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中新网北京3月10日电(记者朱晓颖李金磊)当前,人工智能、脑机接口等前沿科技正重塑中国医疗卫生服务模式。全国政协委员、江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院、江苏省妇幼保健院)院长刘云在今年全国两会期间建议,破解“AI+医疗”优质应用供给不足难题。
全国政协委员、江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院、江苏省妇幼保健院)院长刘云。受访者本人供图
从全国层面来看,《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》等政策出台,各地积极探索大模型本地化部署、人工智能辅助诊疗等应用,取得了积极成效。
“实践中,我深切感受到,‘AI+医疗’优质应用供给不足,多部门数据共享机制仍然不健全,高质量数据集缺失,用于医疗AI的基础模型差异大,专业化特征的垂直模型标准化也不统一,各医疗机构的应用水平也有差异,在伦理、监管、责任机制方面也有很大的完善空间。”刘云表示。
她建议,实施医疗卫生行业AI高质量数据集建设计划,做好顶层设计,可分区域、分病种建设国家级医疗健康高质量数据集底座。完善AI构建的技术评价,建立共建共享机制。探索政府主导、多方参与的可持续运营模式。完善数据安全与隐私保护及数据确权机制,推动数据合规、高效流通,为人工智能医疗应用筑牢基础。
对医疗AI产品同质化竞争严重、可推广性不强、难落地基层等问题,刘云建议,提升AI产品质量与适配性,可通过以点带面模式,在一个区域一个机构试点成功后在全区域推广。完善AI医疗产品全链条评价准入体系,形成优胜劣汰生态。建立全国统一AI应用场景库,引导资源聚焦临床核心痛点,重点扶持成熟度高、适配性强、性价比优的产品。推动产品轻量化改造,适配基层设备与人员能力。
在深化学科交叉融合、强化复合型人才支撑方面,刘云建议,推进智能医学工程等学科高质量发展,支持高校优化学科布局,推动医学与人工智能、大数据深度融合,创新建立未来技术学院。鼓励高校、医疗机构、企业共建实训基地,强化本硕博定向培养和在职人员系统培训,将临床实践与技术研发贯穿人才培养全过程。完善人才评价激励机制,将AI应用、成果转化、技术推广成效纳入职称评定、科研经费支持等指标,打造高素质医工交叉人才队伍。(完)
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