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科工力量：AI医疗被追捧 是“希望”还是“炒作”？
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2016年，欧盟委员会的法律事务委员会提交了一项动议，建议将最先进的人工智能机器人定位为“电子人”，由此也引发了经久不息的争论。“电子人”会获得特定权利和义务，并且其还需要像正常人一样进行登记、纳税，从而诊断主体真正获得民事法律主体的地位。
欧洲委员会投票通过了一份报告草案，该草案提议赋予机器人合法地位，并将它们归类为“电子人” 截图自《今日俄罗斯》
当然，各国对人工智能在医疗服务中的法律地位规定存在差异，日本就采取了不同思路。据《日本经济新闻》2018年7月3日报道，日本政府将完善关于人工智能医疗设备的一系列规则，规定诊断的最终责任由医生承担。由于AI存在误诊的可能，因此日本厚生劳动省将把AI医疗设备定位为辅助医生进行诊断的设备，基于《医师法》规定“作出最终诊断和决定治疗方针的责任由医生承担”。
高质量、普适性训练数据 聚合整理存在挑战
确保高质量的数据是人工智能和机器学习被广泛采用的主要挑战之一，人工智能和机器学习的成功实现需要对大量的各种来源的数据进行聚合。但是，有些数据源并不可靠，数据的验证和不同数据集的连接可能是一个艰巨的过程，需要数据分析能力强、临床经验丰富的高技能和训练有素的专家。
今年早些时候，诺华的首席执行官Vas Narasimhan解释了人工智能在药物研发中应用的痛苦过程，“我们学到的第一件事是，拥有出色的数据来实际建立机器学习的重要性。在我们自己的工作室里，我们一直在做几个大项目，我们不得不花费大部分时间来整理数据集，然后才能运行这个算法。我们花了几年时间才整理完数据集”，Vas Narasimhan表示，人们低估了现有的高质量数据有多么少，整理和链接数据有多么困难。
除了保证数据高质量，用于模型训练的数据具有普遍性也非常重要。而在国内，目前医疗AI的数据研究限于某一家医院或几家医院的合作研究，数据输入相对单一，局限于某一特定区域，由此建立的模型在更广的范围进行使用时可能不完全适用。
结束语
优质医疗资源的缺少与医疗保健支出的增加，是各国面临的难题，“AI+医疗”的方案具有很大的潜力解决该问题，但在各路资本的追捧下，新概念似乎被过度“炒作”。在AI医疗的推进过程中，挑战也是不断出现，如何保护患者隐私？如何对AI诊断失误追责？如何获得高质量训练数据？都是需要一一客克服的难题。
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