谢俊祥
（中国医学科学院／北京协和医学院医学信息研究所 北京１０００２０）
〔摘要〕 从发展政策与战略、技术与应用情况以及伦理和安全几方面分析美国医疗人工智能发展现状，提出对我国医疗人工智能发展的启示，包括加强基础科学研究、重视人才培养、加强行业标准建设、搭建公共平台等方面。
〔关键词〕 医疗人工智能；医疗保健；战略
〔中图分类号〕Ｒ－０５６ 〔文献标识码〕Ａ 〔ＤＯＩ〕１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １６７３－６０３６ ２０２１ ０２ ００１ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＳｔａｔｕｓｏｆＭｅｄｉｃａｌＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｉｎｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓａｎｄＩｔｓＥｎｌｉｇｈｔｅｎｍｅｎｔ ＸＩＥＪｕｎｘｉａｎｇ，
ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｅｄｉｃａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＭｅｄｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ＆ＰｅｋｉｎｇＵｎｉｏｎＭｅｄｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２０，Ｃｈｉｎａ〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕 Ｔｈｅｐａｐｅｒａｎａｌｙｚ
ｅｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｔａｔｕｓｏｆｍｅｄｉｃａｌＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）ｉｎｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓｆｒｏｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｐｏｌｉｃｙａｎｄｓｔｒａｔｅｇｙ，ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｔｕａｔｉｏｎ，ｅｔｈｉｃｓａｎｄｓａｆｅｔｙ，ａｎｄｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｍｅｄｉｃａｌＡＩｉｎＣｈｉｎａ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｉｎｇｂａｓｉｃｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｒｅｓｅａｒｃｈ，ａｔｔａｃｈｉｎｇｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｔｏｔａｌｅｎｔｔｒａｉｎｉｎｇ，ｓｔｒｅｎｇｔｈｅ ｎｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒｙｓｔａｎｄａｒｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇｐｕｂｌｉｃｐｌａｔｆｏｒｍ，ｅｔｃ．〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕 ｍｅｄｉｃａｌＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）；ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ；ｓｔｒａｔｅｇｙ
〔收稿日期〕 ２０２０－１１－２４
〔作者简介〕 谢俊祥，副研究员，发表论文４９篇。〔基金项目〕 中国医学科学院医学与健康科技创新工程重
大协同创新项目（项目编号：ＣＩＦＭＳ－２０１７－Ｉ２Ｍ－１－０１７
）
。１ 引言
人工智能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）可以对人类思维、意识信息过程进行模拟。研究内容包括但不限于图像识别、语言识别、机器人、自然语言处理和专家系统等。Ａ
Ｉ概念提出已有６０多年，随着数据量和计算力的大幅度提升，在机器学习尤其是神经网络主导的深度学习领域取得突破。医疗是人工智能技术应用的重要领域，通过 人工智能技术有望为全球性医疗资源短缺和分配
不均等问题提供解决方案。医疗关乎生命安全，属于严格监管行业，对于医疗人工智能的发展和应用需要更多理性思考。本文对美国医疗人工智能发展现状进行梳理和分析，以期为我国医疗人工智能创新发展提供参考。
２ 美国医疗人工智能发展现状
２ １ 发展概况
作为科技强国的美国始终坚持以下原则：在国
家层面对人工智能绝对重视，同时加强美国在人工智能研发和部署方面的科学、技术和经济领导地位高度统一。２
０１９年８月美国信息技术与创新基金会发布了题为《谁在人工智能竞赛中获胜：中国、欧盟还是美国？》
（
ＷｈｏＩｓＷｉｎｎｉｎｇｔｈｅＡＩ
Ｒａｃｅ：Ｃｈｉｎａ，ｔｈｅＥＵｏｒｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓ？）的报告［１］，就人才、科研、开发、应用、数据和硬件６类指标进行比较，在对中国、美国、欧盟人工智能发展现状进行测算后指出，美国在人工智能发展方面处于领先地位，中国迅速追赶，欧盟紧随其后。６类指标中美国有４类指标（人才、科研、开发和硬件）领先。德勤公司在研究报告［２］中指出，美国在基础研究、创新发明、研究深度和成果累积方面领先全球。２ ２ 发展政策及战略
２ ２ １ 概述 美国政府就人工智能发展出台了一系列战略文件，持续加强战略引导，巩固全球人工智能领先优势，通过不断加强在人才和科研方面的投入力度，巩固其在人工智能前沿技术的领导地位和长远发展基础动力，在数据和应用两个相对略薄弱环节进行针对性发力，见表１。与西方一向信奉市场经济原则不同，美国政府已成为ＡＩ发展的主要推动力。
人因工程
表１ 美国人工智能关键战略文档
时间名称译名发布机构
２０１３年３月ＲｏｂｏｔＰｌａｎ《国家机器人计划》国家科学基金会、国家卫生研
究院、国家航空航天局和农业
吉尔吉斯族
部
２０１３年４月＂Ｂｒａｉｎ＂Ｐｌａｎ《国家“大脑”计划》美国国立卫生研究院
２０１６年５月ＡＩ＆ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇＣｏｍｍｉｔｔｅｅ人工智能与机器学习委员会白宫
２０１６年１０月ＴｈｅＮａｔｉｏｎａｌＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐ ｍｅｎｔＳｔｒａｔｅｇｉｃＰｌａｎ［３］《国家人工智能研发战略规划》国家科学技术委员会（ＮＩ
ＴＲＤ）
２０１６年１０月ＰｒｅｐａｒｉｎｇｆｏｒｔｈｅＦｕｔｕｒｅｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄＮａｔｉｏｎ
ａｌＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＳｔｒａｔｅｇｉｃ
Ｐｌａｎ［４］
《为人工智能的未来做好准备》白宫
２０１６年１２月ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅＥｃｏｎｏｍｙ［５］《人工智能、自动化与经济报
告》
总统行政办公室（ＥＯＰ）
２０１８年５月Ｓｕｍｍａｒｙｏｆｔｈｅ２０１８ＷｈｉｔｅＨｏｕｓｅＳｕｍｍｉｔｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎ ｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｆｏｒＡｍｅｒｉｃａｎＩｎｄｕｓｔｒｙ［６］《２０１８美国工业人工智能白宫
峰会摘要》
白宫科技政策办公室（ＯＳＴＰ）
２０１９年２月ＡｍｅｒｉｃａｎＡＩＩｎｉｔｉａｔｉｖｅ［７］《美利坚合众国人工智能倡议》白宫科技政策办公室
穆雷山２ ２ ２ 科学基础研究 美国能够长期占据科技领先优势地位与其科研基础设施以及资金、人力投入密不可分。根据联合国以及经济与合作发展组织统计数据，２０１６年美国研究与试验发展国内支出达到５１０３亿美元，位居世界第１。从支出结构看美国在基础研究和应用研究领域投入更多资源，合计占比达３６％。美国政府为保持国家对人工智能发展的主动性和预见性，在战略政策文件中均突出科研部分。例如《国家“大脑”计划》是白宫资助的神经系统领域科学研究计划。《美利坚合众国人工智能倡议》基本框架第１项就是研发，特别强调支持长期研究并为美国人工智能研究人员提供更多联邦数据、计算资源等访问权限。白宫于２０１９年１１月发布《２０１６－２０１９年进度报告：推进人工智能研发》［８］，反映美国在联邦政府层面对于ＡＩ研发投资的广度和深度以及正在推动该领域发生变革性进步。
２ ２ ３ 人力资源 包含两个层面，一是人工智能高端人才培养，二是应对人工智能技术对于现有劳动力市场的冲击。美国各研究报告持续呼吁继续支持各级计算机科学教材和教师队伍发展以满足未
来ＡＩ研发人才需求。《美利坚合众国人工智能倡议》［９］强调ＡＩ研发人员由计算机、信息科学及其他
领域的多学科团队组成，因此美国联邦机构必须培养跨学科专业人才以维持美国在该领域领导地位。文件呼吁美国各机构设置奖学金和培训计划帮助工人通过多种方式获得人工智能相关技能，将提供教育补助金列为现有联邦奖学金和服务计划的优先事项，提高传统意义上在计算机及相关领域中代表性不足体的参与度，构建人工智能劳动力。
２ ２ ４ 健康医疗产业 ２０１７年美国正式发布《国家机器人计划２ ０》，侧重机器人创新研究，强调实现协作型机器人与人类的伙伴共生关系。自２０１４年起美国密歇根大学和马萨诸塞州伍斯特理工学院开始测试一种在医务人员与患者密切接触后，帮助其去除面罩和防护服从而避免传染的机器人。
２ ３ 技术及应用
２ ３ １ 核心底层技术 近年来美国医疗人工智能领域技术应用主要侧重于人工智能机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别以及智能机器人等底层技术，见表２。其中计算机视觉技术的核心包括数字图像处理技术等，其在医疗领域主要应用是医学成像，可在医疗大数据基础上实现图像识别。自然语言处理是人工智能与计算机科学领域重要研究方向，对日常使用的具有各种表示形式的语
言进行分析与处理。语音识别技术通过信号处理和识别技术，实现机器自动识别和理解人类语言并转换成文本和命令。语音自动识别录入电子病历等是其主要医疗应用场景。机器学习是人工智能研究核心领域，是医疗人工智能关键技术基础。随着机器学习不断深入，产生深度学习这一新兴方向。在医学领域数据量和计算量驱动下，卷积神经网络和深度神经网络等深度学习算法使图像识别发生质的飞跃，远超传统图像识别算法。
表２ 医疗人工智能重要应用场景涉及技术
应用场景底层技术代表公司主要制约因素成熟预期
医疗影像计算机视觉Ｅｎｌｉｔｉｃ，ＢｕｔｔｅｒｆｌｙＮｅｔｗｏｒｋ，
Ｐｒｏｓｃｉａ缺乏合格训练数据；规则和特殊性：误
诊率仍较高
１０年以上
电子病历、医疗文本数
据分析
自然语言处理语音识别Ａｐｉｘｉｏ市场接受度不高２～５年
辅助诊疗机器人ＤｅｅｐＧｅｏｎｏｍｉｃ，Ｅｎｔｏｐｓｉｓ监管受限：监管部门审批缺乏标准依据，
美国食品和药物管理局需要至少５年以
上
２～５年
疾病风险预测机器学习Ｌｕｍｉａｔａ－近期
健康管理方案提供机器学习计算机视觉Ｗｅｌｌｔｏｋ，ＢｉｏＢｅａｔｓ－近期
药物挖掘机器学习Ａｔｏｍｗｉｓｅ，Ｅｎｖｉｓａｇｅｎｉｃ市场监管受限，规则和特殊性１０年
２ ３ ２ 企业创新及应用 美国拥有众多ＡＩ初创企业，其人工智能初创生态系统获得私募股权和风险投资最多。根据美国研究机构ＣＢＩｎｓｉｇｈｔｓ发布的人工智能投融资趋势报告，２０１８年风投机构向美国ＡＩ初创公司投资总计９３亿美元，较２０１３年的１１亿美元增长８倍以上。健
康医疗行业是目前全球ＡＩ投资最活跃的领域，２０１９年发布的美国最具前景的５０家ＡＩ公司榜单中有７家属于健康医疗领域。其中Ａｉｒａ专为视障人开发软硬件技术；ＰａｔｈＡＩ和Ｖｉｚ ａｉ均利用人工智能进行医疗诊断技术开发；Ｓｕ ｋｉＡＩ为医生提供数字语音助理工具；Ｉｎｓｉｔｒｏ旨在建立最前沿的基于机器学习的新药研发平台。美国医疗人工智能企业基本可以划分为医疗影像、健康管理、医疗服务（辅助诊断）、机构信息化、药企研发、医疗大数据以及基因检测７个业务种类。总体来说医学影像和诊断领域创业数量日益增加，远程患者监护网络开发逐渐细化，肿瘤检测、智能决策支持系统、药物研发等医疗人工智能系统日渐普及。
２ ３ ３ 两大世界级ＡＩ中心 超过１／３的美国ＡＩ企业诞生于硅谷，其与波士顿是全球为数不多的综
合枢纽型ＡＩ城市。旧金山湾区拥有硅谷创新历史与西海岸浓郁的科技公司氛围，以及美国长期以来引领传统半导体和计算机芯片产业发展的基础，加之斯坦福大学、加州大学伯克利分校两所全球顶尖研究型高校为ＡＩ研发领域输送大量人才，使得加州成为美国ＡＩ企业最多、产业发展最繁荣的州。波士顿凭借生命科学领域成熟的研究体系占据ＡＩ前沿地位。１９７６年波士顿剑桥市政府颁布世界上首部利用重组ＤＮＡ规范研究的地方法令，这套标准的制定奠定了生物科技繁荣的基础，形成世界知名学府－医疗产业－人才－资金４者相连的生态系统。对研究体系的大力支持使得麻州科研机构不断走在生命科学领域发展前沿。借鉴生命科学领域的成功经验，麻州在ＡＩ领域提供众多健康应用场
中国中药杂志景，为ＡＩ蓬勃发展奠定基础。同时众多世界知名学府，例如哈佛大学、麻省理工学院等拥有完备学科体系，奠定了美国人工智能学术论文平均质量位列全球榜首的基础。麻省理工学院拥有一流的大脑和认知科学系，该系研究脑功能的各个层面并提供本科和博士后研究课程，其计算机科学与人工智能实验室拥有２１个研究小组，专注ＡＩ研究与开发。
２ ３ ４ 监管 美国食品和药物管理局（ＦｏｏｄａｎｄＤｒｕｇＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＦＤＡ）关注研究解决快速发展的数字产品（包括人工智能）监管问题。２０１６年１２月美国国会颁布《２１世纪法案》，ＦＤＡ于２０１７年７月发布《数字健康创新计划》（ＤｉｇｉｔａｌＨｅａｌｔｈＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＡｃｔｉｏｎＰｌａｎ，ＤＨＩＡＰ）、《移动医疗应用指南》等ＡＩ医疗行业指导意见，重构数字健康产品监督体系，同时单独组建成立ＡＩ与数字医疗审评部，明确审批路径，更加关注医疗产品风险，通过降低医疗ＡＩ产品门槛加快审批速度。尽管上述指导意见尚不具有法律强制约束力，但ＦＤＡ自数字健康创新行动计划发布以来于２０１７年批准了１款产品，２０１８年１－６月批准了８款医疗人工智能相关产品，包括ＩＤｘ－ＤＲ、首个应用于一线医疗的自主式人工智能诊断设备及ＤｒｅａＭｅｄＡｄｖｉｓｏｒＰｒｏ用药辅助类产品等，打破传统医疗器械审批政策对ＡＩ产品的限制。
２ ３ ５ 行业影响 医疗人工智能开始逐渐渗透和影响美国医疗实践。自２０１６年开始梅奥诊所、麻省总医院、克利夫兰诊所、约翰霍普金斯医院等美国顶级医疗机构纷纷与ＡＩ企业合作，探索
应用创新或设立研发中心，发展医疗人工智能。美国医院协会最新报告《人工智能和医疗员工队伍》［１０］指出医疗ＡＩ已经开始改变全美各地医院和医疗集团工作方式。此报告主要讨论了ＡＩ整合到员工队伍建设中的关键因素，就医院和医疗集团如何利用人工智能建设未来员工队伍给予指导，以及如何改变医院或医疗集团工作人员工作方式。要点包括：提升医院或医疗集团工作人员所需要的技能或能力水平，要求医院和医疗集团设置新的ＡＩ岗位并引进相关技术人才，优先考虑ＡＩ项目并优先给予资金支持，负责人要对ＡＩ有足够了解以便有效地与包括ＡＩ厂商在内的更大生态系统合作并开展管理。行业面临采用ＡＩ技术的主客观重大障碍，可通过熟练的管理和规划加以克服。
２ ４ 伦理和安全
２ ４ １ 概述 近年来人工智能系统开发和部署的伦理、法律和社会影响研究活跃度上升。ＡＩ系统必须是可信赖的，ＡＩ可以改变包括医疗在内的社会和经济生活多个领域逐渐成为共识，必须直面技术所带来的道德伦理风险质疑。未来医疗ＡＩ产品可能具备人类的情感、性格、习惯，不同程度地参与医疗健康相关活动，甚至可以代替医生独立承担诊疗工作。如何保护医疗ＡＩ的伦理地位和法律权利将是未来需要考虑的重要问题。
２ ４ ２ 伦理风险 主要包括算法、数据以及社会治理３方面。算法涉及透明度、准确性、可靠性、可解释性、可验证性、可追溯性、问责制；数据涉及隐私保护、数据质量和人员管控；社会治理
涵盖向善性、公正性和人类主体性。增强对ＡＩ信任需要深入开发ＡＩ架构，通过透明度和可解释性等技术机制将伦理、法律和社会问题结合起来。
２ ４ ３ 相关政策措施 美国一直寻求在ＡＩ领域保持国际领导地位。着眼于其对国家长期安全与社会稳定的影响与变革，较重视ＡＩ伦理、道德和可信赖性等问题。２０１９年８月美国国家标准与技术研
究院发布了关于政府如何制定人工智能技术和道德标准的指导意见。美国国防创新委员会２０１９年１０月发布关于人工智能伦理原则的报告《人工智能原则：国防部人工智能应用伦理的若干建议》［１１］，提出“负责、公平、可追踪、可靠、可控”５项原则。２０１９年１１月美国人工智能国家安全委员会发布中期报告［１２］，指出就国家安全层面而言ＡＩ道德及可信赖性主要包括３部分：一是可信赖ＡＩ系统设计和开发的伦理性；二是可信赖ＡＩ系统使用的伦理性；三是使用ＡＩ时保留的权利与自由问题。美国国家医学院的《医疗人工智能》［１３］综述报告指出，医疗保健行业的人工智能应用应当优先考虑伦理道德、公平和包容；行业内广泛存在的不公平现象，例如社会偏见、经济收入差异等，以及现行体制中不正当的刺激因素（过度医疗和药品使用），各方应针对需要解决和完善的医疗保健问题形成共识，在现实环境开发和应用中避免ＡＩ显性和隐性偏见。
２ ４ ４ 业界举措 值得注意的是美国业界在ＡＩ应用伦理问题上持续发声，例如多家科技公司员
工反对将ＡＩ用于军事。２０１８年谷歌公司数千名员工联名敦促谷歌公司不再参与美国军方项目，该项目借助人工智能识别军方无人机所摄画面中的潜在目标。谷歌公司随后决定不再继续参与此项目，承诺不会把ＡＩ用于武器等可能造成人身伤害的应用。
３ 对我国人工智能发展的启示
３ １ 概述
我国人工智能产业发展迅速，呈现良好态势，但在基础研究、芯片、人才方面多项指标仍与全球领先国家和地区有一定差距。包括美国在内的全球重点国家和地区在医疗人工智能方面发展经验可为我国提供启示。姚明
３ ２ 加强基础科学研究
持续加大在人工智能研发领域的投资，加强科研院校与机构的基础科学研究，才能在高回报、基础性ＡＩ研发的中长期竞赛中加速追赶，为ＡＩ发展提供长久动力。我国相关论文数量自２０１４年起超过美国并且远超其他国家，这与人工智能科研院校与机构快速发展密不可分，同时科研院校与机构成为人工智能专利申请的主要力量。在论文质量和被引用次数方面美国仍居领先地位，且其ＡＩ底层技术实力更为雄厚，拥有深厚技术积淀，包括ＡＩ软硬件及传感器技术。在ＡＩ基础设施方面芯片和大
数据是核心，也是传感和认知计算能力的基础。我国ＡＩ芯片仍高度依赖西方国家进口，半导体关键零部件自给率不足２０％，同时在基础算法方面与美国差距较大。龚升
３ ３ 重视人才培养
３ ３ １ 人才分布不均 ＡＩ竞争归根结底是人才竞争，而ＡＩ人才依赖于国内高校以及各科研机构输出。目前我国超过７５％的ＡＩ人才由国内高校培养，清华大学、上海交通大学、浙江大学等在人工智能领域拥有较强科研能力，也是相关人才的主要输出院校。我国人工智能人才分布不均，一线城市以及重点区域，包括京津冀、长三角以及珠三角地区，凭借丰富而优质的科研教育平台形成人才聚集优势。
３ ３ ２ 加强人才培养及激励力度 从国际比较视角看，美国ＡＩ人才数量接近８５万，中国只有５万，不仅人数相对较少而且成本高昂。建议出台政策保护和培养ＡＩ人才，借鉴美国波士顿等地区先进的发展政策，给予ＡＩ人才配套补助，应对人才缺口。从长期发展来看，一方面推动科学、技术、工程和数学等基础教育，为发展ＡＩ提供动力；另一方面着力培育ＡＩ复合型人才。例如医疗人工智能领域，医疗领域专业门槛高，复合型人才极度稀缺，需要建立完善的高端人才培养机制。
３ ４ 加强行业标准建设，搭建公共平台
我国在数据资源方面具有优势，应通过搭建ＡＩ开放平台，开发用于ＡＩ训练及测试的共享公共数据集和环境，打造全链条人工智能产业链。同时通过制定标准和相关参照，例如医疗ＡＩ领域制定医疗和数据监管标准，对ＡＩ技术进行测试和评估，为不同部门ＡＩ设计指导原则和技术标准，以提升
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