阿尔伯托-吉奥瓦尼·布塞托博士，HealthAI 首席人工智能官 – 采访系列

阿尔伯托-吉奥瓦尼·布塞托博士 是一位瑞士-意大利人工智能高管和创新者，也是 HealthAI 的首席人工智能官。他是 世界经济论坛全球未来委员会 的成员，并曾在默克健康公司担任首席数据科学和人工智能官，以及在阿德科集团担任首席数据和人工智能官。

在他的职业生涯中，阿尔伯托-吉奥瓦尼被认为是联合国全球契约导师，默克数字冠军和IBM杰出演讲者。他曾是世界就业联合会人工智能治理任务组成员，并被美国国家工程院FoE评为杰出的早期职业工程师之一。他还曾担任日美工程前沿会议的美国大数据主席。

是什么激发了您从默克等大公司的人工智能领导角色转向HealthAI的决定？

您好，我是阿尔伯托-吉奥瓦尼·布塞托博士，HealthAI 的首席人工智能官。我拥有超过20年的设计、开发、部署和管理人工智能解决方案的经验。我的职业生涯以致力于利用人工智能产生有意义的影响为标志。在默克健康公司，我曾担任首席数据科学和人工智能官，领导了医疗保健和生物技术领域的人工智能驱动解决方案的开发。这一角色凸显了人工智能在医疗保健领域的变革潜力。

转到HealthAI使我能够更专注地致力于医疗保健领域的人工智能的负责任部署，旨在弥合技术创新和人本主义护理之间的差距。在这方面，数据治理也是我的一个核心关注点。HealthAI让我感到兴奋的是，我们在监管和创新沙盒方面的工作，我们正在建立蓝图，以加速负责任的人工智能的开发和采用，以实现创新者的规模化部署。

我被一个问题驱动着：我们如何使人工智能不仅变得更智能，而且在最重要的地方真正有用——改善人们的生活？ 在HealthAI，我有机会塑造我们对医疗保健领域人工智能的思考，向政府和医疗机构提供关于部署人工智能解决方案的指导，这些解决方案不仅是最先进的，而且也是道德的、透明的，并且深深植根于现实世界的医疗保健需求。对于我来说，这不仅仅是关于算法——它是关于影响。

人工智能和医疗保健的交叉点中什么让您最兴奋？

人工智能和医疗保健的交汇点为改善结果提供了机会，通过改进诊断、个性化治疗和优化的医疗保健解决方案。人工智能分析复杂数据集的能力可以例如导致疾病的早期发现和更准确的预后。

让我最兴奋的是，这些进步不仅仅适用于高收入国家——它们有潜力转变低收入和中等收入国家的医疗保健部门。人工智能驱动的诊断可以为拥有有限医疗专业知识的地区提供专家级别的见解，预测分析可以帮助分配资源到最需要的地方，数字医疗工具可以弥合医疗服务的差距。通过负责任地部署人工智能，我们可以创造更公平的医疗保健解决方案，服务于每个人，无论地理位置或收入水平如何。

人工智能如何帮助弥合高收入国家和低收入及中等收入国家之间的医疗保健差距？确保公平获取存在哪些挑战？

人工智能有潜力使医疗保健民主化，使先进的医疗保健见解在全球范围内可用。在拥有有限医疗专业知识的地区，人工智能驱动的诊断工具可以帮助准确识别疾病。例如，增强了人工智能的远程医疗平台，可以将偏远地区的患者与全球的专家连接起来，促进知识转移和改善医疗服务质量。

确保人工智能驱动的医疗保健解决方案的公平获取需要解决几个挑战，其中最突出的一个是基础设施限制。这可能会阻碍人工智能技术的采用，因为许多地区可能缺乏支持先进解决方案所需的数字框架。

数据隐私问题也至关重要——保护个人信息需要健全的治理结构，以确保保密性和安全性。此外，人工智能系统必须适应当地语言和文化背景才能真正有效，克服可能限制可及性的障碍。

监管障碍进一步复杂化了格局，找到创新和隐私之间的平衡需要深思熟虑的政策制定。通过积极解决这些挑战，人工智能可以成为改善全球医疗保健公平性的有力工具。

政府、科技公司和医疗保健提供者之间的合作对于确保人工智能在医疗保健领域的负责任开发和部署有多重要？

政府、科技公司和医疗保健提供者之间的合作对于人工智能在医疗保健领域的负责任开发和部署不仅有益——而且是必不可少的。这些合作伙伴关系使得能够创建全面框架，解决道德问题，保护数据隐私，并建立确保人工智能既有效又值得信赖的运营标准。

通过共同努力，利益相关者可以超越零碎的、通用解决方案，开发出符合现实世界医疗保健需求的人工智能驱动方法。这意味着利用人工智能来增强诊断、简化临床工作流程，并扩大优质医疗服务的可及性——尤其是在欠发达地区。此外，合作促进了透明度和问责制，确保人工智能成为赋权而非排斥的工具。

当创新由共同责任驱动并与公共卫生优先事项保持一致时，人工智能有潜力以既变革性又公平的方式重塑我们对医疗保健的方法。

人工智能驱动的医疗保健解决方案的前沿应该考虑哪些道德问题？

当我们思考人工智能驱动的医疗保健解决方案的道德问题时，有几个关键领域需要关注。首先，我们必须解决偏见缓解问题，以确保人工智能模型不会无意中强化现有的医疗保健差距。透明度也至关重要，人工智能的决策过程必须对所有相关方清晰可理解。问责制是下一个，人工智能系统做出的任何决定都必须有明确的责任人，以便在出现问题时有人可以承担责任。

自主性是医疗保健领域人工智能的核心，因此，尊重和支持人们对自己护理做出明智决定的权利至关重要。这不仅仅是提供信息——它是关于确保人们充分理解自己的选择、潜在风险和收益以及人工智能在其中的作用。

我们必须确保受益于人工智能或使用人工智能的人感到赋权和自信于他们做出的选择，知道他们有发言权，影响着他们的健康和福祉的技术。

人工智能模型在医疗保健领域有时表现出偏见。监管机构和人工智能开发者如何减轻这种风险？

为了减轻人工智能模型中的偏见，监管机构和开发者必须专注于构建代表不同人群的系统。这从收集来自广泛的 демограф组的数据开始，以便人工智能可以在反映现实世界多样性的信息上进行训练。但数据本身是不够的——持续监测也是关键，人工智能系统应该定期评估以识别和纠正可能随时间出现的任何偏见模式。

让多样化的利益相关者参与开发过程，包括伦理学家、患者代表、临床医生、医学专家等，可以带来宝贵的视角，帮助确保人工智能模型公平地为所有人服务。

政府和组织如何确保人工智能驱动的医疗保健解决方案负责任地使用患者数据？

为了确保人工智能驱动的医疗保健解决方案负责任地使用患者数据，政府和组织需要实施强有力的数据治理政策，明确说明如何收集、存储和共享患者信息。

匿名化技术在保护个人身份方面发挥着核心作用，确保数据可以在不泄露隐私的情况下使用。此外，遵守国际和本地数据保护法是必不可少的，不仅为了维持信任，也为了确保人工智能系统在法律界限内运行。这种方法有助于为个人和医疗保健部门创造安全和透明的基础。

医疗保健领域人工智能的监管中最大的障碍是什么，国家如何克服这些障碍？

技术进步的速度首先想到。监管机构经常难以跟上人工智能创新出现的速度，从而在监督方面留下空白。此外，政策制定者需要对人工智能技术和医疗保健领域的独特复杂性有更深入的理解，以制定有效的、明智的监管。

另一个障碍是缺乏全球标准化——没有各国之间的一致监管，很难促进国际合作，并确保人工智能解决方案可以在全球范围内安全、负责任地部署。

为了克服这些障碍，各国需要投资政策制定者持续的教育，努力在国际上协调监管，并保持对新技术发展的敏捷性。

各国可以通过促进技术人员、医疗保健专业人员和监管机构之间的持续对话，并投资于弥合知识差距的教育和培训计划来解决这些障碍。例如，HealthAI 通过其全球监管网络（GRN）解决这一问题，该网络加强了当地在医疗保健人工智能监管方面的能力和能力，确保全球的监管机构能够充分管理医疗保健人工智能领域不断演变的格局。

HealthAI 如何帮助国家建立和认证负责的人工智能验证机制？

作为实施合作伙伴，HealthAI 与政府、卫生部和其他卫生组织合作，共同应对人工智能驱动的医疗保健工具的安全性、有效性和道德合规性，确保技术符合监管要求和社会价值观。

HealthAI 支持开发严格的认证流程，以在人工智能医疗保健解决方案中建立信任和问责制。通过这样做，我们确保人工智能系统在部署之前符合最高标准，这对于保护福利、增强有益结果和促进人工智能在医疗保健领域的负责任使用至关重要。

人工智能如何用于预测、跟踪和管理未来健康危机？

人工智能可以在管理健康危机方面发挥关键作用，通过提供预测、跟踪和管理爆发的工具。通过预测分析，人工智能可以分析大量的流行病学数据，识别可能预示爆发的模式和趋势，并给当局留出准备时间。此外，人工智能驱动的实时监测可以连续监测来自医院、诊所和其他来源的医疗保健数据，使得能够快速检测新兴威胁并迅速做出反应以遏制它们。

人工智能还可以在危机期间帮助优化资源分配，帮助当局更高效地分配医疗用品、人员和其他关键资源，确保它们被用在最需要的地方。通过将人工智能集成到公共卫生战略中，各国可以提高预测和应对未来健康紧急事件的能力，增强准备和在面对不断演变的威胁时的恢复力。这种主动方法可以挽救生命，帮助最小化健康危机对社会和经济的整体影响。

感谢这次精彩的采访，希望读者可以通过访问 HealthAI 了解更多信息。