基于ClinicalTrials.gov的中美醫療人工智能臨床試驗注冊現狀比較研究

盧巖，陸安靜，陳娟，張婷，歐陽昭連

1.中國醫學科學院/北京協和醫學院 醫學信息研究所/圖書館，北京 100020 2.中國電子信息產業發展研究院 消費品工業研究所，北京 100846

引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[1-2]。經過60多年的演變發展，特別是在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論、新技術以及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能發展進入新階段，呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征，廣泛應用于包括醫療在內的眾多領域，成為國際競爭的新焦點[3]。人工智能應用于醫療行業，深入洞察醫學知識和醫學數據，將助力解決疾病監測或健康管理、醫學影像輔助診斷、疾病預測和治療等醫療健康領域的多重難題，對解決醫療資源短缺和分配不均及醫患關系緊張等眾多民生問題具有重要的現實意義。

目前，中國和美國的人工智能技術處于世界領先地位，且兩國均致力于將人工智能技術應用于醫療領域，但側重點并不相同[4-5]。在醫療人工智能領域，美國反應尤為迅速，于2016年連續出臺了《為人工智能的未來做好準備 》（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）[6]、《國家人工智能研究和發展戰略計劃》（The National Artifcial Intelligence Research and Development Strategic Plan）[7]等多項國家人工智能政策，利用人工智能對醫療大數據進行分析挖掘、發展電子化病歷、對并發癥進行預測及預防等，并利用AI系統自動執行決策和醫療診斷。中國于2016至2017年先后發布了《“十三五”國家科技創新規劃》[8]、《“十三五”衛生與健康科技創新專項規劃》[9]和《新一代人工智能發展規劃》[10]等多份國家科技戰略規劃文件，將人工智能在醫療中的應用列為前沿技術，提出發展智能治療模式、智能醫療體系、智能醫療機器人、智能可穿戴設備、智能診斷、智能多學科會診、智能基因識別、智能醫藥監管、智能疾病預測等[3]。

針對中美兩國醫療人工智能發展的比較研究，國內外學者主要集中于戰略布局及政策[5,11-14]、資金投入[15]、科技論文[4,16-17]、專利信息[18-19]和應用現狀[20-22]五個方面，缺少對兩國臨床轉化情況的對比分析。本文將通過檢索ClinicalTrials.gov注冊平臺中中國和美國的醫療人工智能臨床試驗數據，從注冊數量、申辦者、疾病分類和研究類型及分期等角度，對中美兩國的醫療人工智能臨床試驗的注冊現狀進行比較研究，探討兩國該領域臨床試驗方面的差異，為我國加速醫療人工智能臨床轉化提供參考和依據。

1 數據來源與方法

選擇ClinicalTrials.gov為臨床試驗注冊平臺，其由美國國立醫學圖書館和美國食品藥品監督管理局于1997年共同開發，于2000年2月向公眾開放，是國際上使用最普遍、影響范圍最廣的臨床試驗注冊平臺，已涵蓋美國50個州和另外209個國家/地區，數據更新及時且具有完備的檢索系統[23]。

以“artificial intelligence”及其縮略詞“AI”和“machine learning”“artificial neural network”“deeplearning”“random-forest”“vector-machine”“rough set”“genetic-algorithm”“learning-algorithm”“data mining”和“smart health care”等為檢索詞，在ClinicalTrials.gov注冊平臺進行全字段檢索，檢所時限為從建庫至2019年5月8日，檢索范圍為中國和美國。

本文將采用文獻計量學及對比研究的方法，從注冊數量、申辦者、疾病分類和研究類型及分期等角度，進行中美兩國醫療人工智能臨床試驗注冊現狀的比較研究。

2 結果

2.1 臨床試驗注冊數量

截至2019年5月8日，中國（包括港澳臺地區）已在ClinicalTrials.gov注冊醫療人工智能臨床試驗68項，始于2009年，2018年增至27項；美國有271項，約為中國總數的4倍，始于1999年，2018年增至64項，詳見圖1。

圖1 中國和美國的醫療人工智能臨床試驗注冊數量年度分布

相較中國，美國在醫療人工智能領域開展基礎研究較早，且資助項目和資助金額均遠超中國（僅2018 年，美國國立衛生研究院資助的醫療人工智能項目數量達到847項，資助金額達4.4億美元）[4,12]，因此美國在醫療人工智能臨床試驗方面表現更突出，臨床試驗注冊時間更早且數量更多。除此之外，中美兩國的醫療人工智能臨床試驗注冊數量均表現出逐年增長的趨勢，可能與兩國政府及社會各層對醫療人工智能的日益重視有關。

2.2 臨床試驗申辦者

2.2.1 中國臨床試驗申辦者

中國在醫療人工智能領域的臨床試驗申辦者共38個，超過八成的是高校、科研院所及醫療機構（32個，占84.2%），個人和企業分別有4個和2個，詳見圖2。中國醫療人工智能領域臨床試驗注冊數量不少于2項的申辦者詳見表1，其中前三位分別為中山大學（9項）、臺灣大學醫學院附設醫院（8項）和山東大學（5項）。

表1 中國醫療人工智能領域臨床實驗申辦者（注冊數量≥2項）

圖2 中國醫療人工智能領域臨床試驗申辦者類別分布

中山大學的醫療人工智能臨床試驗數量較多，主要開展于中山大學中山眼科中心，依托該中心在眼科疾病診斷及發病機制研究等方面的堅實基礎，臨床試驗多為人工智能在青光眼、白內障等眼病篩查中的應用。臺灣大學醫學院附設醫院的醫療人工智能臨床試驗注冊數量僅少于中山大學，臨床試驗主要開展于本院，涉及人工智能健康管理、疾病預測和疾病治療等多方面。山東大學的醫療人工智能臨床試驗全部開展于山東大學齊魯醫院，借助該醫院在消化內科方面累積的優勢，臨床試驗均為結直腸息肉/結直腸腫瘤等疾病診斷。

2.2.2 美國臨床試驗申辦者

美國在醫療人工智能領域的臨床試驗申辦者共165個，接近七成是高校、科研院所及醫療機構（112個，占67.9%），超過兩成是企業（41個，占24.8%），個人有11個，剩余1個是美國退伍軍人事務部（United States Department of Veterans Affairs，VA），詳見圖3。美國醫療人工智能領域臨床試驗注冊數量排名前10位的申辦者詳見表2，其中，前三位分別為VA（11項）、梅奧診所（7項）和杜克大學（6項）。

圖3 美國醫療人工智能領域臨床試驗申辦者類別分布

表2 美國醫療人工智能領域臨床實驗注冊數量排名前10位的申辦者

VA的醫療人工智能臨床試驗數量較多，主要開展于各地區的VA醫療中心。由于VA的職責包含為退役軍人提供醫療服務，且移動醫療和數字醫療是其投資重點之一（2016年，VA對數字醫療項目的投資達到12億美元[24]），因此VA申辦的人工智能領域臨床試驗主要涉及應用移動健康工具改善退伍軍人體重管理、應用人工智能進行疾病治療及疾病篩查等方面。梅奧診所的醫療人工智能臨床試驗數量少于VA，全部開展于本機構，涉及人工智能健康管理、疾病預測和疾病診斷與治療等多方面。杜克大學的醫療人工智能臨床試驗主要開展于杜克大學醫學中心，主要涉及醫療人工智能技術及系統在臨床應用中的評估。

2.3 臨床試驗疾病分類

中國的醫療人工智能臨床試驗共涉及11種疾病類別，主要應用人工智能開展青光眼、糖尿病性視網膜病變和白內障等視覺系統疾病（11項）的篩查，肝癌、乳腺癌等腫瘤（10項）及循環系統疾病（10項）、消化系統疾病（8項）等疾病的診斷或預測，詳見表3。

美國的醫療人工智能臨床試驗共涉及15種疾病類別，主要應用人工智能進行高血壓、心血管疾病等循環系統疾病（43項）及糖尿病、肥胖等內分泌、營養或代謝疾病（42項）的疾病監測或健康管理，帕金森病、癲癇等神經系統疾病（22項）及泌尿生殖系統疾病（21項）、某些感染性疾病或寄生蟲病（18項）等疾病診療，詳見表3。

表3 中國和美國不同疾病分類的醫療人工智能臨床試驗注冊數量（項）

2.4 臨床試驗研究類型及分期

中國的醫療人工智能臨床試驗中，實驗性研究有27項，觀察性研究有41項。在27項實驗性研究中，26項對應的為“Not Applicable”（主要指設備或行為干預，無分期），剩余1項處于Ⅳ期（NCT02747940）。

美國的醫療人工智能臨床試驗中，實驗性研究有203項，觀察性研究有68項。在203項實驗性研究中，175項對應的為“Not Applicable”，剩余28項的臨床試驗分期情況詳見圖4，處于Ⅱ期、Ⅲ期和Ⅳ期的臨床試驗注冊數量相同。

圖4 中國和美國醫療人工智能臨床試驗分期分布

3 討論

在醫療人工智能領域，中國和美國的科技論文和專利產出基本處于同步發展階段，共同引領全球[4,19]。而關于中美兩國的醫療人工智能臨床試驗情況，由于本文分析集包括的臨床試驗注冊數量較少，因此僅進行了描述性分析，未作統計學檢驗及進一步的差異分析。

由上述分析可知：① 從注冊數量來看，雖然中美兩國醫療人工智能臨床試驗注冊數量均逐年增多，但中國的注冊數量約為美國的1/4，尚存在一定差距； ② 從申辦者來看，中美兩國在醫療人工智能領域的臨床試驗申辦者均以高校、科研院所及醫療機構為主，但在美國，企業表現也較為突出；③ 從疾病分類來看，中國醫療人工智能臨床試驗覆蓋的疾病范圍稍小于美國，且中美兩國人工智能在醫療領域上的應用存在一定差異，中國較多應用于疾病診斷與預測，美國則較多應用于疾病監測與健康管理、疾病診療；④ 從研究類型來看，中國醫療人工智能臨床試驗中觀察性研究較多，美國則以實驗性研究為主。關于中美兩國人工智能在醫療領域的臨床轉化差異，特別是疾病類別及臨床試驗分期情況應獲得持續關注，繼續開展相關研究。

基于中美兩國在醫療人工智能領域的臨床試驗注冊現狀，為加快中國醫療人工智能的臨床轉化，促進相關產業快速發展，提出以下建議：① 構建良好產業發展環境，加速醫療人工智能產品的臨床應用。雖然我國政府對人工智能發展高度重視，并出臺了一系列政策文件，但人工智能在醫療領域的應用尚處于早期發展階段，政策創新、管理體制創新和市場機制創新還有待進一步加強[19]；② 注重產學研結合，加強企業在醫療人工智能臨床轉化中的作用。鼓勵高校及科研院所繼續發揮強大的技術支持作用，同時借鑒美國的有益經驗，推動企業在臨床轉化中發揮更大作用，從而加強產品與市場的有效結合，提高產品實用性。

綜上所述，通過對中美兩國的醫療人工智能臨床試驗數據進行分析，對其注冊現狀進行比較研究，可為我國加速醫療人工智能臨床轉化提供參考和依據。