越来越明显的是，人工智能有潜力彻底改变医疗保健。它可以用于改善整体患者结果、定制治疗方案和改进诊断。尽管人工智能迅速融入医疗系统，但美国分散的监管环境仍然妨碍了人工智能驱动的医疗的开发和实施。著名的数据和分析公司GlobalData主张，为了充分实现人工智能在这一关键领域的潜力，需要一个协调的政府框架。
当前的法规拼凑
在医疗保健中使用人工智能需要大量的数据收集、分析和实施。然而，美国的监管环境是碎片化的，各州在不同程度上制定与人工智能相关的法律。虽然一些州施加了有限的限制，但加利福尼亚州等州实施了严格的消费者保护法，限制了个人数据的使用。这种差异妨碍了顺畅的国家医疗人工智能生态系统的发展，并对跨州运营的实体造成合规问题。
拜登总统在2023年关于人工智能的行政命令显示了在联邦层面解决重要问题的尝试，例如人工智能系统中的偏见、数据隐私和国家安全。尽管该指令是朝着协调方法的一步，但反对者，包括前总统特朗普，认为过于严格的法规可能会妨碍创新。根据历史背景，美国尚未建立与欧盟等其他地区相似的完整结构。如果联邦和州的法规不一致，美国可能会失去其在医疗人工智能领域的竞争优势。
创新与伦理的平衡
由于人工智能依赖于敏感的健康数据，因此在医疗整合方面存在重要的伦理和法律问题。GlobalData医疗分析师Elia Garcia强调了在保护个人隐私和促进创新之间进行谨慎平衡的必要性。健康数据被非法访问或滥用的可能性，尤其是在跨境传输时，强调了需要严格但灵活的法规。人工智能系统的开放性、公平性和安全性仍然是公众信任的先决条件。
为医疗人工智能创建一个单一的监管框架需要通过集中策略解决多个问题。与医疗行业特有的风险和要求对现有框架进行协调是这一策略的关键组成部分。例如，标准化的认证程序可以根据人工智能技术的公平性、临床安全性和准确性标准化评估。这将确保人工智能技术在各种医疗领域中仍然可靠且可用，同时允许对风险进行全面评估。
鼓励多方利益相关者参与
为使人工智能驱动的医疗系统成功，必须让许多不同的利益相关者参与其中。在人工智能算法的开发过程中，临床医生、患者、社会科学家、医疗管理人员和监管者之间的合作至关重要。这种参与确保人工智能技术的开发能够满足实际需求，同时考虑伦理和文化因素。
通过共同创造模型，可以提高人工智能解决方案的相关性和安全性，其中生物医学伦理学家和临床终端用户与人工智能开发者紧密合作。这种合作策略通过促进开放性和信任，增加了有效融入医疗系统的可能性。
使用人工智能护照提高透明度
公众对人工智能信任的基础是透明度。开发一个“人工智能护照”，即记录和跟踪人工智能工具重要特征的标准化系统，是一个创新的建议。这个护照将详细涵盖人工智能系统的设计、数据来源、评估标准、使用和维护。利益相关者可以通过提供一致的可追溯性，在其生命周期内确认人工智能产品的有效性和安全性。
该理念强调在首次实施后进行持续监测和审计。使用实时界面可能会更容易检测到错误或性能变化。随着人工智能技术在医疗环境中的发展，这种开放性对于维护公众信任至关重要。
为了减少与医疗保健中人工智能相关的风险，定义问责制的明确框架是必不可少的。定期审计和风险评估可以帮助发现漏洞并强制执行合规性。
教育与公众意识
在医疗保健中充分发挥人工智能的潜力还需要解决技能差距。医疗工作者需要特定的培训才能理解人工智能系统的优缺点。以跨学科为重点的更新教育可以为有志的从业者提供在这一变化环境中成功所需的技能。
同样重要的是旨在提高公民人工智能素养的公众意识倡议。通过减少滥用的可能性，赋予人们理解和利用人工智能驱动的医疗系统的能力可以改善他们的体验。如果公众受到教育，他们更有可能信任和受益于人工智能的进步。
为了解决与医疗人工智能相关的临床、伦理和技术问题，持续的研究是必不可少的。保护隐私、可解释性和减少偏见的方法是重要的关注领域。创造在各种人口和地理区域中继续良好运作的灵活人工智能解决方案对于公平提供医疗保健至关重要。
研究全球模型
在制定连贯的人工智能战略方面，欧盟（EU）提供了深刻的指导。即使成员国之间存在差异，欧盟的协同努力显示了团结治理的优势。通过协调法律和资助研究，欧盟显著减少了医疗人工智能发展的差异。
通过实施这样的政策，美国可以加强其作为全球医疗人工智能领导者的地位。改善研究基础设施和促进政府之间合作的计划将为新技术提供广泛的访问，并缩小能力差距。
文章《为什么医疗人工智能需要一个协调的监管方法以克服美国的法律和伦理障碍》首次出现在Metaverse Post上。
