在中國醫(yī)院協(xié)會健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理專業(yè)委員會指導(dǎo)下，北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院（專業(yè)委員會秘書處所在單位）聯(lián)合浙江省北大信息技術(shù)高等研究院、北京大學(xué)人工智能研究院智慧公眾健康研究中心、Digital Science發(fā)布（Health AI Index Report 2022）。該報告是繼2020年首次發(fā)布后的第3個年度報告。

（后簡稱《報告》）繼續(xù)從科學(xué)研究概覽、科學(xué)技術(shù)交叉、人類-機器協(xié)同3個方面，基于已發(fā)表的健康醫(yī)療人工智能科學(xué)出版物和已注冊的臨床試驗數(shù)據(jù)，回顧分析健康醫(yī)療人工智能領(lǐng)域2009～2021年全球科學(xué)研究和臨床試驗的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和發(fā)展趨勢，并分析中國的表現(xiàn)。

▲ 健康醫(yī)療人工智能科學(xué)出版物數(shù)據(jù)集界定方法

與2020年和相比，本《報告》拓展了健康醫(yī)療人工智能科學(xué)出版物數(shù)據(jù)集。北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院與Nature旗下的Digital Science公司合作，基于科學(xué)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)Dimensions平臺，利用其研究領(lǐng)域（Field of Research）分類編碼體系，系統(tǒng)采集了健康醫(yī)療人工智能全球科學(xué)出版物、基金資助項目、申請專利、注冊臨床試驗等數(shù)據(jù)，并與研究院基于醫(yī)學(xué)主題詞（MeSH）構(gòu)建的數(shù)據(jù)集進行融合，重新構(gòu)建健康醫(yī)療人工智能研發(fā)和應(yīng)用的語料庫，共篩選出75 820多篇科學(xué)出版物和6336項注冊臨床試驗。再通過文本挖掘方法，提取語料庫文本中的醫(yī)學(xué)主題詞，利用醫(yī)學(xué)主題詞的樹狀結(jié)構(gòu)，將人工智能分為決策規(guī)則、知識庫（含本體）、機器學(xué)習(xí)（含深度學(xué)習(xí)）、自然語言處理和機器人五大技術(shù)領(lǐng)域，進而展開分析。

▋《報告》中顯示，我國健康醫(yī)療人工智能領(lǐng)域科學(xué)出版物總量已位居全球第二，僅次于美國；但Dimensions數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計的基礎(chǔ)研究資助經(jīng)費與歐美國家相比差距仍較大。我國在該領(lǐng)域中目前的專利申請量和臨床試驗注冊量均已位居世界首位，且呈持續(xù)增長勢頭。

▋在聚焦的健康醫(yī)療問題領(lǐng)域方面，我國的人工智能主要解決臨床研究（例如AI賦能臨床研究過程）、神經(jīng)系統(tǒng)疾病、公共衛(wèi)生監(jiān)測、腫瘤、心肺血液疾病等領(lǐng)域的需求，尤其是新型冠狀病毒感染（新冠）疫情發(fā)生以來，公共衛(wèi)生領(lǐng)域的人工智能研究與應(yīng)用數(shù)量顯著增加。

▋在聚焦的人工智能技術(shù)細分領(lǐng)域方面，機器學(xué)習(xí)是我國的主要技術(shù)領(lǐng)域，占比尤其明顯（＞80%；國際上這一份額為66.7%）；而在醫(yī)療機器人研發(fā)、知識庫及本體構(gòu)建、醫(yī)學(xué)自然語言處理等領(lǐng)域的研究積累相對不足。

與2020年和2021年報告相比，本《報告》拓展了注冊AI臨床試驗的數(shù)據(jù)來源，在Clinicaltrials.gov基礎(chǔ)上，增加了中國、日本、印度、澳大利亞等11個國家/地區(qū)的臨床試驗注冊平臺。數(shù)據(jù)顯示，AI臨床試驗注冊量與國家醫(yī)療可及性與質(zhì)量（HAQ）指數(shù)呈正相關(guān)。這一結(jié)果提示：醫(yī)療服務(wù)可及性越高的國家，AI臨床試驗的數(shù)量越多。然而，在6336項注冊的臨床試驗中，僅有6.76%的試驗報告了結(jié)果。

本《報告》新增了醫(yī)療人工智能領(lǐng)域科學(xué)-技術(shù)交叉圖景。被專利引用的論文是技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)，位于轉(zhuǎn)化的前端。本次報告對論文和相關(guān)專利進行了共被引網(wǎng)絡(luò)分析，尤其是在新藥研發(fā)領(lǐng)域的探索，藥物發(fā)現(xiàn)經(jīng)歷了由粗到精、由盲目到自覺、由經(jīng)驗性試驗到科學(xué)性試驗的過程。現(xiàn)代科學(xué)和計算機技術(shù)的發(fā)展，改進了新藥研發(fā)的技術(shù)和方法，可以避免大量重復(fù)試驗和資源浪費。為了探究新藥研發(fā)的技術(shù)和方法發(fā)展態(tài)勢，本報告對已經(jīng)發(fā)表的新藥研發(fā)與應(yīng)用研究進行了分析。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用在Health AI相關(guān)的研究中，新藥研發(fā)領(lǐng)域被專利引用的論文數(shù)量和論文發(fā)表趨勢保持一致，但被專利引用的論文更新速度有一定滯后性。

《報告》繼續(xù)強調(diào)了健康醫(yī)療人工智能領(lǐng)域尚需完善和發(fā)展的諸多方面，如人工智能相關(guān)的臨床試驗研究設(shè)計及報告等均需要進一步規(guī)范且尚處于起步摸索階段。同時指出，為了充分發(fā)揮人工智能的潛力，醫(yī)師、科研人員和人工智能科學(xué)家應(yīng)緊密合作，基于可靠的方法、遵循倫理的準(zhǔn)則，力爭在醫(yī)療實踐中不斷完善應(yīng)用、評估和改進人工智能技術(shù)。

本報告中，至少有兩點讓人印象深刻。一是堅持需求導(dǎo)向。報告分析了健康醫(yī)療人工智能的技術(shù)譜和疾病譜，這可能會引發(fā)大家的思考，人工智能到底應(yīng)該聚焦那些負(fù)擔(dān)最重的疾病，還是應(yīng)該聚焦它可能發(fā)揮最大影響的地方？對于高負(fù)擔(dān)疾病，如心血管疾病、惡性腫瘤等，人工智能將在疾病智能診療方面發(fā)揮重要價值；同時，人群健康管理又是人工智能發(fā)揮最大影響力的領(lǐng)域，充分將預(yù)防理念融入大健康，所以兩者并不矛盾。二是體現(xiàn)了循證思維。報告結(jié)合了數(shù)據(jù)和證據(jù)，堅持客觀理性，并特別強調(diào)了需要將循證理念引入健康醫(yī)療人工智能的療效和安全性評價，需要嚴(yán)格規(guī)范的人工智能相關(guān)臨床研究設(shè)計和臨床報告規(guī)范指南。這是促進健康醫(yī)療人工智能高質(zhì)量證據(jù)積累，最終促進其落地應(yīng)用，發(fā)揮其真正價值的關(guān)鍵。同時，報告也以“將健康醫(yī)療領(lǐng)域劃歸為與 AI 有契約的‘應(yīng)許之地’”的觀點，考慮到人文關(guān)懷在醫(yī)學(xué)中至關(guān)重要且無法被任何技術(shù)系統(tǒng)替代的價值，為報告增添了一絲絲溫情。

中國工程院院士

中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會全國委員會副主席

北京大學(xué)常務(wù)副校長、醫(yī)學(xué)部主任

北京大學(xué)第三醫(yī)院院長

北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院、北京大學(xué)人工智能研究院、中國醫(yī)院協(xié)會健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理專業(yè)委員會將一如既往地響應(yīng)國家在新一代人工智能發(fā)展方面的號召，支持人工智能在健康醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展，堅持深入挖掘健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的價值。

今后，將有更多的系列報告出臺，通過深入分析每年健康醫(yī)療人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)研發(fā)及臨床試驗等方面的客觀數(shù)據(jù)，進一步系統(tǒng)呈現(xiàn)相關(guān)領(lǐng)域的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和發(fā)展趨勢，為我國在該領(lǐng)域相關(guān)的戰(zhàn)略規(guī)劃、研發(fā)布局和臨床應(yīng)用方面提供重要參考。

本文摘編自《健康醫(yī)療人工智能指數(shù)報告2022》（詹啟敏,董爾丹 主編. 北京：科學(xué)出版社，2023.06）一書“前言”“序”，有刪減修改，標(biāo)題為編者所加。

ISBN 978-7-03-075612-1

責(zé)任編輯：王海燕 徐卓立

健康醫(yī)療人工智能（Health AI）是全球醫(yī)療領(lǐng)域研究的新熱點。本書是繼2020年首次正式發(fā)布之后的第3個年度報告，由北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院的專家根據(jù)健康醫(yī)療人工智能領(lǐng)域已發(fā)表的科學(xué)出版物和已注冊的臨床試驗為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)撰寫。內(nèi)容涵蓋科學(xué)研究概覽、科學(xué)技術(shù)交叉、人類-機器協(xié)同3個方面。該報告與首版相比拓展了健康醫(yī)療人工智能科學(xué)出版物和注冊臨床試驗的數(shù)據(jù)集，更全面系統(tǒng)地回顧分析了健康醫(yī)療人工智能領(lǐng)域2009～2021年全球科學(xué)研究和臨床試驗的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和發(fā)展趨勢，并結(jié)合中國的情況進行比較研究，對該領(lǐng)域的現(xiàn)狀進行了全面的闡釋和解讀。在我國健康醫(yī)療人工智能領(lǐng)域的研發(fā)布局、戰(zhàn)略規(guī)劃、人才培養(yǎng)及學(xué)科交叉方面具有重要的參考價值。

（本文編輯：劉四旦）

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