在中國醫(yī)院協(xié)會健康醫(yī)療大數據應用管理專業(yè)委員會指導下，北京大學健康醫(yī)療大數據國家研究院（專業(yè)委員會秘書處所在單位）聯(lián)合浙江省北大信息技術高等研究院、北京大學人工智能研究院智慧公眾健康研究中心、Digital Science發(fā)布（Health AI Index Report 2022）。該報告是繼2020年首次發(fā)布后的第3個年度報告。

（后簡稱《報告》）繼續(xù)從科學研究概覽、科學技術交叉、人類-機器協(xié)同3個方面，基于已發(fā)表的健康醫(yī)療人工智能科學出版物和已注冊的臨床試驗數據，回顧分析健康醫(yī)療人工智能領域2009～2021年全球科學研究和臨床試驗的規(guī)模、結構和發(fā)展趨勢，并分析中國的表現。

▲ 健康醫(yī)療人工智能科學出版物數據集界定方法

與2020年和相比，本《報告》拓展了健康醫(yī)療人工智能科學出版物數據集。北京大學健康醫(yī)療大數據國家研究院與Nature旗下的Digital Science公司合作，基于科學大數據分析系統(tǒng)Dimensions平臺，利用其研究領域（Field of Research）分類編碼體系，系統(tǒng)采集了健康醫(yī)療人工智能全球科學出版物、基金資助項目、申請專利、注冊臨床試驗等數據，并與研究院基于醫(yī)學主題詞（MeSH）構建的數據集進行融合，重新構建健康醫(yī)療人工智能研發(fā)和應用的語料庫，共篩選出75 820多篇科學出版物和6336項注冊臨床試驗。再通過文本挖掘方法，提取語料庫文本中的醫(yī)學主題詞，利用醫(yī)學主題詞的樹狀結構，將人工智能分為決策規(guī)則、知識庫（含本體）、機器學習（含深度學習）、自然語言處理和機器人五大技術領域，進而展開分析。

▋《報告》中顯示，我國健康醫(yī)療人工智能領域科學出版物總量已位居全球第二，僅次于美國；但Dimensions數據庫統(tǒng)計的基礎研究資助經費與歐美國家相比差距仍較大。我國在該領域中目前的專利申請量和臨床試驗注冊量均已位居世界首位，且呈持續(xù)增長勢頭。

▋在聚焦的健康醫(yī)療問題領域方面，我國的人工智能主要解決臨床研究（例如AI賦能臨床研究過程）、神經系統(tǒng)疾病、公共衛(wèi)生監(jiān)測、腫瘤、心肺血液疾病等領域的需求，尤其是新型冠狀病毒感染（新冠）疫情發(fā)生以來，公共衛(wèi)生領域的人工智能研究與應用數量顯著增加。

▋在聚焦的人工智能技術細分領域方面，機器學習是我國的主要技術領域，占比尤其明顯（＞80%；國際上這一份額為66.7%）；而在醫(yī)療機器人研發(fā)、知識庫及本體構建、醫(yī)學自然語言處理等領域的研究積累相對不足。

與2020年和2021年報告相比，本《報告》拓展了注冊AI臨床試驗的數據來源，在Clinicaltrials.gov基礎上，增加了中國、日本、印度、澳大利亞等11個國家/地區(qū)的臨床試驗注冊平臺。數據顯示，AI臨床試驗注冊量與國家醫(yī)療可及性與質量（HAQ）指數呈正相關。這一結果提示：醫(yī)療服務可及性越高的國家，AI臨床試驗的數量越多。然而，在6336項注冊的臨床試驗中，僅有6.76%的試驗報告了結果。

本《報告》新增了醫(yī)療人工智能領域科學-技術交叉圖景。被專利引用的論文是技術創(chuàng)新的基礎，位于轉化的前端。本次報告對論文和相關專利進行了共被引網絡分析，尤其是在新藥研發(fā)領域的探索，藥物發(fā)現經歷了由粗到精、由盲目到自覺、由經驗性試驗到科學性試驗的過程?，F代科學和計算機技術的發(fā)展，改進了新藥研發(fā)的技術和方法，可以避免大量重復試驗和資源浪費。為了探究新藥研發(fā)的技術和方法發(fā)展態(tài)勢，本報告對已經發(fā)表的新藥研發(fā)與應用研究進行了分析。其中神經網絡被廣泛應用在Health AI相關的研究中，新藥研發(fā)領域被專利引用的論文數量和論文發(fā)表趨勢保持一致，但被專利引用的論文更新速度有一定滯后性。

《報告》繼續(xù)強調了健康醫(yī)療人工智能領域尚需完善和發(fā)展的諸多方面，如人工智能相關的臨床試驗研究設計及報告等均需要進一步規(guī)范且尚處于起步摸索階段。同時指出，為了充分發(fā)揮人工智能的潛力，醫(yī)師、科研人員和人工智能科學家應緊密合作，基于可靠的方法、遵循倫理的準則，力爭在醫(yī)療實踐中不斷完善應用、評估和改進人工智能技術。

本報告中，至少有兩點讓人印象深刻。一是堅持需求導向。報告分析了健康醫(yī)療人工智能的技術譜和疾病譜，這可能會引發(fā)大家的思考，人工智能到底應該聚焦那些負擔最重的疾病，還是應該聚焦它可能發(fā)揮最大影響的地方？對于高負擔疾病，如心血管疾病、惡性腫瘤等，人工智能將在疾病智能診療方面發(fā)揮重要價值；同時，人群健康管理又是人工智能發(fā)揮最大影響力的領域，充分將預防理念融入大健康，所以兩者并不矛盾。二是體現了循證思維。報告結合了數據和證據，堅持客觀理性，并特別強調了需要將循證理念引入健康醫(yī)療人工智能的療效和安全性評價，需要嚴格規(guī)范的人工智能相關臨床研究設計和臨床報告規(guī)范指南。這是促進健康醫(yī)療人工智能高質量證據積累，最終促進其落地應用，發(fā)揮其真正價值的關鍵。同時，報告也以“將健康醫(yī)療領域劃歸為與 AI 有契約的‘應許之地’”的觀點，考慮到人文關懷在醫(yī)學中至關重要且無法被任何技術系統(tǒng)替代的價值，為報告增添了一絲絲溫情。

中國工程院院士

中國科學技術協(xié)會全國委員會副主席

北京大學常務副校長、醫(yī)學部主任

北京大學第三醫(yī)院院長

北京大學健康醫(yī)療大數據國家研究院、北京大學人工智能研究院、中國醫(yī)院協(xié)會健康醫(yī)療大數據應用管理專業(yè)委員會將一如既往地響應國家在新一代人工智能發(fā)展方面的號召，支持人工智能在健康醫(yī)療領域的發(fā)展，堅持深入挖掘健康醫(yī)療大數據的價值。

今后，將有更多的系列報告出臺，通過深入分析每年健康醫(yī)療人工智能領域基礎研發(fā)及臨床試驗等方面的客觀數據，進一步系統(tǒng)呈現相關領域的規(guī)模、結構和發(fā)展趨勢，為我國在該領域相關的戰(zhàn)略規(guī)劃、研發(fā)布局和臨床應用方面提供重要參考。

本文摘編自《健康醫(yī)療人工智能指數報告2022》（詹啟敏,董爾丹 主編. 北京：科學出版社，2023.06）一書“前言”“序”，有刪減修改，標題為編者所加。

ISBN 978-7-03-075612-1

責任編輯：王海燕 徐卓立

健康醫(yī)療人工智能（Health AI）是全球醫(yī)療領域研究的新熱點。本書是繼2020年首次正式發(fā)布之后的第3個年度報告，由北京大學健康醫(yī)療大數據國家研究院的專家根據健康醫(yī)療人工智能領域已發(fā)表的科學出版物和已注冊的臨床試驗為基礎數據撰寫。內容涵蓋科學研究概覽、科學技術交叉、人類-機器協(xié)同3個方面。該報告與首版相比拓展了健康醫(yī)療人工智能科學出版物和注冊臨床試驗的數據集，更全面系統(tǒng)地回顧分析了健康醫(yī)療人工智能領域2009～2021年全球科學研究和臨床試驗的規(guī)模、結構和發(fā)展趨勢，并結合中國的情況進行比較研究，對該領域的現狀進行了全面的闡釋和解讀。在我國健康醫(yī)療人工智能領域的研發(fā)布局、戰(zhàn)略規(guī)劃、人才培養(yǎng)及學科交叉方面具有重要的參考價值。

（本文編輯：劉四旦）

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