農工黨中央：關於推動人工智能與醫療健康產業融合發展的提案

中共十九大報告提出要推動人工智能和實體經濟深度融合。近年來，人工智能在平衡醫療資源供給與需求矛盾、推動藥品及醫療器械產業研發創新等方面均取得顯著階段性成果，產業融合發展初見成效，但同時也存在一些困難和問題：一是以政策法規為引領的頂層設計尚不完善，人工智能在檢驗檢測、疾病診斷、治療康復中的角色定位不明確，大量亟需的基礎技術、質量評價等具體標准缺失﹔二是以優質數據為生產資料的健康醫療數據運營體系尚未完全形成，缺乏牽頭單位落實健康醫療數據採集、匯聚、治理、安全、隱私保障等規范標准及商業應用回饋機制，難以為醫療健康人工智能發展提供有力支撐﹔三是以跨界為特點的人才隊伍極度匱乏，兼具專業醫學和數據算法科學背景的人才數量質量遠不能滿足需要，這是提速人工智能與產業融合的核心障礙﹔四是以資本推動產業融合發展的模式尚未建立，在人工智能提升醫療服務供給能力、提升國內醫藥及器械創新方面，缺乏資本產業化引導﹔五是以新技術新思路為特點的監管機制尚不健全，在沿用傳統監管機制過度限制創新的同時，忽略新技術帶來的關鍵風險，審評審批成本高、效率低。

為此，建議：

一、加強高質量發展的頂層設計

一是全面推進政策法規創新。探索制定人工智能醫療健康產業融合的商業化、規模化政策法規，從政策上明確人工智能醫療器械、系統軟件在醫療服務中的功能作用，法律法規上劃定應用邊界﹔二是加快制定人工智能醫療器械、系統軟件等級評價標准，建立民用和醫療專業雙體系。

二、完善健康醫療大數據運營體系

一是明確數據權屬。清晰界定健康醫療數據的所有權、採集權、存儲權、開發運營權，明確要求央企在健康醫療數據運營管理方面承擔社會擔當﹔二是實現數據互聯互通。打破、打通符合要求的各類各級醫療衛生機構之間和由於懶政、利益關聯等因素構建的數據孤島﹔三是加快推進數據標准化。建立統一的電子病歷標准、臨床用語、編碼體系並推廣，統一臨床數據、醫保數據﹔四是建立健全數據保護機制。健全健康醫療數據安全和隱私保護的標准規范，建立衛生、藥監、工信、公安等多部門聯動的數據保護和管理響應機制。

三、加強人才的培養和認定

一是完善基礎教育體系。加快大數據、人工智能基礎研究學科的設置和完善。加快復合型人才培養和學科布局，鼓勵醫科院校設立大數據、人工智能相關交叉學科專業﹔二是加快引進高端人才和高水平創新團隊，積極參與國際人才競爭﹔三是加強校醫企合作，形成最大合力。鼓勵高等院校、醫療衛生機構、企業三方加強合作。加強醫務人員對人工智能產品的使用培訓，鼓勵人工智能領域和醫療領域的跨界交流。

四、鼓勵發展專項資本，加速技術引進

一是鼓勵國有資本參與以醫療大數據、人工智能為主方向的基金投資工作﹔二是形成聚集效應，加速融合發展。鼓勵設立以醫療大數據、人工智能為主題的產業孵化平台，配套提供政策、資本、生產資料（數據）、人才、審批服務相關支撐﹔三是加速技術引進，鼓勵海外先進技術的引進和本地化開發，融合國內大數據、人工智能技術，推出擁有自主知識產權的創新產品，改道超車。

五、全面加強審評審批能力

一是推動審評審批規范升級，建立有利於支持新技術發展的監管制度。合理評估臨床風險，加大對隱私保護、數據安全風險的監管力度﹔二是多措並舉提高審評審批效率。擴充人工智能醫療器械、系統軟件專項審評審批人員編制，提高其薪酬待遇。組建多門類的專家評審委員會，為監管部門提供支持﹔三是適度放寬審批要求。對引進海外成熟技術，在數據、人工智能系統層面實現改造的醫療器械提供快捷通道，可批准不需要重新做臨床試驗，隻需補充升級更新內容及風險評估的相關解釋說明材料即可。