在技術(shù)、市場及政策等因素的作用下，醫(yī)療人工智能（AI）行業(yè)取得巨大成功。2017年行業(yè)市場規(guī)模已達(dá)到136.5億元，2018年市場規(guī)模在210億元左右，同比增長54%。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，到2025年人工智能應(yīng)用市場總值將達(dá)到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。本文整理AI在診療及藥品信息傳播方面的政策依據(jù)，探討AI對診療與藥品信息傳播的利與弊，為其合理應(yīng)用提供參考。

政策依據(jù)

伴隨醫(yī)療AI行業(yè)的逐漸發(fā)展，我國政府對醫(yī)療領(lǐng)域AI應(yīng)用在正向推動(dòng)的主旋律下，已經(jīng)從行業(yè)起步時(shí)的鼓勵(lì)與推動(dòng)，逐漸轉(zhuǎn)向了引導(dǎo)與規(guī)范。

2016年5月，《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》頒布，明確了政府對健康醫(yī)療領(lǐng)域開展AI應(yīng)用的支持態(tài)度。此后數(shù)年時(shí)間，相關(guān)部委也通過政策形式鼓勵(lì)醫(yī)療AI的發(fā)展。同年6月，《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)疔大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》公布，將“支持研發(fā)健康醫(yī)療相關(guān)的AI技術(shù)”列為“重點(diǎn)任務(wù)和重大工程”。9月，工信部和發(fā)改委共同頒布《智能硬件產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展專項(xiàng)行動(dòng)（2016~2018）》，推動(dòng)智能醫(yī)療健康設(shè)備在診斷、治療、護(hù)理、康復(fù)等環(huán)節(jié)的應(yīng)用。12月，《“十三五”國家信息化規(guī)劃》公布，推動(dòng)AI在疾病預(yù)防、衛(wèi)生應(yīng)急、健康保健、日常護(hù)理中的應(yīng)用。

2017年5月，《“十三五”衛(wèi)生與健康科技創(chuàng)新專項(xiàng)規(guī)劃》頒布，更細(xì)化地要求開展醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)研究，推進(jìn)醫(yī)學(xué)AI技術(shù)。7月，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，進(jìn)一步明確推廣應(yīng)用AI治療新模式新手段，以及基于AI開展研究和新藥研發(fā)，推進(jìn)醫(yī)藥監(jiān)管智能化的重要性。

2020年7月，《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》頒布，標(biāo)志著我國對醫(yī)療AI的發(fā)展有明確的方向和具體的標(biāo)準(zhǔn)，醫(yī)療AI逐漸規(guī)范化，即“在2023年率先在醫(yī)療等領(lǐng)域初步建立AI標(biāo)準(zhǔn)體系，智能醫(yī)療領(lǐng)域，圍繞醫(yī)療數(shù)據(jù)、醫(yī)療診斷、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療監(jiān)管等，重點(diǎn)規(guī)范AI醫(yī)療應(yīng)用在數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)隱身管理等方面內(nèi)容，制定包括醫(yī)療數(shù)據(jù)特征表示、AI醫(yī)療質(zhì)量評估等標(biāo)準(zhǔn)”。

AI診療的利弊

（一）利：

1.提高診斷效率，改善醫(yī)療質(zhì)量。

通過利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI能夠處理龐大的醫(yī)學(xué)知識和患者數(shù)據(jù)，快速分析和識別疾病模式和風(fēng)險(xiǎn)因素，幫助醫(yī)生做出更精準(zhǔn)的診斷。同時(shí)，AI還可以提供有針對性的治療方案和藥物推薦，基于患者個(gè)體特征和病情，提供個(gè)性化的治療方案，從而提高治療效果并減少不必要的誤診和漏診。此外，AI還可以在手術(shù)規(guī)劃和操作過程中輔助醫(yī)生，提供實(shí)時(shí)的指導(dǎo)和反饋，減少手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和提高手術(shù)成功率?？傊?，AI的應(yīng)用使得醫(yī)療過程更加準(zhǔn)確和高效，為患者提供更高的醫(yī)療質(zhì)量和安全保障。

2.輔助醫(yī)生診斷，實(shí)現(xiàn)因人施診。

通過分析大量的患者數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，AI可識別潛在疾病模式和風(fēng)險(xiǎn)因素，預(yù)測個(gè)體患病風(fēng)險(xiǎn)，為醫(yī)生提供針對性的預(yù)防策略和定期檢查建議，幫助發(fā)現(xiàn)和干預(yù)高風(fēng)險(xiǎn)患者，有效防止疾病惡化。此外，AI還能根據(jù)患者的遺傳信息、病史數(shù)據(jù)和臨床指標(biāo)等個(gè)體特征，為醫(yī)生提供更精確的治療建議，提高治療效果和患者的生活質(zhì)量。

3.加強(qiáng)患者監(jiān)測，改善治療效果。

結(jié)合傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)分析，AI能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測患者的生理數(shù)據(jù)、病情變化和治療反應(yīng)，并根據(jù)患者的健康指標(biāo)和治療計(jì)劃，生成個(gè)性化的監(jiān)測方案和提醒服務(wù)，幫助患者正確執(zhí)行治療方案，包括定時(shí)服藥、生活習(xí)慣管理等。此外，AI還可分析患者數(shù)據(jù)，識別風(fēng)險(xiǎn)因素和預(yù)測患者的惡化趨勢，提前發(fā)出警示，幫助醫(yī)生和護(hù)士進(jìn)行精準(zhǔn)的隨訪管理。

4.優(yōu)化資源配置，提高服務(wù)覆蓋率。

通過分析醫(yī)療數(shù)據(jù)和人口信息，AI能夠提供智能決策支持，幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)合理規(guī)劃和調(diào)整醫(yī)療資源的分配，根據(jù)患者的就診歷史、病情嚴(yán)重程度和就診地域等因素，進(jìn)行智能排班和資源調(diào)配，確保醫(yī)療服務(wù)能夠更公平、高效地覆蓋到更多的患者。利用遠(yuǎn)程醫(yī)療技術(shù)，AI還能為偏遠(yuǎn)地區(qū)提供遠(yuǎn)程會(huì)診和遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)服務(wù)，使專業(yè)醫(yī)療資源能夠跨越地域限制，覆蓋更廣泛人群。

（二）弊：

1.數(shù)據(jù)安全問題。

AI系統(tǒng)需要包括病歷、診斷結(jié)果等個(gè)人健康數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，若遭到未經(jīng)授權(quán)的訪問或泄露，將對患者的隱私權(quán)造成嚴(yán)重侵犯。且AI醫(yī)療在數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和處理過程中也存在被黑客攻擊或技術(shù)漏洞利用的風(fēng)險(xiǎn)。

2.技術(shù)可靠性風(fēng)險(xiǎn)。

盡管AI在診療方面具有巨大潛力，但仍存在錯(cuò)誤診斷的可能性。首先，AI系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法模型的偏見可能導(dǎo)致在特定人群、疾病的診斷準(zhǔn)確性受到影響。其次，由于缺乏足夠樣本，AI對于罕見病例或復(fù)雜情況的診斷可能存在困難。最后，在AI的開發(fā)和迭代過程中，輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量不高、算法邏輯的缺陷或模型訓(xùn)練的過擬合等技術(shù)問題仍無法排除。

3.人文關(guān)懷缺失。

由于AI缺乏情感理解能力，故無法準(zhǔn)確捕捉和回應(yīng)患者的情感需求，而人性化護(hù)理往往需要關(guān)注并滿足患者的情感需求。盡管AI可以提供診斷和治療建議，但在醫(yī)療過程中，患者常常期望與醫(yī)生建立親密的關(guān)系，得到專業(yè)人士的關(guān)心和支持。然而，AI的自動(dòng)化特點(diǎn)導(dǎo)致其無法提供患者的情感需求，導(dǎo)致診療活動(dòng)人性化關(guān)懷的缺失。

4.AI診療資源分配不均衡。

由于目前AI技術(shù)的高成本和專業(yè)化需求，只有少數(shù)富裕地區(qū)或大型醫(yī)療機(jī)構(gòu)能夠承擔(dān)和實(shí)施這些技術(shù)，而許多地區(qū)和小規(guī)模醫(yī)療機(jī)構(gòu)則無法享受到其帶來的便利和優(yōu)勢。這種不均衡的資源分配可能加劇城鄉(xiāng)醫(yī)療差距、區(qū)域醫(yī)療發(fā)展不平衡等問題，導(dǎo)致一些地區(qū)和人群無法獲得及時(shí)和優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)。此外，AI系統(tǒng)的可信度和準(zhǔn)確性也存在差異，如果在資源有限的情況下，只有特定部分患者能夠接受AI輔助的診斷和治療，可能會(huì)進(jìn)一步加劇不公平現(xiàn)象。

AI在藥品信息傳播中的利與弊

（一）利：

1.提供準(zhǔn)確信息，方便患者決策。

通過整合大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫和臨床研究資料，AI可以迅速檢索并分析藥品的治療效果、副作用等關(guān)鍵信息，為患者提供準(zhǔn)確的藥物知識。同時(shí)，AI還可以結(jié)合患者的個(gè)人病史、體征數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測結(jié)果，進(jìn)行個(gè)性化的用藥指導(dǎo)和提示，幫助患者做出合適的用藥選擇。而且AI應(yīng)用可使患者清楚了解自己所用藥物，避免不當(dāng)用藥風(fēng)險(xiǎn)，提高用藥安全性和效果。此外，AI系統(tǒng)還能不斷學(xué)習(xí)和更新醫(yī)學(xué)知識，及時(shí)反饋新的研究成果和藥物相關(guān)信息，以保證患者獲得最新的用藥指導(dǎo)。

2.促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新，加速新藥上市。

通過利用AI技術(shù)對醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫、生物信息和臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，科研人員可以更準(zhǔn)確地評估候選藥物的潛在+療效和安全性，提高藥物篩選的效率。AI還能夠幫助發(fā)現(xiàn)和解析疾病的潛在機(jī)制和藥物靶點(diǎn)，加速藥物研發(fā)過程中的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)。此外，AI在虛擬篩選和藥物設(shè)計(jì)方面也發(fā)揮著重要作用，通過構(gòu)建預(yù)測模型和智能化設(shè)計(jì)流程，可加快新藥的設(shè)計(jì)和優(yōu)化過程。

3.拓寬信息渠道，實(shí)現(xiàn)信息透明。

通過AI，患者可以快速獲取藥品的詳細(xì)信息，更好地了解藥物的性質(zhì)和使用方法、藥物的多樣化選項(xiàng)和替代品建議，做出更加明智的用藥決策。患者可以直接在線查詢和比較不同藥品的價(jià)格、效果和用戶評價(jià)等信息，實(shí)現(xiàn)藥品價(jià)格和質(zhì)量的透明度，幫助患者選擇更合適的藥品。通過AI，患者可以全面了解藥物信息，增強(qiáng)自我決策能力和知情權(quán)，從而更好地保護(hù)自身權(quán)益和健康安全。

4.增強(qiáng)患者參與，促進(jìn)共同決策。

借助AI，患者可以主動(dòng)參與藥物選擇和治療方案的制定，與醫(yī)生進(jìn)行更加平等、合作的討論和決策，促進(jìn)醫(yī)患之間的共同決策模式。通過醫(yī)患共同決策，可以更好地滿足患者的個(gè)體需求和期望，增加對治療方案的滿意度和信心，提高治療效果和患者的整體健康狀況。但也要注意，患者在參與決策過程中仍然需要依賴專業(yè)醫(yī)生的指導(dǎo)和建議，綜合考慮個(gè)體情況和科學(xué)依據(jù)，確保藥物選擇的安全和有效性。

（二）弊：

1.可能的藥品信息誤導(dǎo)。

盡管AI醫(yī)療在提供信息和建議方面有很多優(yōu)勢，但也存在可能的不準(zhǔn)確或誤導(dǎo)性的信息傳播的風(fēng)險(xiǎn)。由于AI系統(tǒng)是基于大量數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行分析和預(yù)測的，存在著數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法偏差以及模型限制等問題，這可能導(dǎo)致系統(tǒng)給出的藥物信息并非完全準(zhǔn)確或適用于每個(gè)患者。另外，AI系統(tǒng)也可能受到非專業(yè)人士的虛假數(shù)據(jù)注入和操縱，進(jìn)一步加劇信息的不準(zhǔn)確性和誤導(dǎo)性，使患者錯(cuò)誤地選擇藥物。因此，在使用AI醫(yī)療系統(tǒng)時(shí)，患者需要保持謹(jǐn)慎和批判的態(tài)度，不僅依賴于系統(tǒng)給出的信息，還應(yīng)結(jié)合專業(yè)醫(yī)生的診斷和建議進(jìn)行綜合考慮。同時(shí)，科學(xué)監(jiān)管和專業(yè)審查對AI醫(yī)療系統(tǒng)的運(yùn)行和輸出也至關(guān)重要，以保障患者獲得準(zhǔn)確、可靠的醫(yī)療信息，避免錯(cuò)誤的藥物選擇帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

2.藥品信息可信度存疑。

AI藥品信息傳播可能存在嚴(yán)重的缺乏質(zhì)量監(jiān)管和權(quán)威認(rèn)證問題，導(dǎo)致藥品信息的可信度難以保證。由于AI系統(tǒng)可以收集和分析大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和研究文獻(xiàn)，它可以提供廣泛的藥品信息，但這些信息可能缺乏權(quán)威機(jī)構(gòu)的審查和驗(yàn)證。在AI算法的運(yùn)行過程中，存在著數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法選擇偏差和模型限制等潛在問題，這可能導(dǎo)致系統(tǒng)輸出的藥品信息不夠準(zhǔn)確或全面。此外，由于缺乏監(jiān)管措施，非專業(yè)人士可能濫用或誤用AI系統(tǒng)，將沒有經(jīng)過嚴(yán)格測試和認(rèn)證的藥品信息傳播給大眾，從而產(chǎn)生虛假、不準(zhǔn)確的藥品信息。

3.自我診斷和濫用藥物風(fēng)險(xiǎn)。

由于AI系統(tǒng)提供了廣泛的藥品信息，患者可能會(huì)在沒有醫(yī)生指導(dǎo)的情況下，僅依靠這些信息進(jìn)行自我診斷和自我治療。然而，患者缺乏醫(yī)學(xué)專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗(yàn)，很容易誤解癥狀或選擇不適當(dāng)?shù)乃幬?。此外，AI系統(tǒng)的輸出可能存在信息不準(zhǔn)確或不完整的問題，患者過度依賴這些信息有可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的診斷和治療決策。自我診斷和濫用藥物的行為可能導(dǎo)致不合理的藥物使用，增加不良反應(yīng)和副作用的風(fēng)險(xiǎn)，甚至對身體健康造成損害。另外，長期濫用某些藥物可能導(dǎo)致藥物依賴性的產(chǎn)生，進(jìn)一步加劇患者的健康問題。

4.選擇性就醫(yī)及專業(yè)意見被忽視。

患者可能會(huì)過度依賴AI所提供的信息，從而產(chǎn)生對醫(yī)生建議的不信任或忽視專業(yè)意見的傾向，患者在自主選擇時(shí)往往更傾向于選擇符合自身期望或偏好的治療方案，而忽視了專業(yè)醫(yī)生的綜合評估和專業(yè)判斷，延誤疾病的診斷和治療進(jìn)程。另外，自主選擇藥物治療還可能存在不合理的藥物組合、藥物相互作用以及劑量問題，增加了不良反應(yīng)和藥物安全性的風(fēng)險(xiǎn)。

（作者單位：北京中醫(yī)藥大學(xué)大健康法商團(tuán)隊(duì)）