基于決策模型的人工智能醫療行業治理措施研究

斯穎航 湯少梁

南京中醫藥大學衛生經濟管理學院，南京，210023

人工智能(Artificial Intellegece，AI)醫療行業是傳統醫療與現代科技相結合的新興行業，是人工智能技術在醫療領域中的應用，如新藥研發、輔助疾病診斷、健康管理、醫學影像、臨床決策支持、醫院管理、便攜設備、康復醫療和生物醫學研究等[1]。據《2017年我國衛生健康事業發展統計公報》顯示,全國衛生人員總數達1174.9萬人，全國醫療衛生機構總診療人次達81.8億人次， 供給遠遠滿足不了需求。人工智能在醫療領域上的運用可以大大降低成本和提高效率, 彌補醫療健康產業供需嚴重不平衡[2]。我國人工智能醫療行業發展潛能巨大。然而作為新興行業，我國人工智能醫療行業發展面臨著諸多挑戰：如人工智能醫療發展所需要的醫療數據欠缺且質量低；人工智能醫療的關鍵技術尚不成熟；嚴格的醫療器械監管機制使企業的醫療產品化速度受到限制。此外，人工智能醫療企業還面臨醫療健康數據隱私保護等法律問題[3-4]。

本文旨在從政府、人工智能醫療企業、醫療機構三個主要行業參與者的視角，探討醫療行業的治理方案，為我國發展醫療行業提供參考。

1 人工智能醫療行業發展的困境

雖然我國人工智能醫療市場前景廣闊，但因種種制約因素，行業的發展受到諸多阻礙，政府、醫療機構、人工智能醫療企業三個行業主要參與者面臨諸多挑戰。

1.1 政府關于行業相應政策法規不完善

制定醫療相關政策法規是政府規范醫療服務市場秩序的重要手段和方式，人工智能醫療作為新興行業，由于缺乏行業意識，發展的過程中沒有相關政策法規的指導，如目前醫保對接和人工智能醫療產品落地尚無相應法律法規、倫理規范和政策體系保障。雖然國家規劃了人工智能的發展，但缺乏人工智能醫療行業相應的政策。由于醫療行業的高度嚴謹性，內容不明確、不細化，會嚴重阻礙人工智能醫療行業的發展。

1.2 人工智能醫療企業無法獲取技術應用與數據

人工智能技術與醫療行業結合是一個新興的領域，并不是所有人工智能企業都擅長將技術運用到醫療行業中。目前人工智能醫療市場以初創公司為主，雖然投資了大量的資金，但對人工智能技術與醫療行業結合的研究不夠，各自為營，沒有形成統一的發展模式，導致人工智能醫療行業的發展動力不足。

AI醫療企業對機器的調試需要大量的醫療數據，產品應用也需要與臨床數據相對接。由于沒有建設統一的醫療數據平臺，AI醫療企業獲取數據的渠道主要是與醫療機構合作，但由于醫療數據的隱私性，在使用過程中有泄密的風險, 對個人隱私造成影響，帶來一系列法律和倫理問題。

1.3 醫療機構的數據缺乏質量安全

作為AI醫療發展的基石，有效的醫療數據“捉襟見肘”，使機器學習困難重重。醫療機構的大數據一方面存在數據質量問題，如果醫生的診斷水平不足就會造成誤診，使數據失效。另一方面存在數據安全問題。由于醫療數據涉及到病人的醫療隱私，醫療機構需要考慮AI醫療企業能否保證醫療數據的安全性。此外，許多醫療機構還擔心人工智能醫療的發展會導致大量醫務人員失業，可能會抵制或消極對待人工智能醫療的發展。

2 治理決策分析

2.1 人工智能醫療行業的治理框架

當前國內許多企業對人工智能醫療不斷注入資本，但人工智能技術與醫療的融合發展并不順利。人工智能醫療行業應采取政府主導、AI醫療企業和醫療機構多方參與的發展機制，發揮各參與方的作用。政府對人工智能醫療行業給予政策支持，醫療機構提供醫療數據，人工智能醫療企業提供技術(圖1)。

圖1 行業發展機制框架

2.2 人工智能醫療行業參與者治理框架

人工智能醫療行業的治理的機制中，需要明確參與者各自的責任。三者相互制約，相互影響，發揮著不可或缺的作用(圖2)。

圖2 治理主體之間的關系

政府是人工智能醫療行業治理決策的主導者和環境的創造者。政策是人工智能醫療行業發展的前提條件，政府通過制定相關政策管理其他參與者。AI醫療企業是人工智能醫療行業發展的產物，在行業治理中，進行技術研發、數據分析等都應遵守政府相關政策。AI醫療企業還需要與醫療機構協作，解決醫療數據缺乏等問題，推動醫療產品的落地。醫療機構作為醫療資源的提供者，關系到醫療數據的數量和質量。與AI醫療企業協作，通過人工智能醫療產品可提高醫療機構的醫療效率。醫療數據涉及患者的隱私安全，醫療機構在為企業提供醫療數據的同時，應接受到政府的管理。

行業的治理需要在治理機制下通過多方利益者之間的相互協作，才能達成目標。建立良好的治理機制，需要處理好政府、AI醫療企業和醫療機構三者之間的利益關系。利益關系可通過建立相關模型進行分析。

2.3 決策模型

建立人工智能醫療行業治理機制需要各主體進行有效的決策。政府、AI醫療企業、醫療機構等都致力于尋求減少行業治理成本的方案，以實現利益最大化。

2.3.1 模型假設。假定人工智能醫療行業治理過程中以政府為主導，有N個AI醫療企業和醫療機構參與。政府追求整個人工智能醫療行業治理的利益最大化，而各參與者則追求自身利益最大化。假定政府和各參與者所追求的利益都可量化，模型的假定應符合以下條件。①各參與者都是理性人。②各參與者都期望人工智能醫療行業的健康長遠發展。③各參與者之間信息相互獨立。

2.3.2 決策模型。假設其他參與者的目標函數與政府相同，那么第i個參與者的目標函數為：

Min E [L(b,ε) |M]

L(b,ε) =L[b,r(ε)]=(R-b)2= RTR -2RTb +bTb

在該模型中，E表示期望值，即治理決策的最低成本。L為損失函數，指人工智能醫療行業的某一參與者為了治理時產生的成本費用，T 表示矩陣轉置。 b是指決策主體的具體行動方案，如政府的政策手段、企業的技術策略等。b0和bi分別代表政府和第i個行業主體的治理方案。每個決策主體的行動方案不一樣，因此用轉置矩陣形式代表b=(b0,b1…,bn)T。

ε是決策主體面對的行業狀態，如政策環境、市場環境等。一個決策主體面對的多個行業具體狀態可以用矩陣表示ε=(ε0, ε1…,εn)。

R=r(ε)是決策主體的行業觀察函數，即ε為自變量，R為因變量。表示面對人工智能醫療的困境，政府、AI醫療企業、醫療機構所觀察到的行業狀態不一樣，如政府觀察到缺少政策支持，AI醫療企業觀察到缺少數據與技術等。每個決策主體所觀察到的行業狀態不一樣，可以用轉置矩陣形式代表R=(r0(ε0),r1(ε1),…rn(εn))T。

Z=[zij] (i,j=0, 1…n)表示行動方案之間的關聯性，即Z代表了各決策主體之間進行治理方案的關聯系數。將目標函數進行一階求導，并使倒數等于0，得到如下式子：

求解式子中n+1個式子，可以得到滿足第i個參與者的目標函數最優的治理方案。

明確了人工智能醫療行業各個參與者的目標函數后，當其他參與者的局部利益與整個人工智能醫療行業利益發生沖突時，政府應進行宏觀調控。因此政府可建立綜合整體利益與局部利益的目標函數：

minE[P(b,ε)|M]=minE

將總體的目標函數進行一階求導，并使導數等于0，得到如下式子：

求解式子中n+1個式子，可以得到滿足政府和其他參與者總體目標最優的治理方案。

隨著n的增大,即決策主體的增多，滿足整體利益最優和局部利益最優的行動方案會存在差異，即整體利益與局部利益之間會發生沖突[5]。

隨著人工智能技術的不斷發展，參與到人工智能醫療中的AI醫療企業和醫療機構會不斷增加，行業規模會不斷擴大。在進行治理時，政府和其他參與者之間也會發生利益沖突，政府可根據自身及其他參與者的目標函數，進行協調，以得到最優行業綜合治理行動方案。政府在發揮主導作用的同時，也要調動各參與方的積極性。

3 治理措施

通過對決策模型分析，參與者在進行治理決策時會發生利益沖突，治理需要協調各參與者的利益，外部需要政府的扶持和監督，內部需要各AI企業的技術發展和醫療機構的數據支持。

3.1 政府的職能

3.1.1 加大對人工智能醫療行業的扶持力度。政府的相關部門可在廣泛調研的基礎上，了解人工智能醫療行業的發展現狀，分析發展困境，制定適合行業可持續發展的治理政策。政府作為行業的主導者，還應加強對其他參與者的扶持力度，如對AI醫療企業的科技創新的財政投入，激發AI醫療企業的研發熱情，號召更多的行業潛在參與者加入，加速發展人工智能醫療行業。

3.1.2 加強對人工智能醫療行業的監管。建立和完善行業監管機制，凈化行業環境,努力為人工智能醫療行業的發展營造良好的環境。如通過監督醫療機構的醫療數據庫和督促AI醫療企業建立醫療數據安全機制，加強對參與者的監督，打擊利用醫療數據泄露患者隱私的行為。

3.1.3 樹立服務意識。政府不僅要扶持和監督行業的發展，更要關心民眾對人工智能醫療行業的態度，解決關乎民眾利益的問題。政府部門應明確AI在醫療健康領域的定位, 明確AI只是幫助醫生進行臨床診療, 方便患者獲得高質量的醫療服務, 醫生仍對診斷結果負主要責任[6]。加強對人工智能醫療的宣傳和知識普及，提高人們對人工智能醫療的了解，促進人工智能醫療的健康發展。政府還應加快解決人工智能醫療行業中的醫保對接問題，維護好民眾們的切身利益。

3.2 企業的責任

3.2.1 加強人工智能醫療技術的研發。AI醫療企業相關技術的研發應遵守現有政策法規，將醫療行業的原則與人工智能技術相結合，積極開展相關技術的研究，推動我國人工智能醫療行業的發展。AI醫療企業還應關注行業最新動態，充分了解市場需求，及時調整相關產品研發規劃。

3.2.2 加強與其他參與者的合作。AI醫療企業之間可以通過合作，取長補短，互通有無，共同應對數據和技術問題。AI醫療企業與醫療機構應在遵紀守法的基礎上，建立醫療數據安全機制，研究數據脫敏技術, 保障醫療數據可以實時、準確地流通, 避免數據的泄露，充分保證醫療數據的安全性[7]。

3.3 醫療機構參與

3.3.1 加快建立優質的人工智能醫療數據庫。人工智能醫療需要大型醫療數據支撐，提供高質量的醫療數據對于人工智能醫療行業發展至關重要。醫療機構應順應人工智能醫療發展的潮流，在遵守相關政策法規的前提下，加強醫療數據的管理，建立醫療數據庫。應加強對醫生的訓練和提高醫生診療水平，提高數據的有效性。

3.3.2 樹立行業整體意識。醫療機構是人工智能醫療行業不可或缺的一部分，應加強其行業責任感，積極參與人工智能醫療的研發。加強與相關企業的合作，在確保醫療大數據安全的基礎上，實現醫療數據的共享互通，加快人工智能技術在醫療領域的應用。