越來越明顯的是，人工智能有潛力徹底改變醫療保健。它可以用於改善整體患者結果、定製治療方案和改進診斷。儘管人工智能迅速融入醫療系統，但美國分散的監管環境仍然妨礙了人工智能驅動的醫療的開發和實施。著名的數據和分析公司GlobalData主張，爲了充分實現人工智能在這一關鍵領域的潛力，需要一個協調的政府框架。
當前的法規拼湊
在醫療保健中使用人工智能需要大量的數據收集、分析和實施。然而，美國的監管環境是碎片化的，各州在不同程度上制定與人工智能相關的法律。雖然一些州施加了有限的限制，但加利福尼亞州等州實施了嚴格的消費者保護法，限制了個人數據的使用。這種差異妨礙了順暢的國家醫療人工智能生態系統的發展，並對跨州運營的實體造成合規問題。
拜登總統在2023年關於人工智能的行政命令顯示了在聯邦層面解決重要問題的嘗試，例如人工智能系統中的偏見、數據隱私和國家安全。儘管該指令是朝着協調方法的一步，但反對者，包括前總統特朗普，認爲過於嚴格的法規可能會妨礙創新。根據歷史背景，美國尚未建立與歐盟等其他地區相似的完整結構。如果聯邦和州的法規不一致，美國可能會失去其在醫療人工智能領域的競爭優勢。
創新與倫理的平衡
由於人工智能依賴於敏感的健康數據，因此在醫療整合方面存在重要的倫理和法律問題。GlobalData醫療分析師Elia Garcia強調了在保護個人隱私和促進創新之間進行謹慎平衡的必要性。健康數據被非法訪問或濫用的可能性，尤其是在跨境傳輸時，強調了需要嚴格但靈活的法規。人工智能系統的開放性、公平性和安全性仍然是公衆信任的先決條件。
爲醫療人工智能創建一個單一的監管框架需要通過集中策略解決多個問題。與醫療行業特有的風險和要求對現有框架進行協調是這一策略的關鍵組成部分。例如，標準化的認證程序可以根據人工智能技術的公平性、臨牀安全性和準確性標準化評估。這將確保人工智能技術在各種醫療領域中仍然可靠且可用，同時允許對風險進行全面評估。
鼓勵多方利益相關者參與
爲使人工智能驅動的醫療系統成功，必須讓許多不同的利益相關者參與其中。在人工智能算法的開發過程中，臨牀醫生、患者、社會科學家、醫療管理人員和監管者之間的合作至關重要。這種參與確保人工智能技術的開發能夠滿足實際需求，同時考慮倫理和文化因素。
通過共同創造模型，可以提高人工智能解決方案的相關性和安全性，其中生物醫學倫理學家和臨牀終端用戶與人工智能開發者緊密合作。這種合作策略通過促進開放性和信任，增加了有效融入醫療系統的可能性。
使用人工智能護照提高透明度
公衆對人工智能信任的基礎是透明度。開發一個“人工智能護照”，即記錄和跟蹤人工智能工具重要特徵的標準化系統，是一個創新的建議。這個護照將詳細涵蓋人工智能系統的設計、數據來源、評估標準、使用和維護。利益相關者可以通過提供一致的可追溯性，在其生命週期內確認人工智能產品的有效性和安全性。
該理念強調在首次實施後進行持續監測和審計。使用實時界面可能會更容易檢測到錯誤或性能變化。隨着人工智能技術在醫療環境中的發展，這種開放性對於維護公衆信任至關重要。
爲了減少與醫療保健中人工智能相關的風險，定義問責制的明確框架是必不可少的。定期審計和風險評估可以幫助發現漏洞並強制執行合規性。
教育與公衆意識
在醫療保健中充分發揮人工智能的潛力還需要解決技能差距。醫療工作者需要特定的培訓才能理解人工智能系統的優缺點。以跨學科爲重點的更新教育可以爲有志的從業者提供在這一變化環境中成功所需的技能。
同樣重要的是旨在提高公民人工智能素養的公衆意識倡議。通過減少濫用的可能性，賦予人們理解和利用人工智能驅動的醫療系統的能力可以改善他們的體驗。如果公衆受到教育，他們更有可能信任和受益於人工智能的進步。
爲了解決與醫療人工智能相關的臨牀、倫理和技術問題，持續的研究是必不可少的。保護隱私、可解釋性和減少偏見的方法是重要的關注領域。創造在各種人口和地理區域中繼續良好運作的靈活人工智能解決方案對於公平提供醫療保健至關重要。
研究全球模型
在制定連貫的人工智能戰略方面，歐盟（EU）提供了深刻的指導。即使成員國之間存在差異，歐盟的協同努力顯示了團結治理的優勢。通過協調法律和資助研究，歐盟顯著減少了醫療人工智能發展的差異。
通過實施這樣的政策，美國可以加強其作爲全球醫療人工智能領導者的地位。改善研究基礎設施和促進政府之間合作的計劃將爲新技術提供廣泛的訪問，並縮小能力差距。
文章《爲什麼醫療人工智能需要一個協調的監管方法以克服美國的法律和倫理障礙》首次出現在Metaverse Post上。
