15个“AI+药监”应用场景发布，人工智能赋能医疗再被注入“强心剂”

　　未来网北京6月27日电(记者 凌萌)“人工智能+”在医疗领域的应用又迈出坚实的一步。近日,国家药监局发布《药品监管人工智能典型应用场景清单》(下称《清单》),列出了15个“AI+药品监管”应用场景,对于人工智能技术应用于药品监管的准入审批、日常监管、服务公众、辅助决策等各环节作出明确指示。国家药监局指出,《清单》的发布,旨在有效促进“人工智能+”行动在药品监管领域的实践探索,统筹推进人工智能场景创新,更好支撑高水平监管和高质量发展。(曝料邮箱:Rcaijing@163.com 新闻热线:010-56793767)

　　　15个“AI+药监”应用场景发布

　　据国家药监局官网,在近日发布的《清单》中,国家药监局列出了15个具有引领示范性的、具有发展潜力的、针对工作痛点的、需求较为迫切的应用场景,从准入审批、日常监管、服务公众、辅助决策等药品监管环节,对人工智能技术的介入应用作出明确指示。

　　图源:国家药监局官网

　　其中,在药品监管的准入审批方面,《清单》列明了人工智能技术在形式审查、辅助审评、批件整理等事项上的多项应用,如在药品和医疗器械注册的形式审查中,利用人工智能技术实现对药品和医疗器械注册电子化申报材料的自动化智能审查,快速确定材料的合规性;在化妆品审评工作中,人工智能技术可以应用于产品配方的深入分析,通过信息比对辅助识别潜在的原料风险物质等。

　　在日常监管方面,《清单》则列明了人工智能技术在远程监管、现场监管、辅助抽检工作、辅助稽查办案、药物警戒、网络交易监管6大类目的应用场景。如利用人工智能技术参照以往相似违法违规行为的处罚信息,对日常监管、行政处罚等业务形成的文书进行智能分析,对涉及自由裁量的处理或处罚决定进行一致性判别,提升自由裁量适用的准确性和规范性;利用人工智能技术辅助监管人员开展药物不良反应和不良事件报告的评估工作等。

　　值得注意的是,《清单》还特别列明了人工智能技术在服务公众层面的多项应用场景。如对于老年人群面临的阅读和理解药品说明书困难的问题,通过人工智能技术对药品说明书进行适老化改造,利用大语言模型将药品说明书中专业术语和复杂表述转换为易于理解的语言,或抽取说明书中适合当前用药人的信息开展定制化说明;还可以利用人工智能技术可以采用多轮人机语音对话、语音播报、生成大字版说明书二维码的形式,辅助老年人获取药品信息。

　　“《清单》列出了15个‘AI+药监’应用场景,推动人工智能赋能药监系统。这15个应用场景都是当前人工智能技术和医疗领域相结合所面临的较为迫切的问题,为药品监管的未来发展提供了有力指引,也为人工智能赋能医疗产业注入‘强心剂’。”北京君都律师事务所高级合伙人、生命科学与健康医疗法律部主任张文波接受未来网记者采访时表示。

　　元透社董事长、中国未来研究会元宇宙与未来产业分会联席会长杜红超则向未来网记者表示,人工智能技术在替代人工、降低成本、增加准确性、抓取信息等方面具有独特优势。按照技术应用的方式,《清单》列出的15个应用场景除了应用火热的大模型技术外,还涉及非大模型技术的应用,如人脸识别、二维码识别等,整体来看是非常务实的。

　　AI加速赋能医疗产业,专家提示相关风险

　　“人工智能+”在各个领域的场景化应用,正在如火如荼地进行中。去年7月,国家网信办等七部门联合发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》,鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用。

　　今年的全国两会上,“人工智能+”首次被写入政府工作报告中,进一步为人工智能产业的蓬勃发展注入强大动力。

　　“在医疗领域,人工智能的应用已经开始显现出巨大的优势和前景。人工智能赋能医疗产业,不仅能够提高医疗效率,减少医疗事故,还能够为患者提供更加精确和个性化的治疗方案。”张文波表示。

　　当前,“AI+医疗”的技术性应用已渗入到人们日常看病就医的全流程。记者了解到,智能导诊、AI护士、数字陪诊师等人工智能技术形态,已陆续在全国各地医院落地。此外,包括医学影像、临床辅助决策、精准医疗、药物研发及医疗机器人等,也全面应用于医院诊疗的各个环节。人工智能的加速赋能,为人类健康事业带来前所未有的可能。

　　IDC统计数据显示,预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元,其中医疗行业将占总规模的五分之一,将是未来5年成长最迅猛的赛道之一。

　　“人工智能在医疗领域的应用与前景无疑是令人兴奋的。”张文波表示,人工智能的发展将会加快医疗行业的数字化转型,提高医疗效率和质量,降低医疗成本,使更多的人受益于先进的医疗技术和服务。

　　但同时,人工智能在医疗领域的应用,也存在一定的风险和不确定性。杜红超指出,严格来说,目前人工智能技术尚未成熟到能够满足人们对于医疗技术那样的高专业性要求,它的不可解释性以及由数据垃圾所产生的所谓大模型“毒性”,会严重影响到大模型的输出质量。因而在药品研发、医疗方案的制定、用药指导等方面,人工智能技术尚不具备专业性条件。

　　“在当前阶段,人工智能在医疗领域的应用,类似于内容生成的初步草稿,还无法满足医疗领域的各类严肃场景,更难以在其中扮演‘扛大梁’的角色,只能当个小帮手,而且还要注意不能让帮手帮忙变成了添乱。”杜红超分析道。