智慧醫(yī)院需要持續(xù)筑牢安全防護(hù)墻,，但并不意味著要把安全防護(hù)墻加高到滴水不進(jìn),、滴水不出的地步,。正如國(guó)家衛(wèi)生健康委規(guī)劃發(fā)展和信息司毛群安司長(zhǎng)所說(shuō),，未來(lái)醫(yī)院的邊界會(huì)越來(lái)越模糊,、協(xié)作更加頻繁，傳統(tǒng)的醫(yī)療業(yè)務(wù)流程可能嵌入若干大數(shù)據(jù),、智能應(yīng)用,，實(shí)現(xiàn)醫(yī)患互動(dòng)、臨床協(xié)作,、醫(yī)教研的互動(dòng),。
同樣，為增進(jìn)與衛(wèi)生健康部門,、公立醫(yī)院的互信,，醫(yī)療大數(shù)據(jù)、人工智能行業(yè)需要擺脫對(duì)醫(yī)院大數(shù)據(jù)一味的渴求和索取,，從注重?cái)?shù)據(jù)數(shù)量,，向注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)績(jī)效轉(zhuǎn)變。針對(duì)公民個(gè)人數(shù)據(jù)采集,，被稱為“歐盟數(shù)據(jù)憲章”的《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）提出了“最小可用原則”,，即：個(gè)人數(shù)據(jù)的處理應(yīng)當(dāng)是為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理目的而適當(dāng)?shù)摹⑾嚓P(guān)的和必要的,。因此,，數(shù)據(jù)開發(fā)方、數(shù)據(jù)使用方應(yīng)當(dāng)確保數(shù)據(jù)濫用,，或者被低效利用,。
為保護(hù)患者個(gè)人的數(shù)據(jù)隱私，經(jīng)過(guò)清洗后,，被用于二次開發(fā)的患者數(shù)據(jù)集中,，患者個(gè)人信息既不可被識(shí)別，也不可被逆轉(zhuǎn)（即逆向破解,，將脫敏數(shù)據(jù)還原為原始數(shù)據(jù)）,。盡管主流醫(yī)療大數(shù)據(jù)、人工智能企業(yè)普遍擁有成熟的數(shù)據(jù)脫敏技術(shù),，但隨著數(shù)據(jù)量累計(jì),、數(shù)據(jù)交叉比對(duì)持續(xù)、新型算法模型被研發(fā),，脫敏數(shù)據(jù)被逆向破解的風(fēng)險(xiǎn)將持續(xù)加大,。因此，“最小可用”原則是保護(hù)患者數(shù)據(jù)隱私的最后一道防線,。
隨著技術(shù)革新,，傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)也許將不再過(guò)度依賴數(shù)據(jù)量進(jìn)行算法訓(xùn)練。作為新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)分支,，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）通過(guò)分離出生成網(wǎng)絡(luò),、鑒別網(wǎng)絡(luò)，猶如一個(gè)警察和假鈔販子之間的對(duì)抗,，警察對(duì)假鈔的鑒別能力不斷提高,，假鈔販子“以假亂真”能力也不斷提高，最終機(jī)器對(duì)醫(yī)學(xué)影像的判斷準(zhǔn)確性將趨于甚至超過(guò)人類,。更重要的是,，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)僅需要少量影像數(shù)據(jù)進(jìn)行算法訓(xùn)練，且無(wú)需人工參與標(biāo)注,，從而符合“最小可用”原則,。
國(guó)家衛(wèi)生健康委統(tǒng)計(jì)信息中心張學(xué)高主任在2019CHIMA大會(huì)開幕式上表示,，當(dāng)前，我國(guó)醫(yī)院信息化在數(shù)據(jù)層面面臨以下問(wèn)題：一是數(shù)據(jù)質(zhì)量普遍不高,，缺乏數(shù)據(jù)質(zhì)量的保障機(jī)制,；二是對(duì)已有標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用和執(zhí)行滯后；三是術(shù)語(yǔ)類標(biāo)準(zhǔn),、新技術(shù)類標(biāo)準(zhǔn),、安全類標(biāo)準(zhǔn)不健全。
無(wú)論是在信息化時(shí)代,、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,、大數(shù)據(jù)時(shí)代還是人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)質(zhì)量始終是靈魂,。對(duì)于醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）,、云平臺(tái)、AI算法這些數(shù)據(jù)“吞吐大戶”,，我們既不能讓它們因“上頓不接下頓”而“營(yíng)養(yǎng)不良”,，也不能喂食“過(guò)期變質(zhì)食品”而導(dǎo)致其“食品中毒”，甚至對(duì)整個(gè)“食品工業(yè)”喪失信心并引發(fā)行業(yè)地震,。
公立醫(yī)院是醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)主戰(zhàn)場(chǎng),，也是數(shù)據(jù)治理的源頭?！八础币坏┍粐?yán)重污染,，公共平臺(tái)歸集數(shù)據(jù)后再進(jìn)行治理，往往回天乏力,。新近出版的《醫(yī)院數(shù)據(jù)治理：框架,、技術(shù)與實(shí)現(xiàn)》一書，標(biāo)志著統(tǒng)計(jì)信息中心首次提出醫(yī)院數(shù)據(jù)治理的理念,，梳理了醫(yī)院數(shù)據(jù)治理的實(shí)施重點(diǎn)和路徑,，結(jié)合國(guó)家級(jí)平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目實(shí)施等相關(guān)實(shí)踐，應(yīng)對(duì)服務(wù)創(chuàng)新,、數(shù)據(jù)質(zhì)量,、開放共享、安全合規(guī)等方面存在挑戰(zhàn),。該書和筆者的一線調(diào)研呈現(xiàn)出若干迫切問(wèn)題：
?。?）數(shù)據(jù)治理重?cái)?shù)量輕質(zhì)量：一些地方的全民健康信息化平臺(tái)建設(shè)先抓數(shù)據(jù)匯集，再把好質(zhì)量關(guān),，缺乏數(shù)據(jù)上傳審查機(jī)制,、數(shù)據(jù)質(zhì)量預(yù)警機(jī)制，未經(jīng)驗(yàn)證、未經(jīng)處理的健康大數(shù)據(jù)只能是“一般垃圾”甚至是“有害垃圾”,；（2）數(shù)據(jù)治理重技術(shù)輕規(guī)制：醫(yī)院數(shù)據(jù)治理僅停留在技術(shù)框架層面,，在院內(nèi)尚未成立數(shù)據(jù)治理管理機(jī)構(gòu)，在院外尚未建立第三方數(shù)據(jù)治理評(píng)估體系,；（3）數(shù)據(jù)治理重工程輕績(jī)效：把數(shù)據(jù)治理狹隘,、靜態(tài)地理解為工程項(xiàng)目,，主管部門數(shù)據(jù)規(guī)則跟不上,，承建方運(yùn)營(yíng)維護(hù)跟不上，醫(yī)療機(jī)構(gòu)和社會(huì)各界對(duì)治理績(jī)效的獲得感不強(qiáng),。
在數(shù)據(jù)輸入端,，我國(guó)尚未對(duì)健康大數(shù)據(jù)（尤其是醫(yī)院大數(shù)據(jù)）啟動(dòng)國(guó)家立法，“健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)”相關(guān)法規(guī)停留在部門規(guī)章層面,，且仍處在試行期,，且對(duì)健康大數(shù)據(jù)的分類、分級(jí),、分步共享開放的準(zhǔn)則,，及其易于操作的流程，尚未作出具體規(guī)定,。在算法輸出端,，我國(guó)對(duì)醫(yī)療人工智能的算法模型的著作權(quán)尚未得到法律保障。我國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的主要判定依據(jù)是《著作權(quán)法實(shí)施條例》,，該條例的修正案早在2013年3月1日就開始施行,，趕不上醫(yī)療人工智能技術(shù)發(fā)展的新趨勢(shì)。
綜上所述,，立法位階不高,、法條不夠明晰、法律約束力不強(qiáng),，導(dǎo)致一些地方,、一些醫(yī)院的數(shù)據(jù)治理規(guī)則出現(xiàn)較大隨意性，容易出現(xiàn)因時(shí)而異（如：人工智能進(jìn)入某個(gè)“風(fēng)口期”）,、因事而異（如：醫(yī)院自發(fā)提出科研合作需求）,、因人而異（如：持開放態(tài)度的衛(wèi)健委領(lǐng)導(dǎo)、醫(yī)院領(lǐng)導(dǎo),、信息辦主任）,。制度剛性缺失，給醫(yī)療人工智能企業(yè)的數(shù)據(jù)可用性,、低成本帶來(lái)巨大挑戰(zhàn),，也導(dǎo)致算法模型無(wú)法根據(jù)“額頭出汗原則”的著作權(quán)原則歸研發(fā)團(tuán)隊(duì)所有，無(wú)法對(duì)醫(yī)療人工智能研發(fā)提供穩(wěn)定盈利預(yù)期、研發(fā)激勵(lì)機(jī)制,。