20260413-经合组织-扩大健康领域的人工智能应用_64页_2mb

扩大健康领域的人工智能应用总结

核心内容

本报告由经合组织（OECD）发布，旨在推动人工智能（AI）在医疗保健领域的负责任和可扩展应用。报告回顾了OECD成员国在AI医疗实施方面的进展，并提出了一个政策清单，以指导各国在健康领域实现AI的规模化应用。报告强调，AI在医疗领域具有巨大潜力，但其应用仍面临数据治理、监管、伦理和公平性等方面的挑战。

主要观点

• AI的潜力：AI在医疗领域可以提升诊断准确性、改善患者体验、优化工作流程、促进个性化医疗，并提高健康系统的效率和公平性。
• AI的风险：包括数据偏差、隐私和安全问题、透明度不足、监管不力、就业影响以及AI解决方案的不平等可及性。
• AI的负责任扩展：需要在市场力量、健康文化与覆盖所有人之间取得平衡。建立可扩展、安全、透明和负责任的AI治理框架是关键。
• 多边合作的重要性：各国在AI治理和政策协调方面需要加强合作，以促进AI在健康领域的可互操作性与公平性。
• 政策清单的作用：该清单为政策制定者提供了一个全面的行动指南，涵盖数据治理、能力发展、监管措施、公众参与和伦理框架等多个方面。

关键信息

1. 人工智能在健康领域的实施现状

• 在OECD成员国中，AI已广泛应用于行政管理（100%），但在医疗影像应用方面仍处于较低水平（仅10%）。
• 一些国家已经开始制定AI健康战略或行动计划，如七个OECD国家已建立相关战略，其余国家正在推进。
• 目前主要挑战包括数据治理碎片化、监管不一致、缺乏跨系统协作，以及对AI解决方案的不信任。

2. 政策清单的四大支柱

• 赋能者：确保数据的可访问性、互操作性和质量，以支持AI解决方案的开发和部署。
• 护栏：建立监管和治理机制，确保AI解决方案的安全性、透明度和责任归属。
• 参与：鼓励公众、医疗工作者和行业参与AI解决方案的设计、部署和优化。
• 可信度：通过伦理框架和生物伦理原则，确保AI在健康领域的负责任使用。

3. 政策清单中的关键政策领域

赋能者

• 健康数据的利用与保护：包括数据可查找性、可访问性、互操作性、可重用性（FAIR原则）。
• AI的保证和使用：包括风险管理、技术评估、算法可用性、模型卡、采购流程、临床应用的审批与报销、责任范围、监管沙盒。

护栏

• 监督、测量与监控：包括后市场有效性、效益评估、能源使用、AI冠军/监管、问责机制、激励措施。

参与

• 公众参与：包括信任建立、教育、代表性和多样性。
• 医疗提供者参与：包括信任、教育、临床采用和能力发展。
• 行业参与：包括信任、合作、透明度和知识产权保护。

可信度

• 伦理框架：包括伦理原则、生物伦理评估、伦理与法律的一致性。
• 道德原则的全球一致性：各国应基于共同的伦理标准，如OECD AI原则、WHO伦理指导和联合国教科文组织建议。

4. 新兴最佳实践

• 数据治理：如欧洲健康数据空间（EHDS）和国家健康数据管理机构的建立。
• AI监管沙盒：如英国NHS人工智能实验室和法国的AI政策框架。
• 模型卡：如健康人工智能联盟（CHAI）提出的模型卡框架。
• 公众教育：如芬兰的AI教育项目和法国的数字健康公民集会。
• 伦理影响评估：如新西兰的国家AI与算法专家咨询小组（NAIAEAG）和韩国的AI治理框架。

未来工作方向

• 加强跨境合作：以统一数据标准、监管框架和伦理原则，促进AI在健康领域的可扩展性和公平性。
• 推动标准化与互操作性：确保不同国家和系统之间的AI解决方案能够兼容并协同工作。
• 促进伦理与政策一致性：通过国际组织和各国政策的协调，实现AI在健康领域的负责任扩展。
• 提升AI素养与信任：加强公众、医疗工作者和行业对AI的理解与信任，以促进其广泛采用和有效实施。

结论

OECD成员国正在积极采取行动，以推动AI在健康领域的负责任和可扩展应用。然而，仍需在数据治理、监管、伦理和公众参与方面进行更多努力。通过制定和实施政策清单，各国可以更有效地协调AI的使用，确保其在医疗系统中安全、公平和高效地运行。