我们还应如何完善人工智能在疫情防控中的应用?

2020-04-03
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摘要 在疫情防控中,人工智能具有多重典型应用场景。例如,利用人工智能可以在高密度人流中快速、准确识别体温异常者;对疫情信息进行智能化分析,预测疫情发展趋势,可以提升政府疫情防控效能。

  人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应。当前,人工智能加速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征,正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式。要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。

  在疫情防控中,人工智能具有多重典型应用场景。例如,利用人工智能可以在高密度人流中快速、准确识别体温异常者;对疫情信息进行智能化分析,预测疫情发展趋势,可以提升政府疫情防控效能;利用AI远程问诊可有效降低医护人员近距离接触感染的风险,利用人工智能影像辅助诊断技术可以大幅度提高诊断效率,缓解医护人员紧缺问题;通过人工智能可以有效减少病毒检测中的重复性工作,通过有效筛选化合物、生物标志物、预测药物理化性质等促进药物研发;等等。但也应当看到,当前,我国人工智能技术在疫情防控中的应用尚处于初始阶段,仍在诸多方面存在短板和问题。发挥人工智能在疫情防控中的作用,需要技术支持、法律保障、组织协调、国际合作等各方面协同发力。

  主攻关键核心技术。人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征。要主攻关键核心技术,以问题为导向,全面增强人工智能科技创新能力,加快建立新一代人工智能关键共性技术体系,在短板上抓紧布局,确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。掌握人工智能关键核心技术需要加强医疗数据共享,加强算法创新。当前,我国医疗数据标准不统一且质量较低,数据孤岛问题较为严重,这在很大程度上阻碍了医学人工智能的发展。为此,应加快医疗大数据应用共享云平台建设,制定全国医疗大数据标准,建立统一标准化临床医学术语库,推广“区块链+医疗大数据”技术,确保医疗数据安全、高效共享。在人工智能算法创新方面,应加强知识产权保护和产权激励,赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权;探索职务科技成果单位、个人混合所有制改革;对于接受第三方委托形成的职务科技成果,允许双方自主约定科研成果的权属、使用、收益等事项。此外,还应不断扩大科研单位及科研人员科研活动自主权,激发科研人员创造性。

  完善法治保障。将人工智能发展纳入法治轨道是确保人工智能安全、可靠、可控的重要保障。当前,人工智能发展缺乏具有前瞻性、可操作性、指引性的法律法规,人工智能发展中涉及的个人信息保护、数据共享等问题也亟须立法明确。有鉴于此,一是加强人工智能法学理论研究,深入剖析人工智能在疫情防控应用中的特殊性、创新性与风险性,明确人工智能创造物知识产权归属、人工智能侵权责任,坚持包容审慎的态度,引导人工智能规范化发展。二是分析总结现有技术成果,制定相应行业规范,明确行业准入门槛,建立相关行业标准、技术标准和产品认证制度。三是加快制定人工智能伦理规范,强化从业人员职业道德和社会责任,实施负面清单制度,明确人工智能在疫情防控应用中的范围边界。四是加强个人信息保护,疫情防控中人工智能疫情预警、智能医疗、智能医学辅助技术能够获取大量患者个人信息,应立法明确患者个人信息的收集、使用、加工、传输等规则,明确信息在各部门、组织之间共享标准。此外,人工智能的应用对网络安全提出了新的挑战,应明确相关主体网络安全防控职责,明确法律责任,打造安全、可靠的网络安全空间。

  组织各方协同发力。重大疫情的防控工作是一项系统工程,涉及医疗、卫生、交通、通信等多方主体参与。利用人工智能快速、科学、有效地组织各方协同发力,对打赢疫情防控阻击战具有重要作用。为此,应建立国家重大疫情智能防控系统,构建“1+N”智能防控模式,即由一个智能防控系统统筹全国各地、各部门、各类场景疫情防控系统,形成包括疫情预警、疫情控制、紧急救治等多位一体的疫情智能防控系统。加强疫情信息共享,扩大传染病防治法、突发公共卫生事件应急条例等法律法规中规定的疫情信息上报、通报和公布对象范围,将疑似传染病信息纳入进来;明确疫情信息公布的内容、时限与频次、公布形式与渠道;打通全国各地、各部门、各类疫情防控场景信息收集与发布通道,全面对接国家重大疫情智能防控系统。加强组织保障,明确主体责任,提高组织力与协调力。

  加强国际交流合作。发展科学技术必须具有全球视野,应在坚持互利共赢的基础上加强同其他国家政策协调、规划对接,积极与其他国家和国际组织达成战略合作;积极同其他国家和国际组织沟通与协调,加快制定人工智能相关国际法规则,发挥国际法的保障作用。支持和鼓励国内外科研院所的交流与合作,共同打造人工智能疫情防控技术全球协同研发体系,加强科研成果资源共享;学习和借鉴国外先进的医疗行业商业落地模式,推动AI应用场景向产业链的前端即疾病预测和健康管理转移,实现医疗产业各环节的多点发力。

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