英国负责任人工智能组织（Responsible AI UK）：推动英格兰健康与生命科学计划的优先事项

《BMJ Digital Health & AI》：Responsible AI UK: priorities for delivering England’s health and life sciences plans

医疗人工智能发展中的基础设施与伦理评估体系建设：英国政策执行框架分析

　　

2025年，英国政府发布了两份重要的政策文件，这些文件为英格兰的医疗保健和创新指明了方向：《十年计划：“适应未来”》和《生命科学行业计划》。这两份文件共同描绘了一个基于人工智能（AI）的数字化、数据驱动的医疗系统的愿景。1 2

“负责任的人工智能（RAi）英国”（Responsible AI UK）是一个由英国研究与创新署（UKRI）资助的组织，旨在推动负责任的人工智能研究和创新。“RAi健康与社会护理工作组”汇集了来自学术界、临床实践、国家医疗服务体系（NHS）、产业界和监管机构的资深人士，其职责是提供关于人工智能技术开发、评估和实施的独立、跨学科的专业意见。

这篇评论对这两份计划表示赞同，欢迎它们的方向，但强调成功的关键在于执行，而不仅仅是雄心。基于我们的集体经验，我们指出了四个对于在医疗和社会护理领域实现负责任、公平和可持续的人工智能应用至关重要的领域。

优先事项1：人工智能和数据准备的基础设施

人工智能的应用仍然受到数字基础设施不足的制约。一些医疗机构仍然依赖纸质记录，面临网络中断的问题，而且45%的NHS服务缺乏数字化渠道，仍依赖基于纸张的行政流程。3 4《十年计划》并未具体说明所需的投资。需要有针对性的资金支持和区域性的协助。否则，人工智能可能会加剧不同机构及地区之间的不平等。

互操作性仍然至关重要。少数几家电子健康记录提供商的主导地位可能会阻碍新型人工智能产品的整合。强制性的开放数据交换标准（例如Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)和Observational Medica Outcomes Partnership (OMOP)）以及公开的应用程序编程接口对于促进创新同时避免供应商锁定至关重要。

创建“单一患者记录”具有明确的好处，即连贯性和透明度，但前提是首先必须建立良好的基础设施。大规模的数据项目，包括提议的“健康数据研究服务”，必须优先考虑数据质量、标准化和治理。结构不良或有偏见的数据会削弱这方面的投资。

优先事项2：改进人工智能创新以实现实际价值

两份报告都倡导改革医疗技术审批流程，包括为创新者设立一个统一的入口点。1 2“RAi工作组”对政府关于市场审批流程的咨询作出了回应，认为该流程应纳入负责任的研究和创新原则。5这意味着要从以技术为导向的发展转向以问题为中心的发展，优先考虑患者的利益和早期应用。《生命科学行业计划》中概述了这一方法，并修订了国家健康与护理研究所的治理机制，要求其在促进健康和增长方面同时承担双重职责，确保公共资助的创新能够展示出对患者的实际益处和经济价值。2NHS的优先事项可以通过国家健康与护理卓越研究所的早期价值评估来影响技术发展，这些评估支持并指导不成熟技术的应用。尽管存在挑战，但让患者和公众参与其中至关重要，同时透明地解释技术的益处、风险和局限性对于建立信任也非常重要。

像医学和医疗产品监管机构的AI Airlock这样的监管沙盒为改进创新提供了机会。这些受控环境允许在管理风险的同时使用真实世界场景来测试技术。早期的行业合作应利用现有的报告框架，如IDEAL框架、DECIDE-AI和FUTURE-AI指南。6–8

优先事项3：负责任的评估、应用和监督

两份文件都提出了创建“创新者护照”的建议，即一次评估后可在所有地方通用。然而，评估范围应超越临床效果和成本效益，涵盖更广泛的实际价值，包括环境影响、效率、对劳动力的影响以及公平性。

目前NHS各地评估标准的差异给创新者带来了不确定性。需要在全国范围内采用统一、全面的生命周期评估流程。像ASSSESS-DHT和AdSoLve这样的项目通过开发适用于复杂模型的评估框架和指标来填补这些空白。鉴于英国政府与OpenAI的最新合作，这些工作尤为重要。6 7

实施应采取系统化的方法，因为人工智能产品带来的价值取决于它们所部署的基础设施或服务模式。用于开发和验证的数据集应接受审查，以确保没有偏见、代表性不足或缺乏多样性，并且要透明地报告其局限性和排除范围，符合相关标准。8为了帮助各机构，我们欢迎“NHS人工智能战略路线图”的出台，该路线图应提供关于治理、实施和实施后监测的全国性政策，以确保地方部署的公平性和伦理性，并建立完善的监测机制。

优先事项4：人员、信任和系统能力

人工智能的应用最终是一个社会技术挑战。员工对人工智能的掌握程度参差不齐，正式培训也有限。临床医生越来越多地报告称，他们在诊疗过程中需要理解和解释人工智能生成的诊断结果，这凸显了专业准备的必要性。

教育和培训应该是多层次的：所有员工都应具备基础的人工智能素养，直接使用人工智能工具的人员需要中级培训，而实施领导和临床安全官员等专业岗位则需要更深入的理解。专业机构应将人工智能正式纳入继续职业发展和课程中。基于模拟的培训是一种安全有效的技能培养方式。

要公平地推广创新，需要协调一致的网络，防止创新仅局限于少数“全球性机构”。我们的“RAi NHS倡导者网络”在这方面可以发挥重要作用。该网络由具有人工智能转型经验的NHS医疗专业人员组成，他们倡导在NHS内部有效且负责任地应用人工智能。

患者的参与和数字包容性同样重要。虽然《十年计划》将患者置于数字转型的中心，但“默认采用数字技术”的模式可能会排除那些无法获得数字技术或不具备相关素养的人群。“数字包容行动计划”必须成为优先事项，以确保医疗服务的质量不受数字素养水平的影响。9与此同时，我们还需要确保我们的服务和流程仍然包含传统的护理方法，因为数字技术应被视为一种辅助手段。

结论

英国政府的医疗和生命科学计划明确了数字化转型的雄心，但实现这一目标取决于对基础设施、创新路径、评估、员工能力和公众信任的持续关注。如果没有这些因素，人工智能可能会加剧而非减少现有的不平等现象。

“负责任的人工智能英国健康与社会护理工作组”的存在就是为了支持这一实施阶段。它通过召集相关方并在整个NHS范围内推广最佳实践来发挥作用。我们未来的工作将集中在定义负责任的人工智能应用方式、支持员工发展以及在整个应用过程中维护医生、患者和公众的信任上。

现在的挑战不是人工智能是否能够塑造医疗保健的未来，而是如何以负责任、公平和有效的方式实现这一目标。