望[J].中華中醫(yī)藥雜志，2025，40（1）：93-97.

[2]TOPOL E J. As artificial intelligence goes multimodal，medicalapplications multiply[J].Science，2023，381(6663)：adk6139.

[3]LIU H，FANG C，FAN Y. Mapping the inequalities ofmedical resource provision in China[J]. Regional Studies，Regional Science，2020，7(1) :568-570.

[4]WU Q，LI Z，YE X. Shortage of healthcare professionals inChina[J].BMJ，2016，354:i4860.

[5]孫慧，羅添，夏學超.人工智能如何影響企業(yè)創(chuàng)新質量[J].產業(yè)經濟評論，2025(2)：5-26.

[6]李飛飛.我看見的世界——李飛飛自傳[M].北京：中信出版社，2024.

[7]GRZYBOWSKI A，KATARZYNA PL，LAMBERT WC.A history of artificial inteligence[J]. Clinics in Derma-tology，2024，42(3):221-229.

[8]HAENLEIN M，KAPLAN A. A brief history of artificialintelligence：on the past，present，and future of artificial in-telligence[J].California Management Review，2O19，61(4) :5-14.

[9]雷明.機器學習——原理，算法與應用[M].北京：清華大學出版社，2019.

[10]BOONSTRA M J，WEISSENBACHER D，MOORE JH，et al. Artificial intelligence:revolutionizing cardiol-ogy with large language models[J]. European HeartJournal，2024，45(5):332-345.

[11]陶永亮，高金莎.人工智能技術特點與創(chuàng)新模式研究[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊，2022，35(11)：1-5.

[12]張昕蔚.數字經濟條件下的創(chuàng)新模式演化研究[J].經濟學家，2019(7):32-39.

[13]TEKIC Z，FuLLER J. Managing innovation in the eraof AI[J].Technology in Society，2023，73:102254.

[14]郭小超，王霄英.美國放射學院醫(yī)學影像學適用性評估標準解讀[J].中國醫(yī)學影像技術，2021，37（1）：136-138.

[15]汪瓊，孫婷婷，范鴻禹，等.AI輔助軟件對于提高不同年資規(guī)培醫(yī)師肺結節(jié)檢測能力的影響[J].國際醫(yī)學放射學雜志，2020，43(4):403-408.

[16]劉娜，趙正凱，鄒佳瑜，等.基于人工智能的胸部CT肺結節(jié)檢出及良惡性診斷效能評估[J].CT理論與應用研究，2021，30(6):709-715.

[17]陳萬青，李霓，曹毛毛，等.2013—2017年中國城市癌癥早診早治項目基線結果分析[J].中國腫瘤，2020，29(1):1-6.

[18]鄭永昌，毛一雷.早診早治，提高我國肝癌5年生存率[J].肝膽胰外科雜志，2022，34(6)：321-324.

[19]QIU C，SU K，LUO Z，et al. Developing and comparingdeep learning and machine learning algorithms for osteopo-rosis risk prediction[J]. Frontiers in Artificial Intellgence，2024(7) :1355287.

[20]DIMASI J A，GRABOWSKI H G，HANSEN R A. In-novation in the pharmaceutical industry:new estimatesof RD costs[J].Journal of Health Economics， 2016，47:20-33.

[21]陳娟，王婷婷，歐陽昭連.全球人工智能輔助藥物研發(fā)基礎研究態(tài)勢分析[J].中國新藥雜志，2022，31（13)：1288-1293.

[22]ASKR H，ELGELDAWI E，ABOUL ELLA H. et al.Deep learning in drug discovery:an integrative reviewand future challenges[J]. Artificial Intelligence Review，2023，56:5975-6037.

[23]安浩銘，平航宇，李海峰，等.國產“鴻鵠\"骨科手術機器人輔助與傳統(tǒng)人工全膝關節(jié)置換術近期療效比較研究[J].中國修復重建外科雜志，2023，37(4)：404-409.

[24]ERSHAD M，REGE R，MAJEWICZ FEY A. Automaticand near real-time stylistic behavior assessment in roboticsurgery[J]. International Journal of Computer Assisted Ra-diology and Surgery，2019，14:635-643.

[25]HE X，LIU X，ZUO F，et al. Artificial intelligence-basedmulti-omics analysis fuels cancer precision medicine[J].Seminars in Cancer Biology， 2023，88:187-200.

[26]王笛，趙靖，金明超，等.人工智能在醫(yī)療領域的應用與思考[J].中國醫(yī)院管理，2021，41(6)：71-74.

[27]SHAHAB O，EL KURDI B，SHAUKAT A，et al. Largelanguage models: a primer and gastroenterology applications[J].Therapeutic Advances in Gastroenterology，2024，17:175628 48241227031.

[28]羅芳，陳敏.醫(yī)療人工智能的倫理問題及對策研究[J].中國醫(yī)院管理，2020，40(2)：69-71.

[29]徐瑋澤，俞凱，徐佳俊，等.先天性心臟病心音聽診篩查的人工智能技術應用現狀[J」.浙江大學學報（醫(yī)學版），2020，49(5):548-555.

[30]BISWAS S，DAVIES L N， SHEPPARD AL，et al. U-tility of artificial intelligence-based large language mod-els in ophthalmic care[J].Ophthalmic Physiol Opt，2024，44(3):641-671.

[31]CHAR D S， SHAH N H，MAGNUS D. Implementingmachine learning in health care-addressing ethical chal-lenges[J]. New England Journal of Medicine，2O18，378(11):981-983.

[32]TOPOL E J. High-performance medicine:the convergenceofhuman and artificial intelligence[J].Nature Medicine，2019，25(1) :44-56.

[33]THIRUNAVUKARASU A J， TING D S J， ELANGOVANK，et al. Large language models in medicine[J]. NatureMedicine，2023，29(8):1930-1940.

[34]張榮，徐飛.人工智能醫(yī)學倫理問題及對策研究[J].醫(yī)學與哲學，2020，41(13):14-19.

[35]王學謙，倪士光.人工智能倫理的研究趨勢、挑戰(zhàn)與治理[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊，2024，37(5)：158-164.

[36]何達，喻惠敏，石瑛，等.我國醫(yī)療行業(yè)對人工智能相關人才的需求分析——基于兩網站招聘信息的調查[J].中國衛(wèi)生政策研究，2019，12(7)：59-64.

[37]徐明，韋儼蕓.數字時代醫(yī)療人工智能的算法邏輯、風險及其應對[J].中南民族大學學報（人文社會科學版），2024，44(1):146-154，187.

[38]任穎.智能醫(yī)療算法審查的融合型立法研究[J].法學評論，2022，40(6):131-141.

[39]RAJPURKAR P，CHEN E，BANERJEE O，et al. AIinhealth and medicine[J].NatureMedicine，2O22，28(1) :31-38.

[40]宋元明.“人工智能十醫(yī)學”新醫(yī)科人才培養(yǎng)探索——以部分高校實踐為例[J].中國高校科技，2020(8)：65-68.

[41]有書涵，周建中，李娟，等.生命醫(yī)學領域拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的實踐與思考[J].中國科學院院刊，2025，40（2)：260-272.

（責任編輯：周媛）