作為全球科技的權威榜單，《麻省理工科技評論》于近日發布“2019年十大突破性技術”，還邀請到比爾·蓋茨參與評選并為榜單作序。有意思的是，比爾·蓋茨拒絕了編輯部提供的20多項候選技術，選擇了他眼中能“延長壽命、提升生活質量”的AI（人工智能）醫療技術。最終，早產預測、腸道探測藥片、定制癌癥疫苗、可穿戴心電儀等進入榜單。

AI加速在醫療領域的應用，互聯網公司是先行者。騰訊與上海復旦大學附屬腫瘤醫院成立腫瘤專科“AI大數據聯合實驗室”，基于大數據、自然語言處理、計算機視覺等新興技術，實現個體化醫療服務。百度全資收購了AI醫療提供商康夫子，全面進軍健康大數據。醫療是最早與AI結合的行業之一。就診前，患者可以通過大數據匹配醫生和時段，實現精準預約；就診時，計算機視覺技術提升了病理識別的效率和精度；就診后，AI還能應用于健康管理。例如日本NEC公司針對醫院床位緊張的問題，設計了用AI偵測病人姿態的系統，對有可能導致跌落病床、摔倒的姿態發出告警，避免病人因為二次傷害延后出院。“科技向善”似乎在AI醫療上得到了最好詮釋。

但是，新興技術的商業化之路，如果地基不穩，終將是空中樓閣。AI醫療的“地基”，就是健康數據的搜集和共享。如何在合法合規的前提下進行數據的采集、存儲、挖掘、應用、運營、傳輸，正是AI醫療的瓶頸所在。去年，科技部公布了6張行政罰單，其中涉及基因隱私問題，公眾對于基因隱私的擔憂愈加嚴重。美國12個州的檢察長根據《健康保險可遷移及可追責法案》（簡稱HIPAA）對醫療解決方案提供商MIE提起訴訟，理由是MIE“未在系統中落實安全機制以防漏洞利用，未加密敏感個人信息與醫療信息”，導致390萬人的信息遭到竊取。

數據是AI的石油，但采集和使用要劃清紅線，遵循規則。AI醫療的發展需要在立法層面明確數據脫敏的區間，也需要企業正視數據安全的意義。在立法層面，國家衛健委發布的《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）》就對健康大數據的標準管理、安全管理、服務管理做出規定，要求健康大數據的管理和服務按照法律法規和相關文件規定，遵循醫學倫理原則，保護個人隱私，從國家戰略安全、群眾生命安全、個人信息安全三個層面明確權責工作。

作為AI醫療的實踐者，IT企業也應結合具體應用場景，推動AI醫療的數據標準建設。今年全國兩會期間，百度董事長李彥宏提出了進一步完善電子病例管理制度的提案。雖然國內正在推進電子病歷等醫療大數據的科研應用，但仍存在數據使用的安全規范和法律保障不夠等問題。他建議由國家衛健委牽頭，在電子病歷數據的管理、科研及使用方面統籌規劃，助力形成優質高效的醫療衛生服務體系。

如果AI醫療僅僅停留在吸引患者的新途徑，甚至淪為企業、機構跑馬圈地的工具，AI向善將是一紙空談。老百姓知情權的體現，也不僅僅是在冗長的用戶協議末端打勾，而是真正理解AI醫療的內涵。目前，部分與AI技術提供商合作的醫療機構，為同意院方使用就診數據的患者提供免費的AI醫療項目，一方面獲取更多數據，另一方面也培養了患者對AI醫療的認知。正如比爾·蓋茨所說，AI技術將惠及人類的生命健康，但惠及的前提，是得到大眾的認同和接納。
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