作為近年來被提及次數越來越多的關鍵詞，AI+醫療的產業機遇在國內市場正處於產業機遇的爆發期。
從2022年【科技部關於支持建設新一代人工智慧示範套用場景的通知】的印發，到今年兩會上多位代表委員的建言獻策。AI+醫療正以強勁的發展勢頭在國內迅猛發展，AI大模型將透過覆蓋更多預防、診斷、決策下的場景，以更好實作降本增效的目的。
01
兩會關於AI的聲音
（一）AI安全與治理
全國人大代表，中國移動河南公司黨委書記、董事長、總經理樓向平：構建系統化的AI法律法規體系；構建統一的可信AI技術標準和評估體系，加強內生安全防禦技術研究，實作AI「生成即安全」。
全國人大代表、方大集團董事長熊建明：建議國家有關部門加強AI在公共安全領域的監控、檢測、培訓、安全管理人員定位與軌跡追蹤、危險源監測及管理與預警、安全事故溯源與分析等系統的開發和套用，充分發揮AI技術在公共安全領域的重要作用，以達到消除安全隱患、有效降低安全事故的發生。
全國人大代表、農工黨中央委員、南昌大學元宇宙研究院院長閔衛東：加快研究數位技術防範AI風險，在AI飛速發展的同時，建立起相應的數位之「盾」，拉緊AI的「韁繩」。
全國政協委員、奇安信董事長齊向東：大力推進「AI+安全」的科技創新能力，將AI安全技術融入數位化場景；鼓勵企業和高校最新的AI科研成果和網路安全攻防技術相融合；大力探索「AI+安全」創新套用，搶占國家安全的AI戰略制高點，提高中國應對網路空間安全風險與不確定性的能力。
全國政協委員、知乎創始人兼CEO周源：建立數據合規的監管機制，推動完善AIGC監管立法，保護和規範AI領域的數據合規；加強數據安全和智慧財產權的保護措施；加快高品質中文數據集的開發與利用。
全國政協委員，上海市浙江青年人才聯合會主席、金杜律師事務所高級合夥人張毅：在立法層面，中國可加快推進【人工智慧法】的出台，以構建AI演算法治理體系，彌補監管體系空白；在監管手段上，建議強化和創新演算法監管。透過完善演算法治理聯席會議制度，實作多部門協同監管，形成「橫向協同，縱向聯動」的演算法治理格局；在保障使用者權利方面，建議推進演算法服務商以個人能夠理解的方式披露演算法風險與可能產生的損害、演算法執行步驟與決策結果間關系等執行規則，減少專業術語，便於使用者理解和決策。
全國政協常委、中國移動黨組書記、董事長楊傑：加快前瞻性基礎研究、引領性原創成果的重大突破，打造企業為主體、產學研用深度融合的創新聯合體，構建可控可信的安全防護體系，充分發揮AI的巨大潛能，推動新質生產力加快發展。
全國政協常委，中國作家協會副主席、書記處書記、著名作家邱華棟：加強AI領域版權保護，包括完善相關立法，明確AI領域版權保護的原則性問題；充分發揮行業政策、國標、行標等「軟法」的作用，提升AI領域版權保護工作的專業化、精細化水平；建立AI開發者與權利人組織良性對話機制，推動國家權威機構監管的正版語料資料庫建設；加快落實AI領域版權保護多方主體責任，構建內送流量備援容錯機制體參與的共建共治共享社會治理體系。
全國政協委員，民革廣東省委會副主委、深圳市委會主委，深圳市人大常委會副秘書長何傑：積極參與AI全球治理；加快打造AI治理的中國模式和國際樣板。
（二）AI套用落地
全國人大代表，美的副總裁、財務長鐘錚：加快推動「智慧制造專項」立項實施，透過支持科研院所、企業研究和突破數位化、AI、先進工藝、智慧裝備等關鍵技術的創新和融合，推動工業機器人、工業軟體、智慧控制裝備、增材制造裝備等重點產品研發和產業化，帶動工藝、裝備、軟體成組連線創新突破，形成自主可控、先進適用的通用智慧制造系統解決方案基座。
全國政協常委、浙江省政協副主席陳小平：搶抓AI戰略高地和發展主動權，賦能各領域產業創新，成為發展新質生產力的重要引擎。
全國政協委員、常委，中國工程院院士錢鋒：AI賦能新型工業化，要樹立目標導向觀念，將AI技術與產業升級需求密切結合，給工廠、產業、行業裝上高品質發展的「工業大腦」；引導實體企業與AI技術深度融合，深度挖掘數據價值、高效配置資源能源、精準管控安全環保品質、基於數據實施高效決策、為產業鏈條深度賦能，從而打造「智造新實體」。
全國政協委員、360集團創始人兼董事長周鴻祎：深化AI多場景套用，支持大模型向垂直化、產業化方向發展；鼓勵兼具「安全和AI」能力的企業解決通用大模型安全問題。
（三）AI技術發展
全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰：系統性制定國家【通用AI發展規劃】（簡稱【規劃】）；在制定國家【規劃】的同時，加快推進通用大模型的相關工作，不斷縮小中美通用AI產業在通用底座平台方面的差距，並在行業套用和價值創造上打造中國的比較優勢。
全國人大代表、中國鐵塔董事長張誌勇：建立算力資源公共排程平台，促進算力資源協同共享，提升算力資源利用效能；提升自主創新能力，在政策引導、品牌推廣、行業采購等層面加大對國產硬體的支持力度，推進AI深度學習框架、AI硬體計算100%國產化；加快推動能夠提供訓練和推理一體化的單體超大規模行業智算中心建設。
全國政協委員、微博CFO曹菲：促進AI數據交易市場發展，加快數據跨境流動規範實施，推動創新企業能夠合法合理地獲取可公開的優質數據，打破制約大模型技術發展的瓶頸。
全國政協常委、浙江省政協副主席陳小平：推動建立AI大數據開放創新平台，鼓勵企業和研究機構共享符合法律法規要求的高品質語料庫資源；支持開展專門的數據標註、清洗等預處理工作，為訓練大模型提供優質數據來源；研究制定更適應AI產業發展特點的數據權益保障和流通規則，降低企業合規成本。
全國政協委員、京東集團技術委員會主席曹鵬：自主研發和產業發展相輔相成；鼓勵國產算力軟硬協同，支持大模型創新與套用；建設分布式新型數位基礎設施；鼓勵鏈主企業推動生態鏈上下遊套用自主研發技術創新。
（四）AI人才培養
全國人大代表，小米創辦人、董事長兼CEO雷軍：加強培養AI人才，滿足科技變革需求，包括從義務教育階段普及AI素養教育；大力推進高校AI相關專業的建設；支持大型科技企業和教培機構培育AI套用型人才。
全國人大代表、萬華化學董事長廖增太：多方協同合作，形成國家級化工行業通用數據集；提供政策性支持，鼓勵AI在化工行業典型套用場景先行先試；建立完善的AI人才培養戰略和引進政策，強化AI人才體系建設。
全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究員張雲泉：集中AI芯片研制攻克算力瓶頸，普及生成式AI教育，滿足市場對新質生產力人才的需求。
02
AI在醫療行業的影響
人工智慧（AI）技術正在成為推動醫療行業變革的關鍵力量。隨著新冠肺炎疫情對全球醫療系統造成的持續壓力，AI的套用在提高效率、降低成本和增強醫療服務品質方面顯得尤為重要。
精簡行政事務：AI可以透過自動化處理大量的行政和文書工作，從而減少醫療機構的營運成本。例如，使用自然語言處理（NLP）技術可以高效地處理和分析醫療記錄，簡化賬單和保險索賠流程。
提高醫療服務品質：AI演算法能夠分析患者的健康數據，預測疾病風險，並提供個人化的治療方案。此外，AI還可以輔助醫生辨識潛在的藥物交互作用和過敏反應，從而提高患者治療的安全性。
擴大服務可及性：AI技術，特別是遠端監控和智慧診斷工具，可以幫助那些偏遠地區或資源有限的醫療機構提供更好的醫療服務。透過智慧裝置和應用程式，患者可以在家中進行基本的健康監測和咨詢，減少對傳統醫療設施的依賴。
提高人工智慧可信度：為了確保AI系統的可靠性和透明度，需要開發可解釋的演算法，並對數據進行嚴格的品質控制。這有助於建立患者和醫療專業人員對AI醫療解決方案的信任。
監管挑戰：隨著AI在醫療領域的套用日益廣泛，各國政府面臨著制定和實施有效監管政策的挑戰。監管框架需要平衡創新的鼓勵和患者安全的保護。
負責任地部署人工智慧：醫療機構和公司必須確保AI的使用符合倫理標準，保護患者私密，並確保所有相關流程都是透明和可審計的。這不僅有助於避免法律風險，還能促進患者和其他利益相關者的信任和接受。
03
AI在醫療行業存在的問題
然而，隨著人工智慧在醫療領域的廣泛套用，也面臨著一些挑戰和問題。目前套用AI面臨兩大主要風險：
第一，透過使用AI，醫生可能減少對自身醫學知識的依賴，導致從業者出現技術不足的情況；
第二 ， 風險在於AI模型的小錯誤極易擴大，如果是一個人犯錯，由於接觸患者的數量有限，風險相對有限，但AI模型的錯誤則是全球性的。
為了確保AI在醫療領域的負責任套用，我們需要關註以下幾個方面：
第一，數據透明性。AI技術的決策和推薦往往基於大量的數據。因此，我們必須確保這些數據的來源和收集方式透明、合法，並且受到嚴格的監管。同時，患者也有權知道自己的數據被如何使用和共享。
第二，演算法可解釋性。AI的決策過程往往是一個「黑箱」過程，人們很難理解其背後的邏輯和依據。為了確保AI在醫療領域的可信度，我們需要開發更加透明和可解釋的演算法，讓醫生和患者都能夠理解AI的決策過程。
第三，AI執行可靠性。AI技術在醫療領域的套用必須保證高度的可靠性。任何錯誤或故障都可能導致嚴重的後果，甚至危及患者的生命。因此，我們需要對AI系統進行嚴格的測試和驗證，確保其在各種情況下都能夠穩定執行。
總之，AI在醫療行業的套用前景廣闊，但同時也需要謹慎地解決伴隨而來的技術和監管挑戰。透過負責任地部署和使用AI技術，醫療行業可以更好地滿足患者的需求，提供更高品質的醫療服務。
