达沃斯观察｜AI助力医疗有哪些堵点？训练与监管仍存挑战

中新经纬6月29日电 (王玉玲)从人工智能辅助药物研发到远程实时医疗，人们期待医疗科技和创新能够节省医疗成本，并在未来获得长远发展。目前，需要采取哪些关键的干预措施，为创新举措提供资助并运用和部署创新方法以打造面向未来的健康和医疗体系？

在27日于天津举行的第十四届夏季达沃斯论坛“医疗系统的未来”分论坛上，当谈到AI对于医药行业的影响时，与会嘉宾均肯定，AI正在改变医药行业，但仍存在数据使用、监管和推广等问题。

美国合成生物公司Ginkgo Bioworks首席商务官Ena Cratsenburg表示，目前，AI已经开始真实地影响到医疗卫生领域。AI可以帮助医疗界看到产业所发生的事情，了解到数据影响到整个生产流程，它能够解决很多早该解决的问题。

诺和诺德全球高级副总裁兼大中国区总裁周霞萍表示，AI已经给医疗界包括其他产业带来了很多好处，诺和诺德在药物发现、制造、质控以及安全控制等方面一直在运用AI。AI药物发现与生物学研究正在慢慢接轨，以后人们就会有条件更快速地来发现药物。

北京大学公共卫生学院教授任明辉称，目前中国已经在使用人工智能技术来加速诊断，可以实现比较好的成本效益。中国通用技术(集团)控股有限责任公司总经理陆益民提到，AI在通用集团旗下很多医疗机构的系统中已在推广使用，它对提升医疗服务水平，减少医疗资源的不平衡不平等有巨大作用。中国医疗机构的诊疗水平和层次不同，通过AI诊断等技术的推广，能够快速提升基层医院的医生的医疗水平和诊断水平。

但在肯定AI对于医药产业的积极作用之下，与会嘉宾也提到一些发展时需要注意的问题。

周霞萍认为，AI需要好好地管控和引导，否则可能产生一些不良后果。在AI的研发应用当中应有一些护栏，公司在研发时候用的数据，必须确保是正确的。在中国已经有类似的监管框架，AI算法必须要标记是AI生成的，在药企也应该如此。

对于数据的问题，Ena Cratsenburg也提到，AI要好用，需要有好的数据。未来，生物工程可以做出好的产品，而AI是用来做实验的。人一次能做的实验数量有限，但是AI可以提高效率，但前提是要有高质量的数据。

Ena Cratsenburg表示，AI模型也许可以设计蛋白质，对于开发新药有一定的帮助，但目前还没有行之有效的程序可以验证是否有用。“我们最终要做的是去理解药物运作的过程，为什么奏效。与其说AI取代基础研究，不如说AI成为我们的一种手段，我们对背后的科学越了解，我们越能够训练好大模型。”

任明辉表示，我们需要有很好的监管框架来规避AI风险，必须要改善我们的医疗卫生系统，要从原本以医院为中心的系统，到现在可以把服务能够触及各家各户。

最后，对于在医药产业界的新技术、新科技，政府该如何起到作用？任明辉认为，政府会考虑到安全要素，确保可以管理它的风险，才能够鼓励创新。对于各国政府能够起到的作用，任明辉提到了三点：第一，彼此共享信息；第二，政府可以汇集资源，与公司，包括跨行业的多利益攸关者建立伙伴关系，与此同时，政府还可以用资金支持特定的项目；第三，政府或许可以对创新公司出台税制方面的政策，大力鼓励公司进行创新，有了新的技术之后，政府要有足够的政策来进行培训，确保让创新到落地使用的时间能够缩短。(更多报道线索，请联系本文作者王玉玲：wangyuling@chinanews.com.cn)(中新经纬APP)

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责任编辑：魏薇 李中元

来源：中新经纬

编辑：王京晶

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