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摘要：目的   本研究旨在探討影響醫(yī)學大數(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，為提出相應的解決方案提供依據(jù)。方法   我們借鑒現(xiàn)有文獻，簡要分析大數(shù)據(jù)和人工智能對醫(yī)學研究的影響。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系，提出一些潛在的策略，來解決與醫(yī)學大數(shù)據(jù)和人工智能相關的主要挑戰(zhàn)與問題。結果   大數(shù)據(jù)和人工智能的應用顯著影響醫(yī)學研究范式、藥物研發(fā)、臨床決策和醫(yī)學教育。這些應用引起數(shù)據(jù)治理管理相關的挑戰(zhàn)分為兩個主要方面。第一涉及由技術核心因素引發(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)和利益相關者兩大治理管理要素，其主要問題是基礎數(shù)據(jù)的質量和整合效率低下，以及數(shù)據(jù)產(chǎn)權和數(shù)據(jù)相關知識產(chǎn)權缺乏認可的認定體系，其在確定數(shù)據(jù)共享和應用期間在利益相關者之間的權益分配和責任歸屬方面至關重要。結論 應解決醫(yī)學中大數(shù)據(jù)和人工智能的治理和管理的關鍵問題。這些措施包括制定數(shù)據(jù)倫理框架，包括醫(yī)學人工智能的倫理審查策略和審查要點；建立數(shù)據(jù)結構標準以提高數(shù)據(jù)質量和交互性；以及明確關于數(shù)據(jù)所有權、知識產(chǎn)權及其權益分配的決策原則。

文章摘選

算法和人工智能偏倚引起的倫理問題

醫(yī)學大數(shù)據(jù)應用和人工智能的基礎是復雜算法，算法及其偏倚引起的倫理問題。算法一般包括訓練(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)生結果偏倚。“沒有任何算法或團隊是完美的，但爭取最佳狀態(tài)很重要。”對于算法的倫理問題，在《數(shù)據(jù)科學原則》中，哈佛大學Dustin Tingley教授概述算法中可能產(chǎn)生偏差的原因。訓練ML算法是基于數(shù)據(jù)，因此，訓練可能因為數(shù)據(jù)集不具有代表性導致算法出現(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習。但也可能會受到有偏差的反饋的影響。算法結果和結論的偏倚可能會對人造成嚴重的傷害，因此引起重大倫理挑戰(zhàn)，這在醫(yī)學領域尤為重要。研究表明，人工智能臨床研究報告存在不足越來越獲得認可。2019年，一綜述系統(tǒng)回顧了20500多篇文章，發(fā)現(xiàn)其中設計和報告足夠穩(wěn)健而使審稿人對文章結論有信心的文章不到1%。類似地，大多數(shù)使用ML模型進行醫(yī)學診斷的研究也沒有足夠的細節(jié)來說明如何對這些模型進行評估或復制。電子健康記錄中ML模型的報告也不一致，只有12%的模型進行了外部驗證。

醫(yī)學大數(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)學倫理規(guī)范。算法和人工智能的風險在醫(yī)學應用產(chǎn)生的后果是嚴重的，甚至是威脅個體或群體的生命。以G-AI為例，其結合了計算機科學和統(tǒng)計學技術，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。這些模型預測復雜的輸出——如文本響應、計算機代碼、詳細的文章,——從人類語言書寫或視頻。但G-AI已被證實被稱為“幻覺”的潛在錯誤風險，對于醫(yī)學領域的應用具有嚴重風險。

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)學大數(shù)據(jù)應用和人工智能計劃實施前進行審核，盡量減少倫理問題。這也符合國際醫(yī)學倫理準則和指南的趨勢和要求。《赫爾辛基宣言》2024修訂版的貢獻之一是保護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和規(guī)范范圍。因此，基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)學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)外缺乏關于數(shù)據(jù)處理應用，涉及算法的科技活動的倫理審查的經(jīng)驗和指導。

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)質量和交互性問題算法結果產(chǎn)生偏倚的環(huán)節(jié)之一是基礎數(shù)據(jù)，包括G-AI。以LLM幻覺為例，導致這些幻覺的因素仍然是包括數(shù)據(jù)質量、訓練過程和推理挑戰(zhàn)。這提示醫(yī)學大數(shù)據(jù)和人工智能另一重要治理問題——數(shù)據(jù)集的質量和代表性保證。算法的潛在風險和挑戰(zhàn)本質上與大數(shù)據(jù)的屬性和特征有關。具體來說，準確性和價值是科學數(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)處理的復雜性。特別是不同來源的數(shù)據(jù)的結構等導致無法或很難整合，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)集成到一個結構化的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中，使復雜的數(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)的權威和代表性，但是，數(shù)據(jù)源、結構、內(nèi)容和質量存在較大差異，導致異源異構數(shù)據(jù)的質量和數(shù)據(jù)交互性是大數(shù)據(jù)應用和數(shù)據(jù)驅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)權和知識產(chǎn)權及其歸屬

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)權和知識產(chǎn)權問題。大數(shù)據(jù)產(chǎn)權和知識產(chǎn)權認定困難與大數(shù)據(jù)的屬性特征相關，也與數(shù)據(jù)不同于現(xiàn)有其他物品的特性相關，即可再生和重復性擁有。目前，數(shù)據(jù)的價值和利益權開始得到承認，但數(shù)據(jù)產(chǎn)權和知識產(chǎn)權缺乏統(tǒng)一認可的大數(shù)據(jù)產(chǎn)權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)權目標不同的特征和多維屬性，學者們尚未就這個問題達成共識。數(shù)據(jù)的表達并不僅僅局限于數(shù)值，還包括文本、語言、位置和它們之間的相互關系。大數(shù)據(jù)中固有的信息的來源、類型、結構和量給其產(chǎn)權的識別帶來了前所未有的復雜性和挑戰(zhàn)，使得傳統(tǒng)的單一產(chǎn)權方法無法滿足。大多數(shù)現(xiàn)有研究得出的結論是，當前的產(chǎn)權和知識產(chǎn)權框架不適合大數(shù)據(jù)的獨特性質。但是，大數(shù)據(jù)權利和收益的依據(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)及其應用的產(chǎn)權和知識產(chǎn)權還缺乏明確的規(guī)定和完善的做法。

隨著大數(shù)據(jù)及其應用成為創(chuàng)新和經(jīng)濟戰(zhàn)略的關鍵點，大數(shù)據(jù)的控制權及其承認已成為法律學術論述和辯論的突出話題。我們認為大數(shù)據(jù)應用中的權益與控制權有著本質上的聯(lián)系，承認數(shù)據(jù)控制權是解決數(shù)據(jù)收益的一個潛在方案。但對大數(shù)據(jù)控制權的承認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性，在確定財產(chǎn)權及其利益時應考慮到更廣泛的因素。一旦產(chǎn)權和知識產(chǎn)權制度建立，也應有強制許可的具體規(guī)定或要求。參考文獻:略