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摘要：目的   本研究旨在探討影響醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能的治理管理的重要因素及其引起的挑戰(zhàn)與問題，為提出相應(yīng)的解決方案提供依據(jù)。方法   我們借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)，簡要分析大數(shù)據(jù)和人工智能對醫(yī)學(xué)研究的影響。通過討論分析影響數(shù)據(jù)治理管理的核心要素及其相互關(guān)系，提出一些潛在的策略，來解決與醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)的主要挑戰(zhàn)與問題。結(jié)果   大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用顯著影響醫(yī)學(xué)研究范式、藥物研發(fā)、臨床決策和醫(yī)學(xué)教育。這些應(yīng)用引起數(shù)據(jù)治理管理相關(guān)的挑戰(zhàn)分為兩個主要方面。第一涉及由技術(shù)核心因素引發(fā)的倫理挑戰(zhàn)。其主要問題是在數(shù)據(jù)收集、編碼和反饋這些算法過程可能存在的偏差。第二涉及數(shù)據(jù)和利益相關(guān)者兩大治理管理要素，其主要問題是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和整合效率低下，以及數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)和數(shù)據(jù)相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)缺乏認(rèn)可的認(rèn)定體系，其在確定數(shù)據(jù)共享和應(yīng)用期間在利益相關(guān)者之間的權(quán)益分配和責(zé)任歸屬方面至關(guān)重要。結(jié)論 應(yīng)解決醫(yī)學(xué)中大數(shù)據(jù)和人工智能的治理和管理的關(guān)鍵問題。這些措施包括制定數(shù)據(jù)倫理框架，包括醫(yī)學(xué)人工智能的倫理審查策略和審查要點；建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和交互性；以及明確關(guān)于數(shù)據(jù)所有權(quán)、知識產(chǎn)權(quán)及其權(quán)益分配的決策原則。

文章摘選

算法和人工智能偏倚引起的倫理問題

醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用和人工智能的基礎(chǔ)是復(fù)雜算法，算法及其偏倚引起的倫理問題。算法一般包括訓(xùn)練(Training)、編碼(Code)和反饋(Feedback)三個主要過程。三個過程中都可能使人工智能產(chǎn)生結(jié)果偏倚?！皼]有任何算法或團(tuán)隊是完美的，但爭取最佳狀態(tài)很重要?！睂τ谒惴ǖ膫惱韱栴}，在《數(shù)據(jù)科學(xué)原則》中，哈佛大學(xué)Dustin Tingley教授概述算法中可能產(chǎn)生偏差的原因。訓(xùn)練ML算法是基于數(shù)據(jù)，因此，訓(xùn)練可能因為數(shù)據(jù)集不具有代表性導(dǎo)致算法出現(xiàn)偏差；算法是由人類編寫的，即使可能是無意的，也可能因為失誤出現(xiàn)偏差。算法可以從用戶的反饋中學(xué)習(xí)。但也可能會受到有偏差的反饋的影響。算法結(jié)果和結(jié)論的偏倚可能會對人造成嚴(yán)重的傷害，因此引起重大倫理挑戰(zhàn)，這在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域尤為重要。研究表明，人工智能臨床研究報告存在不足越來越獲得認(rèn)可。2019年，一綜述系統(tǒng)回顧了20500多篇文章，發(fā)現(xiàn)其中設(shè)計和報告足夠穩(wěn)健而使審稿人對文章結(jié)論有信心的文章不到1%。類似地，大多數(shù)使用ML模型進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷的研究也沒有足夠的細(xì)節(jié)來說明如何對這些模型進(jìn)行評估或復(fù)制。電子健康記錄中ML模型的報告也不一致，只有12%的模型進(jìn)行了外部驗證。

醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能從倫理的角度不僅涉及數(shù)據(jù)倫理和人工智能倫理，還要充分考慮醫(yī)學(xué)倫理規(guī)范。算法和人工智能的風(fēng)險在醫(yī)學(xué)應(yīng)用產(chǎn)生的后果是嚴(yán)重的，甚至是威脅個體或群體的生命。以G-AI為例，其結(jié)合了計算機科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)技術(shù)，使用來自更大的數(shù)據(jù)集的許多參數(shù)的大型模型，可能被描述為非常有效的統(tǒng)計推斷。這些模型預(yù)測復(fù)雜的輸出——如文本響應(yīng)、計算機代碼、詳細(xì)的文章,——從人類語言書寫或視頻。但G-AI已被證實被稱為“幻覺”的潛在錯誤風(fēng)險，對于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用具有嚴(yán)重風(fēng)險。

對于算法程序引起的倫理問題，解決策略在于兩個方面：

1)通過倫理審查，在醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用和人工智能計劃實施前進(jìn)行審核，盡量減少倫理問題。這也符合國際醫(yī)學(xué)倫理準(zhǔn)則和指南的趨勢和要求?！?span id="jyhkibb" class="">赫爾辛基宣言》2024修訂版的貢獻(xiàn)之一是保護(hù)對象從受試者擴展到個體參與者，將數(shù)據(jù)個體——個人信息主體納入了倫理保護(hù)和規(guī)范范圍。因此，基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)人工智能不僅需要尊重通用的數(shù)據(jù)治理管理規(guī)范，還要符合醫(yī)學(xué)倫理原則，因此具有倫理審查依據(jù)的適用沖突。國內(nèi)外缺乏關(guān)于數(shù)據(jù)處理應(yīng)用，涉及算法的科技活動的倫理審查的經(jīng)驗和指導(dǎo)。

2)從數(shù)據(jù)源頭減少偏倚性。引起算法偏倚的重要原因是數(shù)據(jù)質(zhì)量和交互性問題算法結(jié)果產(chǎn)生偏倚的環(huán)節(jié)之一是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括G-AI。以LLM幻覺為例，導(dǎo)致這些幻覺的因素仍然是包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、訓(xùn)練過程和推理挑戰(zhàn)。這提示醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能另一重要治理問題——數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和代表性保證。算法的潛在風(fēng)險和挑戰(zhàn)本質(zhì)上與大數(shù)據(jù)的屬性和特征有關(guān)。具體來說，準(zhǔn)確性和價值是科學(xué)數(shù)據(jù)的基本屬性要求。但諸如容量、速度、多樣性和可變性等因素決定了在大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中所面臨的數(shù)據(jù)的不確定性。處理來自臨床診斷和治療的大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)同樣不僅僅是數(shù)據(jù)量，還包括數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性。特別是不同來源的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)等導(dǎo)致無法或很難整合，這在真實世界數(shù)據(jù)和研究數(shù)據(jù)都存在的問題。

算法，包括人工智能需要具有代表性的客觀、真實的完整的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，需要大數(shù)據(jù)集成到一個結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中，使復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫管理和分析系統(tǒng)可實現(xiàn)連續(xù)的分析。因此，大數(shù)據(jù)和人工智能真正的技術(shù)挑戰(zhàn)來自于大數(shù)據(jù)固有的多樣性和可變性。不同來源的數(shù)據(jù)集增加數(shù)據(jù)的權(quán)威和代表性，但是，數(shù)據(jù)源、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容和質(zhì)量存在較大差異，導(dǎo)致異源異構(gòu)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)交互性是大數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)驅(qū)動人工智能亟待解決的問題。

亟需解決的治理管理問題——數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)及其歸屬

隨著數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)交易的探索實踐，大數(shù)據(jù)和人工智能的治理管理還面對一個亟待解決的問題，即數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)問題。大數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)認(rèn)定困難與大數(shù)據(jù)的屬性特征相關(guān)，也與數(shù)據(jù)不同于現(xiàn)有其他物品的特性相關(guān)，即可再生和重復(fù)性擁有。目前，數(shù)據(jù)的價值和利益權(quán)開始得到承認(rèn)，但數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)缺乏統(tǒng)一認(rèn)可的大數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)框架和明確的法律規(guī)定。

大數(shù)據(jù)表現(xiàn)出與傳統(tǒng)產(chǎn)權(quán)目標(biāo)不同的特征和多維屬性，學(xué)者們尚未就這個問題達(dá)成共識。數(shù)據(jù)的表達(dá)并不僅僅局限于數(shù)值，還包括文本、語言、位置和它們之間的相互關(guān)系。大數(shù)據(jù)中固有的信息的來源、類型、結(jié)構(gòu)和量給其產(chǎn)權(quán)的識別帶來了前所未有的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)，使得傳統(tǒng)的單一產(chǎn)權(quán)方法無法滿足。大多數(shù)現(xiàn)有研究得出的結(jié)論是，當(dāng)前的產(chǎn)權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)框架不適合大數(shù)據(jù)的獨特性質(zhì)。但是，大數(shù)據(jù)權(quán)利和收益的依據(jù)對于數(shù)據(jù)共享和交易是不可或缺的，目前對大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用的產(chǎn)權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)還缺乏明確的規(guī)定和完善的做法。

隨著大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用成為創(chuàng)新和經(jīng)濟戰(zhàn)略的關(guān)鍵點，大數(shù)據(jù)的控制權(quán)及其承認(rèn)已成為法律學(xué)術(shù)論述和辯論的突出話題。我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的權(quán)益與控制權(quán)有著本質(zhì)上的聯(lián)系，承認(rèn)數(shù)據(jù)控制權(quán)是解決數(shù)據(jù)收益的一個潛在方案。但對大數(shù)據(jù)控制權(quán)的承認(rèn)明顯缺乏被廣泛接受的原則、方法和框架。此外，鑒于大數(shù)據(jù)與公民的健康和福祉以及社會福利之間的相關(guān)性，在確定財產(chǎn)權(quán)及其利益時應(yīng)考慮到更廣泛的因素。一旦產(chǎn)權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)制度建立，也應(yīng)有強制許可的具體規(guī)定或要求。參考文獻(xiàn):略