美国通过使用健康信息技术 (health IT) 快速数字化健康数据，为人工智能的应用创造了重大机遇。创新者和专家看到了利用数字健康数据改善从家庭到诊所再到社区的医疗保健和健康结果的潜力。然而，目前的人工智能受到其对数字数据的访问的限制。凭借一系列与健康相关的数据集，人工智能有可能帮助改善美国人的健康状况。
但也存在一定的风险。
为了消除炒作，评估人工智能应用在医疗保健领域的潜在现实影响并了解风险，国家卫生信息技术协调员办公室 (ONC) 和医疗保健研究和质量机构 ( AHRQ ) 在罗伯特伍德约翰逊基金会的支持下，向 JASON 寻求帮助，JASON 是一个独立的科学家和学者团体，50 多年来一直就科学和技术问题向联邦政府提供建议，以探讨人工智能将如何塑造公共卫生、社区健康和医疗保健服务的未来。
具体来说，我们要求 JASON 重点关注人工智能在医疗卫生领域的技术能力、局限性和未来十年内可以实现的应用。这是对 JASON 之前发布的报告“强大的医疗数据基础设施”的合理延续，该报告包括互操作性建议，最终促成了共享全国互操作性路线图的制定 。
JASON 谈人工智能、健康和医疗保健
在新报告《人工智能在医疗卫生领域的应用 [PDF -817 KB]》中，JASON 总结称，人工智能的广泛进步意义重大且切实可行。专家们概述了三种力量，解释了为什么人工智能在医疗卫生领域的应用时机已经成熟：
1）患者和医疗专业人员对现有（或遗留）医疗体系感到失望
2）社会中无处不在的联网智能设备
3）对亚马逊和其他科技公司提供的居家服务感到满意
该报告列出了有关人工智能在健康和医疗保健领域的现状的一系列发现，并提出了可以加速人工智能在临床环境内外使用的建议。
报告明确指出，如果无法获得高质量、可前景 小型企业电子邮件列表 将无法实现：数字健康数据的日益普及将使人工智能在临床实践中的应用成为可能，但现有数据的质量问题仍需解决。尽管我们许多人已经在日常生活中使用智能手机和其他智能设备，但通过开放的应用程序编程接口 (API)，人们仍然担心如何将健康数据集成到新工具中，以及如何公平分配这些可能非常强大的工具。
虽然高质量数字健康数据的可用性不断提高可以促进人工智能在临床实践中的应用，但也必须解决这些数据的可访问性、隐私和安全性问题。
下一步
了解人工智能在健康和医疗保健领域的局限性非常重要。制定流程和政策以确保人工智能方法和结果的透明度和可重复性或许是践行“不伤害”原则的最佳方式。
JASON 还支持 AI 应用收集和管理新的健康数据源。例如：
获取智能手机数据：智能手机正成为人们监测健康状况的常用方式。我们需要整合这些设备生成的数据来支持 AI 应用程序。
整合社会和环境数据：我们需要培养在人工智能健康应用中捕获和整合环境暴露和社会行为数据的能力，因为健康结果受这些因素的影响很大。
支持人工智能竞赛：我们应该考虑对已经展现出前景的人工智能竞赛提供额外支持，以进一步推动数据生成和人工智能发展。
展望未来，ONC 和 AHRQ 将与美国卫生与公众服务部的其他机构密切合作，包括美国国立卫生研究院 (NIH) 和食品药品管理局 (FDA)，以确定和确定在改善生物医学研究、医疗保健和成果方面使用人工智能的可能机会，包括与精准医疗的出现相关的工作。
新报告中的建议强调了 ONC 为实现可互操作和标准化的健康数据所做的努力以及 AHRQ 为有效利用这些数据来改善患者护理质量和安全所做的努力的重要性。这些努力将提高交换和适当使用高质量健康数据的能力——这是推动健康和医疗保健领域 AI 工作的关键要素。
但最重要的是，该报告表明人工智能在健康和医疗保健领域的应用前景广阔，而且可行。
我们对人工智能在改善医疗质量、帮助医生为患者提供最佳护理以及让患者能够掌控自己的健康方面所具有的可能性感