医疗人工智能产品的研发及应用过程中，如何对健康医疗数据、个人信息进行合法使用；医疗人工智能产品在使用过程中产生的医疗问题，该由谁承担责任；如何对医疗人工智能产品的知识产权进行保护等问题，成为医疗AI在蓬勃发展急需解决的新问题。

10月31日，在健康报社、《中国卫生》杂志社主办的“互联网＋医疗监管与法律主题研讨会”上，来自社会各界的专家、企业代表聚焦上述问题，展开深入交流和探讨。

会上，腾讯医疗健康法务总监孟春婷发布首个医疗AI细分领域的法律与监管主题的研究报告《医疗人工智能产业监管及法律研究》（以下简称《报告》）。该《报告》从人工智能在医疗行业的发展现状出发，就产品注册、数据、产品责任、知识产权、伦理等多个议题，进行法律及监管层面的讨论。

“互联网＋医疗”深度融合

目前，我国医疗健康产业供需和资源分配严重不平衡，优质医疗资源集中在北京、上海、广东等一线城市的三甲医院，一些销量高及药效好的药品主要集中在国内外大型医药企业。优质医疗资源稀缺、分布不均衡以及效率低下，无法满足民众医疗需求的增长，导致了“看病难”和“看病贵”的问题。

面对医疗进步的现实需求，随着大数据、人工智能等科学技术的发展，我国医疗产业也在不断寻求变革与突破。发展医疗AI逐渐成为国家提高医疗服务水平、优化医疗资源配置、缓解就医矛盾的重大举措之一。

广东中医药大学赖云锋副教授指出，从2013年开始，我国互联网医院迅猛发展，各大传统医院也在转型升级。2018年4月，国务院办公厅印发《关于促进“互联网＋医疗健康”发展的意见》，明确支持“互联网＋医疗健康”发展的鲜明态度，为互联网医院指引发展方向。

赖云锋指出，信息化建设是互联网医院发展的重要考量因素。对于传统医院来讲，还是要从医学、药学、护理等核心医疗本质出发，进行数据化、网络化并提供服务，提高医疗服务水平，建立互联网医院品牌。

医疗人工智能成大势

近年来，在大数据、云计算、人工智能等技术变革的推动，国家“互联网＋医疗健康”相关利好政策的加持下，我国医疗AI产业蓬勃发展，越来越多的互联网企业及大批技术创新企业不断参与到医疗AI市场，医疗AI产品也日趋多样，应用场景更加丰富。

医疗人工智能的引入有助于对医学专家的医疗知识和诊断治疗的经验进行快速学习并应用，为基层医生提供实效、实时的辅助决策支持，可以提高广大经验不足的医疗工作者的工作能力，应对中国基层群众看病难问题。

从最初的医疗数据存储、医疗数据分析，到给出辅助诊断意见或实施医疗诊断行为，目前医疗AI已经涵盖医学影像、辅助诊断、新药发现、健康管理、语音助手等多个方面。动脉网蛋壳研究院产业研究总监罗仕明指出，中国的医疗人工智能产业在2015年后呈现爆发式发展，2018年之后进入行业存量竞争期，医疗AI产品经过市场验证期进入到商务阶段。

腾讯公司法务副总裁、副总法律顾问谢兰芳表示，腾讯作为国内医疗AI技术的实践者，在探索和研究医疗AI应用的同时，始终坚守“科技向善”的愿景与使命，将社会责任融入科技产品，坚持技术创新。

法律监管问题引关注

在“互联网＋医疗健康”成为国家重点战略的大背景下，医疗AI产业获得可喜成绩的同时，也面临着产品注册、数据开放与安全、产品责任、知识产权、伦理等问题。《报告》指出，尽管国家陆续推出相应的政策鼓励医疗人工智能行业的发展，但是仍面临法律及监管规则的缺失，或是已有规则已不适应现有技术发展等诸多问题。

医疗AI发展离不开医疗大数据，无论是在研发阶段还是应用阶段，都不可避免地会收集、使用到用户的健康信息。如何平衡产业发展与安全保障之间的关系，在保护用户个人信息和隐私安全的前提下，充分挖掘医疗大数据的价值，成为医疗AI发展过程中面临的问题之一。

“去标识化”是目前国际上通用的数据合规做法，《报告》显示，“去标识化”是指通过对个人信息的技术处理，使其在不借助额外信息的情况下，无法识别到个人信息主体的过程，经过“去标识化”处理的个人信息即成为“去标识化信息”。使用“去标识化信息”有助于降低数据安全风险，更有利于保障个人的信息安全。

《报告》指出，我国对健康医疗数据去标识化的标准在具体执行上还尚未统一，开发者很难判断信息被处理到什么程度才属于去标识化信息。与会专家表示，“希望相关部门可尽快出台医疗健康信息去标识化的标准，并可适当放宽使用去标识化信息的限制要求，以促进医疗AI技术的合规发展”。