醫藥健康領域的國家人工智能戰略發展規劃比較研究

李瑩瑩 ，張建楠 ，顧宴菊 ，朱燁琳 ，何前鋒 ，李蘭娟 ,

（1.浙江數字醫療衛生技術研究院，杭州 311100；2.浙江大學醫學院附屬第一醫院，杭州 310003）

一、前言

人工智能（AI）作為引領未來的戰略性技術，是新一輪產業變革的核心驅動力。世界主要發達國家已把發展AI 作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。為搶占AI 發展的國際領導地位，各國科技競爭愈演愈烈，擁有科學前瞻的AI 戰略布局將直接影響國家在國際競爭中的主動權，對國際政治經濟格局等產生重大深遠的影響。在醫藥健康領域，AI 通過創新改造產業供給端，優化存量、補給增量，能夠解決當前突出的優質資源相對不足、地區醫療服務水平差異大等問題，推動關鍵藥物、醫療裝備的研發智能化升級等。我國應盡早布局適應國情的“AI+醫藥健康”國家戰略計劃，對于“健康中國”“創新驅動發展”的實施，推進醫藥健康產業成為國民經濟新支柱的意義重大。

本文梳理了2015年至今世界主要國家AI 發展相關戰略規劃中涉及到醫藥健康領域的內容，橫向比較分析了各國“AI+醫藥健康”戰略布局特點，推斷“AI+醫藥健康”未來國際競爭趨勢，旨在為我國AI 在醫藥健康領域的戰略發展規劃提供參考作用。

二、各國在醫藥健康領域的人工智能戰略規劃

截至2019年4 月，至少已有35 個國家出臺了AI 相關戰略規劃，各國規劃中均重視促進AI 技術在具體領域的應用和開發。其中美國、英國、日本、印度和中國對于AI 技術在醫藥健康領域的應用進行了重點布局，下面對這五個國家近5年來的相關戰略規劃進行梳理，重點分析其戰略規劃的布局重點及演變過程。

（一）美國在醫藥健康領域的人工智能戰略規劃

早在2016年10 月，奧巴馬政府出臺的《為人工智能的未來做好準備》中就提出了涉及管理、數據、人才、研究、投資、政策等多方面的23條建議措施，其中指出聯邦機構應該將用于AI 的公開訓練數據及公開數據標準放在工作的首要位置[1]，并在多條建議中強調了AI 和數據科學的聯系。同年同月發布的《美國國家人工智能研究與發展戰略計劃》中提到AI 在醫學領域的潛在價值在于：AI可以支持生物信息系統，從大規模基因組研究（如全基因組關聯研究、測序研究）中識別遺傳風險，并預測新藥的安全性和有效性；AI 技術可以進行跨多維數據評估，用于公共衛生問題研究，并為醫療診斷和治療提供決策支持；AI 是支持精準治療所必需的技術[2]。

美國國立衛生研究院（NIH）具體負責整個美國的醫學研究管理，在推動醫藥衛生領域AI 發展中，NIH 最先關注和開展了生物醫學數據基礎設施的建設。2018年6 月，NIH 發布《NIH 數據科學戰略計劃》提出機器學習、深度學習、AI 和虛擬現實等技術創新可能在未來10年里為生物醫學研究帶來革命性的變化，NIH 必須將其目前已有的數據科學工作融入更大的數據生態系統中，并充分利用已有的和新興的數據管理和技術成果、計算平臺以及各種創新工具[3]。

2019年以來，美國聯邦政府密集出臺AI 相關政策，加速推動AI 應用發展。2 月，《美國人工智能計劃》啟動，計劃從五個重點方面入手來發展AI，分別是：投資AI 研發、釋放AI 資源、制定AI 治理標準、增加AI 從業者、國際參與，以維持美國在全球的AI 優勢；6 月，發布《國家人工智能研究與發展戰略計劃：2019年更新版》，在更新原七項戰略的基礎上新增第八項戰略：通過擴大政府和社會資本合作模式，加速AI 發展[4]。在第二項戰略——開發有效的人機協作方法中，對于醫療領域，NIH 正在重點推進醫學領域自然語言處理方面的研究，該研究的基礎是美國國家醫學圖書館保存的所有MEDLINE 引文中提取出的9630 萬個事實構成的數據庫。除此之外，其他戰略要點中也強調了醫療健康領域公共數據集及AI 應用于醫療這類公共領域時的標準化及評估體系建設。

（二）英國在醫藥健康領域的人工智能戰略規劃

2017年10 月，英國政府發布《產業戰略：創建適應未來的英國》，確立AI 和數據經濟發展的四個優先領域：將英國建設為全球AI 與數據創新中心；支持各行業利用AI 和數據分析技術；在數據和AI 的安全等方面保持世界領先；培養公民工作技能[5]。2018年4 月，英國發布政策文件《產業戰略：人工智能領域的協議》，旨在推動英國成為全球AI 領導者，該戰略從目標、人才、基礎設施、商業環境、區域發展五個重點方面進行布局：英國政府擬投入4.06 億英鎊用于科學、技術、工程、數學教育投資；擬投資超過10 億英鎊用于改善數字基礎設施的建設，著力解決數據開放，實現數據可用性的提升；英國政府還將建立新的AI 理事會、AI 辦公室以及數據倫理與創新中心（CDEI）。其中，CDEI 是英國政府AI 計劃的重要組成部分，英國希望以此引領全球AI 道德研究，促使英國成為全球AI 的領導者。

在醫療健康領域，該政策提到2.1 億英鎊的產業戰略挑戰基金（ISCF）將用于支持數據應用于早期診斷和精準醫學（包括使用AI 分析數字病理醫學圖像）的研究，并在后續政策中持續推進。2018年11 月，英國政府宣布撥款5000 萬英鎊用于更深入地開發AI 在醫療細分領域的應用，來提升癌癥等多種疾病的早期診斷能力和病患護理效率，并專門成立了5 個AI 醫療技術中心來聯合研究機構和企業共同開發更智能的醫學成像分析應用，為患者做出更好的臨床決策。此外，2019年2 月，英國國家衛生服務系統（NHS）宣布將組建新的聯合單位NHSX，用于加速NHS 的數字化轉型。2019年8 月，NHS 投資2.5 億英鎊建立國家AI 實驗室，推動AI技術在英國醫療領域的應用。

（三）日本在醫藥健康領域的人工智能戰略規劃

日本是全球第二個制定國家層面AI 戰略的國家，在此之前日本政府科技重點已圍繞“機器人驅動的新工業革命”展開。2016年1 月，日本政府提出要在世界上率先建立高度融合網絡空間和物理空間的“超智能社會”（Society 5.0），并在世界范圍內產生重大影響[6]。2017年3 月，日本發布《人工智能技術戰略》，指出AI 技術與其他相關技術的融合為解決各種社會問題提供了可能性。戰略提出AI技術應作為一項服務，即“AI as a service（AIaaS）”，通過與不同類型的數據結合，把AI 技術應用和拓展到各個領域中，因此日本提出的是AI 與其他相關技術融合的產業化路線圖，并且在各個階段中均強調了數據的重要作用。健康、醫療、福利作為重點發展的三大領域之一，戰略規劃中給出了該領域的詳細產業化發展路線圖，日本也是本研究涉及的國家中唯一給出明確的醫藥健康領域發展路徑的國家（見圖1）[7]。對于發展AI 在醫藥健康領域的應用，日本的發展目標非常明確，即建立一個享有健康生活和長壽的社會，旨在推進疾病的預防，使日本成為健康和長壽行業的領導者。其中，數據基礎設施建設是最先啟動的環節，醫療、護理機器人的逐步智能化提升以及圍繞個人更加便捷、智能的健康管理與醫療服務是其發展重心。在2017年財年預算中，厚生勞動省分別撥付4.7 億日元、1.8 億日元用于臨床AI 數據系統實證研究和利用AI 支持新藥研發活動[8]。

圖1 日本人工智能與其他相關技術融合的產業化路線圖（衛生、醫療、福利）

（四）印度在醫藥健康領域的人工智能戰略規劃

為應對中國AI 的快速發展，推動印度在AI 領域的發展，印度總理納倫德拉·莫迪要求印度智庫Niti Aayog 研究利用AI 技術解決該國社會經濟等問題。2018年6 月，Niti Aayog 制定發布了《國家人工智能戰略（討論稿）》，在該報告中提出了“AI for all”戰略，旨在利用AI 促進經濟增長、社會發展和包容性增長，使印度成為新興經濟體和發展中經濟體的“創新實驗地”，確保印度在全球經濟中發揮更大的作用，以獲得其在轉型時代中應有的地位[9]。戰略指出，卓越的研究能力是新興技術領導的基礎，釋放技術帶來的增長潛力需要基礎研究和應用研究，因此建議建立“AI 卓越研究中心”（CORE）和“國際AI 轉化中心”（ ICTAI）兩類中心來推動印度AI 發展。其中，CORE 專注于基礎研究并作為ICTAI 的技術供應商，而ICTAI 則將專注于技術的市場轉化和社會重要領域的AI 應用研發。2019年5 月，Niti Aayog 一項遞交至財務部的提案計劃提出未來3年內投入7500 億盧比用于建立分析和知識同化平臺（AIRAWAT），通過通用云平臺的建立來支持目前印度國內的各項研究和開發。同時，戰略還提出，政府在發展AI 中要扮演積極的推動者角色，要將AI 應用于整個價值鏈，考慮借鑒市場化機制構建全國的AI 市場（NAIM），專注于數據采集匯聚、數據標注和模型部署，促進各個利益相關方的參與，以簡化協作，減少收集和注釋數據的時間和成本，并實現多個解決方案的統一部署，以實現規模和網絡效果。

在該戰略中，醫療保健是其優先考慮發展的領域，核心目標是提高高質量醫療保健服務的可及性和可負擔性。Niti Aayog 正在討論啟動建立一個具有標注和分類功能的國家級病理圖像數據庫和癌癥影像生物數據庫，希望利用AI 技術來降低成本，提供臨床決策支持以改善癌癥診療效果。

（五）中國在醫藥健康領域的人工智能戰略規劃

2015年7 月，我國發布《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，已將AI 作為重點布局領域之一，提出要建設支撐超大規模深度學習的新型計算集群（海量訓練資源庫），加強AI 基礎資源和公共服務等創新平臺建設，進一步推進關鍵技術的研發和產業化。2017年7 月，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，該規劃是中國AI 專項長期發展規劃，在重點任務建設安全便捷的智能社會里提出要發展便捷高效的智能服務，其中包括智能醫療、智能健康和養老等，并提出在健康保障等重大項目中加強AI 技術應用示范[10]。2017年12 月，工業和信息化部發布了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018—2020年）》，提出要在若干重點領域形成國際競爭優勢，醫療領域的重點為擴大醫療影像輔助診斷等系統的臨床應用[11]。2019年6 月，科學技術部發布《新一代人工智能治理原則》，提出要發展負責任的AI，符合人類的價值觀和倫理道德，避免誤用，禁止濫用、惡用[12]。2019年8 月，科學技術部發布《國家新一代人工智能開放創新平臺建設工作指引》的通知，圍繞《新一代人工智能發展規劃》重點任務中涉及的具有重大應用需求的細分領域組織建設，原則上每個具體細分領域建設一家國家新一代AI 開放創新平臺[13]。

具體到醫藥健康領域，2017年1 月，國家衛生健康委員會發布《“十三五”全國人口健康信息化發展規劃》，提出要發揮AI、醫用機器人等先進技術和裝備產品在人口健康信息化和健康醫療大數據應用發展中的引領作用。2018年5 月，國務院辦公廳發布《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，提出要推進“互聯網+”AI 應用服務；研發基于AI 的臨床診療決策支持系統；加強臨床、科研數據整合共享和應用；支持研發醫療健康相關的AI 技術、醫用機器人、大型醫療設備、應急救援醫療設備、生物材料三維打印成型技術和可穿戴設備等[14]。

三、各國在醫藥健康領域的人工智能戰略規劃比較分析

五個國家的醫藥健康領域的國家AI 戰略發展規劃比較顯示（見表1），各國均從本國實際國情和產業優勢出發制定相應的AI 發展策略，規劃要點集中于：數據和基礎設施平臺建設、創新研究組織搭建、重點領域布局、人才隊伍建設及配套治理體系完善。同時，各國的AI 發展政策與其原有的科技發展戰略也保持密切的聯系，這樣的結合既有利于突出AI 在不同領域的應用重點，也有利于充分利用各國在特定領域的已有優勢，短時間內盡可能地釋放AI 在該領域的生產潛力[15]。

（一）“AI+醫藥健康”規劃特點比較

在本文研究的五個國家中，美國具有非常明確的AI 戰略發展體系，主要以《國家人工智能研究和發展戰略計劃》搭建了美國推動AI 發展的戰略實施框架，并由NIH 負責醫藥領域的AI 研發投入與管理。英國AI 戰略規劃從屬于英國產業戰略之下，且特別強調將AI 的發展與數字經濟戰略相結合，在《產業戰略：建設適應未來的英國》和《產業戰略：人工智能領域協議》等多份政策文件中，數字經濟發展與AI 均關聯出現，醫藥健康領域的發展也延續了這一特征，NHS 將組建NHSX 推動健康醫療數據化進程。日本依托其在智能機器人領域的全球領先地位，致力于通過機器人驅動革命，醫藥健康領域AI 發展戰略中也以此為重心。印度期望利用AI 獲取更高的全球影響力，目前主要由Niti Aayog 負責推進研究基礎設施建設以及醫藥健康領域AI 應用試點。

我國同樣擁有整體性的戰略部署，通過《新一代人工智能發展戰略規劃》統籌指導新一代AI 的發展，規劃中涉及的產業面非常完整，但建設重點不夠突出。

表1 醫藥健康領域的國家人工智能戰略發展規劃比較

（二）“AI+醫藥健康”重點任務比較

作為關乎民生的核心領域，各國在醫藥健康領域確定重點發展任務的策略中，主要從本國國情需求出發，并考慮已有優勢的健康醫療產業升級為主。目前全球面臨著普遍的衛生問題：老齡化趨勢嚴重、慢性病增加、全球性傳染病風險、醫療保障體系負擔加劇等，因此各國在醫藥健康領域的AI 應用布局上非常相似，重點內容集中在疾病診斷設備、疾病早期識別、藥物研發、癌癥治療、手術機器人、輔助機器人等。但依據國情不同優先級別有所差異，如日本面臨著嚴重的少子化和老齡化，導致醫療、福利等社會保障負擔嚴峻，護理人員面臨嚴重短缺，同時日本地震等自然災害繁多，因此在其戰略發展中明確提出AI 在應對老齡化問題的戰略地位，優先發展利用AI 解決醫療健康勞動力的問題，研發領域中還提及搜救機器人等。印度作為腫瘤治療仿制藥生產大國，重視AI 在腫瘤治療領域的應用發展，如能依其戰略良性發展，不排除在未來印度對全球創新制藥產業格局形成沖擊的可能。

中國醫療資源分布不平衡問題突出，在重點任務中強調了“互聯網+”與AI 戰略銜接以延伸服務空間，實現將中國“互聯網+”產業優勢轉化到AI 應用發展中。

（三）“AI+醫藥健康”基礎設施投入比較

在各國戰略規劃中，基礎設施建設投入，尤其是數據層面的基礎設施建設投入，往往是戰略實施路徑中的第一階段內容。健康醫療數據基礎條件較好的國家如美國、英國均強調在現有數據基礎上建立更加共享開放的公共數據集，而原有數據基礎相對不足的印度則采取建立垂直領域數據庫如腫瘤影像數據庫、癌癥生物數據庫等。研究中心是研發和提供持續的創新動力的基礎保障，英國重視各類研究中心、聯合研究機構的組建以保持AI 研發能力的領先，印度強調基礎研究與應用研究，強調建立兩類研究中心并明確兩者的關系。在平臺建設層面，各國各具特色，日本提出要建立開發模擬現實的仿真環境；印度建立通用云平臺實現組織聯絡與資源共享；我國提出了搭建新一代AI 開放創新平臺推動技術創新與成果轉化應用。

（四）我國“AI+醫藥健康”戰略布局關鍵差距

總結各國戰略規劃中的領先布局并分析我國的關鍵差距（見表2）顯示：在醫藥健康領域的體系框架上，與領先國家體系性的戰略布局相比，我國缺乏清晰的AI 在醫藥健康領域的發展路徑，公共投入與企業投入以及應用的產研重點不明確，并且戰略的聯動性不足，在推動AI 與實體經濟融合過程中，更多停留于推動AI 在各個領域的具體應用，而尚未明確指出其與供給側結構性改革這一經濟體系改革的核心戰略關系[15]，AI 對于推動健康醫療供給側變革的重要戰略價值還未凸顯。在基礎設施建設上，美國的醫藥健康AI 戰略與數據科學發展形成有效聯動，使其完善的健康醫療數據基礎設施優勢延續到了AI 戰略布局中，英國對于基礎建設的財政投入明確，相對而言，我國雖然也強調了數據基礎設施建設，但現有的人口健康信息平臺建設分散，未與醫學科學發展、AI 應用等形成有效的銜接和聯動。在人才梯隊建設上，尚未對醫藥與AI領域復合人才結構失衡的問題予以重視。此外，美國完善的制度管理體系和監管科學研究，能夠較快地對醫藥健康AI 應用做出調整和適應，進而對產業有序發展形成有效支撐，我國雖然擁有自上而下的迅速調整能力，但在監管科學建設上還存在明顯不足。最后，雖然我國同樣重視在AI 發展過程中的重點倫理與安全問題，但相應的標準規范和法律法規基礎與英、美相比差距明顯，在這方面的標準制定缺乏相當的國際話語權。

表2 中國醫藥健康領域的國家人工智能戰略發展規劃的關鍵差距

四、我國“AI+醫藥健康”戰略規劃重點內容建議

（一）重視AI 在醫藥健康領域發展的戰略價值

“健康中國2030”對我國醫藥健康領域發展提出了更高的要求，我國要在2030年基本實現健康公平，主要健康指標進入高收入國家行列。人民健康是民族昌盛和國家富強的重要標志，在人口老齡化、環境變化、生活行為方式轉變趨勢下，我國各年齡段醫療健康需求急劇增加，患病人群年輕化與精神疾病高發威脅著中國勞動人口健康，慢性非傳染性疾病成為居民主要死因和疾病負擔。而我國現有醫療健康服務供給體系結構失衡、總量不足、增速有限，關鍵藥物、醫療器械研發創新短板明顯，亟需理念創新、技術創新、系統創新。建議應設立醫療健康AI 應用發展專項計劃，明確發展路徑，吸收各國先進經驗，推動AI 在醫藥健康領域的應用發展，并重視與已有產業戰略規劃、整體經濟科技戰略的協調。

（二）以解決國家人民健康的重大需求為出發點

縱觀主要國家重點領域，核心均是圍繞各國醫藥健康領域的國情出發。針對中國衛生領域的國情背景，建議應以健康促進、人口老齡化應對為核心，圍繞醫藥健康領域難題，重點推進AI 在臨床診斷、治療、創新藥物研發、精準健康管理、合理醫保控費等領域的應用。同時，醫療裝備是現代醫學不可缺少的重要工具，而中國醫療裝備長期依賴進口，AI 技術給醫療裝備制造帶來了產業變革的歷史機遇，把握住醫療裝備智能化升級的關鍵時期，我國有可能實現“換道超車”，因此建議加強以醫療器械等高端裝備國產替代升級為主線的智能化產業發展的扶植力度。

（三）明確醫藥健康數據基礎設施和平臺建設為優先事項

醫藥健康數據是AI 應用發展的基礎必要設施，全球范圍內的主要國家均將其視為戰略發展優先事項，中國擁有全球第一的健康醫療數據資源，但在資源可用性上與其他優勢國家相比存在明顯差距，激活數據驅動的醫藥AI 應用價值需要將現有的醫藥健康數據規劃和AI 發展戰略形成有效的銜接，優先發展適用于AI 發展的醫藥健康數據基礎設施建設，加速資源價值轉換，建議考慮一把手推進國家醫藥健康大數據共享平臺建設，重點解決數據質量和數據共享兩大難題，并重視數據治理過程，重點加強信息標準化建設。同時“AI+醫藥健康”是目前市場活躍度最高的領域之一，建議在創新共享平臺建設中優先考慮醫藥健康細分領域的建設，加快引導產業有序發展。

（四）建立促進應用創新的“AI+醫藥健康”交叉學

科研究組織

基于大數據和AI 的新科學研究范式正在形成，需要更緊密的學科交叉融合。建立交叉研究中心成為多個國家的戰略選擇。AI 在醫藥健康領域的應用關鍵是要醫藥健康領域專家的參與，為推動該領域的持續創新需要有穩定的組織保障，建議可依托國家醫學研究中心等醫學領域研究機構，成立一系列重點疾病領域的醫療AI 交叉研究中心，建立有效的“產學研用”轉化機制，加速交叉人才培養，促進智能化診斷、治療和健康管理應用的研發，提高AI 技術下新藥研發的成功率和轉化率。

（五）加強AI 在醫藥健康領域應用的監管科學研究投入

戰略規劃核心是在促進AI 發展的同時控制其所引發的治理風險。醫療健康服務和應用的質量與安全直接關系到人民群眾的生命健康，“AI+醫藥健康”應用同樣也需要受到行業的嚴格監管。目前監管體制的滯后一定程度上限制了產業發展。應加強監管科學研究投入，為建立完善覆蓋創新服務與應用產品全生命周期的包容、審慎、有效的監管機制提供科學依據。

致謝

感謝中國工程院咨詢項目“人工智能在醫藥健康領域應用發展戰略研究” 項目組各位院士和專家對本次研究的指導。