人工智慧（AI）在醫療保健領域的應用潛力巨大，從疾病診斷、藥物研發到個人化治療，都可能帶來革命性的變革。然而，儘管AI技術日趨成熟，其在臨床上的實際應用進展卻相對緩慢。美國衛生及公共服務部（HHS）如何加速臨床AI的採用，已成為業界關注的焦點。一份業界願望清單正在逐漸成形，旨在為HHS提供明確的方向和建議。
臨床AI採用面臨的挑戰
臨床AI的採用並非一帆風順，面臨著多重挑戰。首先，數據品質和互操作性是關鍵障礙。AI模型的訓練需要大量高質量、標準化的數據，而醫療數據往往分散在不同的系統中，格式不統一，難以整合。其次，監管的不確定性也阻礙了AI的發展。目前，針對醫療AI的監管框架尚未完善，企業在開發和部署AI產品時面臨著合規風險。此外，醫生和患者對AI的信任度也是一個重要因素。許多醫生對AI的準確性和可靠性持懷疑態度，而患者則擔心AI可能侵犯他們的隱私。
業界的願望清單
為了克服這些挑戰，業界正在積極提出建議，希望HHS能夠發揮領導作用，推動臨床AI的採用。### 建立統一的數據標準和互操作性框架
業界普遍認為，HHS應牽頭制定統一的醫療數據標準，並建立互操作性框架，以便不同醫療機構和系統之間能夠安全、高效地共享數據。這將有助於提高AI模型的訓練質量，並促進AI在不同醫療環境中的應用。例如，推動採用HL7 FHIR等標準，可以簡化數據交換流程。
明確監管路徑和責任歸屬
為了消除監管的不確定性，業界呼籲HHS盡快出台針對醫療AI的監管指南，明確AI產品的審批流程、安全要求和責任歸屬。這將有助於企業降低合規風險，並鼓勵他們加大對AI的投資。美國食品藥品監督管理局（FDA）在醫療設備AI/ML方面的框架，可以作為參考。
加強醫生和患者的教育和培訓
為了提高醫生和患者對AI的信任度，HHS應加強相關的教育和培訓。這包括向醫生介紹AI的原理、應用和局限性，並幫助他們掌握使用AI工具的技能。同時，也應向患者普及AI在醫療保健中的作用，消除他們的疑慮和恐懼。
促進公私合作，共同開發AI解決方案
HHS可以通過資助研究項目、提供技術支持等方式，促進公私合作，共同開發針對特定疾病或醫療場景的AI解決方案。這將有助於加速AI技術的創新和應用，並為醫療保健帶來實際的效益。
結論與研判
臨床AI的採用是一項複雜而艱鉅的任務，需要政府、業界和學術界的共同努力。HHS在其中扮演著至關重要的角色，其政策導向和行動將直接影響AI在醫療保健領域的發展速度和方向。通過建立統一的數據標準、明確監管路徑、加強教育培訓以及促進公私合作，HHS有望克服臨床AI採用面臨的挑戰，充分釋放AI在改善醫療保健方面的潛力。
雖然目前仍存在許多挑戰，但隨著技術的進步和監管框架的完善，臨床AI的應用前景依然廣闊。未來，我們有望看到AI在疾病診斷、藥物研發和個人化治療等方面取得更大的突破，最終惠及廣大患者。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 2, 2026