Управление данными и искусственным интеллектом в здравоохранении: формирование международного понимания

Введение: Хотя передовые аналитические методы, объединяемые под термином искусственный интеллект (ИИ), могут улучшать медицинскую помощь, применение ИИ в здравоохранении вызывает опасения, связанные с безопасностью и этикой. В настоящее время не существует признанных на международном уровне механизмов управления разработкой и использованием технологий ИИ в здравоохранении (политик, этических стандартов, оценки и регулирования). Отсутствие международного консенсуса создаёт технические и социальные барьеры для применения медицинского ИИ и потенциально сдерживает рыночную конкуренцию.

Цель: Целью исследования было проанализировать действующие или разрабатываемые механизмы управления данными здравоохранения и ИИ в странах — членах Глобального партнёрства по цифровому здравоохранению (GDHP), заказавших это исследование, выявить общие подходы и пробелы, привести примеры наилучшей практики и понять логику политики.

Методы: Данные собирали с помощью обзорного поиска литературы и тематического анализа политических документов, опубликованных отдельными странами — членами GDHP. Результаты этого сбора данных и литературы использовали для полуструктурированных интервью с ключевыми высокопоставленными разработчиками политики из стран — членов GDHP, в которых изучали опыт их стран в использовании технологий на основе ИИ в здравоохранении и связанного с этим управления, а также для фокус-группы с профессионалами, работающими в сфере международного здравоохранения и технологий, чтобы обсудить темы и предложенные политические рекомендации. Рекомендации по политике разработали на основе обобщённых результатов исследования.

Результаты: Поскольку это эмпирическая исследовательская работа, основное внимание уделено результатам интервью и фокус-группы. Полуструктурированные интервью (n=10) и фокус-группа (n=6) выявили 4 ключевые области для международного сотрудничества: лидерство и надзор, системный подход, охватывающий весь цикл ИИ — от сбора данных до внедрения модели и её использования, стандарты и регуляторные процессы, а также взаимодействие со стейкхолдерами и общественностью. Среди участников отмечался широкий диапазон зрелости деятельности в области медицинского ИИ, с различиями в инфраструктуре данных, применении стандартов на всём жизненном цикле ИИ и стратегических подходах как к разработке, так и к внедрению. Была выявлена потребность в большей согласованности на международном уровне и в политике, поддерживающей устойчивый инновационный конвейер. Всего разработали 13 политических рекомендаций, призванных помочь странам — членам GDHP преодолеть ключевые барьеры управления ИИ и выработать общую основу для международного сотрудничества.

Выводы: Исследования и разработки технологий на основе ИИ для здравоохранения во всём мире опережают создание механизмов их поддержки и управления. Для обеспечения согласованных решений и возможности стран использовать опыт друг друга необходимы международное сотрудничество и координация в сфере управления ИИ в здравоохранении. Международные организации и инициативы должны играть ведущую роль в этом процессе, включая разработку инструментов и обмен практическими подходами к использованию технологий на основе ИИ в здравоохранении.