AI医疗面临哪些挑战？

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理想虽美好，却因数据问题遭遇瓶颈。

国务院参事、北京协和医院教授刘远立指出，我国医疗健康数据共享机制尚未完善。他总结公立医院态度为：不能、不敢、不愿。

“不能”是因为医疗数据复杂且专业，多数医院缺乏数据治理能力；“不敢”源于健康数据的高度敏感性，隐私保护压力大；“不愿”则是数据提供者缺乏激励机制。

刘远立认为，高质量、标准化、多模态的医疗数据供应不足，以及安全高效的共享流通机制缺失，是AI赋能医疗领域亟需解决的关键问题。他建议建立涵盖研发、审批、应用、监管全流程的国家级AI医疗评估平台，并解决价格、支付等政策障碍。

全球医疗健康人工智能责任治理合作机构（HealthAI）首席执行官雷立德在论坛上提到：“全球范围内，各国医疗AI的监管框架正面临技术快速更新的挑战。若缺乏灵活的审批机制，优秀技术可能因等待审批而夭折。”他举例说，一家欧洲公司开发的乳腺癌早期检测AI影像技术，因当地医保系统耗时7年评估，最终导致项目失败。雷立德强调，负责任的治理应推动创新，使各国能抓住AI发展的机遇，造福全民健康。

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