AI在医学临床应用是否也要有随机对照试验？上海这场论坛聚焦医学AI治理

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医学AI的兴起正为医疗行业带来前所未有的变革。从疾病早

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 医学AI的兴起正为医疗行业带来前所未有的变革。从疾病早期诊断到治疗方案个性化制定，再到临床决策优化，AI技术逐渐成为医学的得力助手。这一过程中，医学与工程领域的学科交融发展前沿状态如何？如何确保医学AI的安全和可监督性？近日，由NEJM集团（《新英格兰医学杂志》出版方）、嘉会医学研究和教育集团（J-Med）和上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司共同主办的AIMS2023年会——“医学AI新征程：医工交叉，智能引领”在上海举办，中美知名医生、学者与会探讨分享洞见。
 嘉会医疗首席执行官葛丰在致辞中介绍了会议的初衷和沿革，并与会嘉宾表示热烈欢迎。漕河泾管理公司党委书记、董事长顾伦谈到，作为人工智能和生物医药的产业集群之地，漕河泾开发区将融合产业优势，促进区内生物医药、人工智能企业的产业链、创新链协同发展。 解密疾病：AI驱动的诊断和治疗
 会议第一部分聚焦AI驱动的诊断和治疗进展，各个垂直学科的专家展示人工智能在医学领域中的无限潜力。
 中山大学中山眼科中心主任林浩添教授探讨了基于智能手机的眼健康自我管理，通过智能手机，人们可以进行眼部筛查，及时发现潜在眼科疾病，为早期治疗提供宝贵机会。
 上海科技大学生物医学工程学院沈定刚院长分享了有关医学影像技术的最新发展，他谈及利用AI辅助的低剂量PET扫描图像处理技术可提高图像质量和准确性，这可能有助于减少对患者的辐射剂量而仍能提供有用的医学图像信息。
 首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心李子孝教授及其研究团队的新方法可根据患者的生物标志物信息，利用人工智能技术，将其分成数个不同的表型或子群。这种方法有助于个性化医疗或更有效的疾病管理。
 在医疗实践中开发和应用人工智能具有一定难度，面临数据集不足、专家标注不足等问题。清华大学北京信息科学与技术国家研究中心郭雨晨研究团队构思出一种名为“多中心小样本数据”的概念，为每个医院保留一个本地模型，并设计一个算法将它们合并成一个全局模型。
 “从像素到文本：医工结合，发展多功能AI”环节的讨论，进一步强调医学AI的多面潜力。商汤科技研究院执行院长、上海人工智能实验室研究员张少霆博士分享了有关基础模型在医学领域的应用。澳门科技大学医学院张康院长分享有关AI在疾病诊断、药物研发和生物医学领域的创新应用，这些创新可以提高医学科学的效率和精确性。
 有章可循：医学AI的治理
 在讨论环节，嘉宾们探讨了人工智能在社会中的潜在威胁，包括隐私问题、认知行为操控等。会议也为医学AI的监管和规范设置了“有章可循：医学AI的治理”主题。
 美国药监局（FDA）药品审评和研究中心医学政策办公室政策分析副主任TalaFakhouri分享了美国FDA如何采取回应性监管措施的做法。她表示，FDA认识到AI/ML（人工智能/机器学习）在整个药物开发周期和各种治疗领域中的使用大大增加。与任何创新一样，AI/ML创造了新机会但也带来挑战。为应对这些挑战，FDA加快创建灵活监管生态系统，以促进创新同时保障公共健康。
 NEJM AI常务主编Charlotte Haug谈到，通过AI系统操控人们的思维和行为、社会评分，以及实时和远程生物特征识别系统等，都是目前需要警惕和谨慎审批的AI行为，世界各国对AI的监管应引起重视。
 NEJM主编Eric Rubin和NEJM AI主编Isaac Kohane在分享中谈到：在过去十年，我们见证了医学中人工智能的兴起，FDA批准的利用人工智能读取各种成像模式的设备，已可以提供诊断建议，尽管许多这样的设备已经符合监管标准，但在医疗界的应用却未能达到预期水平。为推动人工智能的应用，医学界应需要考虑，对人工智能进行与其他临床干预措施一样的临床考察。比如，人工智能在临床应用中也需要有随机对照试验等方式，证明其能在安全有效情况下运行。
 据悉，NEJM集团将于2024年1月推出NEJMAI期刊。两位主编希望这本新期刊能促进人工智能与医学之间的对话，为临床医生和研究人员提供关键信息。
 会议最后还着重探讨对医学AI的展望。在“未来医学：机器人、AI与医学教育”主题下，上海交通大学医疗机器人研究院创始人杨广中院士聚焦有关如何利用机器人技术来提高手术培训、进行远程诊断的创新应用。他也强调了机器人技术面临的伦理和技术挑战。
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 文：唐闻佳 
 图：受访方供图 
 编辑：唐闻佳 
 责任编辑：姜澎
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