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欧洲医疗保健和制药行业推进人工智能 (AI) 的斗争:挑战和战略

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人工智能 (AI) 有可能彻底改变医疗保健和制药行业,提供一系列好处,例如改善患者治疗效果、提高效率和降低成本。然而,人工智能在这些领域的采用和实施也面临着许多挑战,尤其是在欧洲。
1. 有限的数据集可用性和机器学习模型中的偏差

为了训练和验证 AI 模型,需要大量数据,这在风险很高且错误后果可能很严重的医疗保健领域尤为重要。然而,获得大量、多样化和准确的数据集可能很困难,尤其是在数据隐私法规严格且医疗保健系统复杂多变的欧洲背景下。
例如,通用数据保护条例 (GDPR) 等数据隐私法规可能导致收集、共享和使用医疗保健数据变得困难,即使是出于研发目的也是如此。
2.医疗保健专家对人工智能系统缺乏知识和信任

许多医疗保健专业人员可能不熟悉 AI,可能不了解它的工作原理或功能,从而导致对其采用产生怀疑和抵制。
例如,根据我目前的经验,许多医疗保健专业人员害怕采用技术,因为他们认为该系统可能会取代他们。重要的是要让医疗保健专业人员了解人工智能的潜在好处和局限性,并让他们参与开发和实施过程,以帮助建立对该技术的信任和信心。
3. 严格的欧盟法

欧盟对医疗器械和药品的批准制定了严格的规定,而获得 AI 模型和设备批准的过程可能缓慢而复杂。这可能成为这些行业采用和实施人工智能的障碍,也可能扼杀该领域的创新和进步。
例如,欧盟有一个复杂的监管机构和机构系统,负责审批流程的不同方面,包括欧洲药品管理局 (EMA) 和欧洲医疗器械管理局 (MDA)。获得医疗器械或药品批准的过程可能涉及多个阶段,可能需要数年时间,具体取决于产品的类型和复杂性。

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缓解人工智能在欧洲医疗保健和制药行业面临的挑战

为了缓解这些挑战并加速欧洲医疗保健和制药行业人工智能领域的进步,可以采取几个步骤。
首先,应努力增加高质量数据集的可用性,包括与医疗保健提供者和研究人员合作建立伙伴关系和协作,以及开发数据共享平台和计划。
其次,应努力就人工智能的潜在好处和局限性对医疗保健专业人员进行教育和参与,并让他们参与开发和实施过程,以帮助建立对该技术的信任和信心。
最后,探索简化医疗保健和制药行业人工智能模型和设备监管流程的方法可能会有帮助,包括建立明确的监管框架以及让监管机构参与开发和审批流程。
结论

人工智能在欧洲的医疗保健和制药行业面临的挑战是巨大的,但并非无法克服。通过应对这些挑战并为 AI 的开发和实施营造支持性环境,可以在该领域取得进展并充分发挥这种变革性技术的潜力。

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