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香港人工智能發展策略研究

日期: 2021-01-13 來源:紫荊
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 楊荃荃  (香港)一國兩制研究中心高級研究主任

 林曉燕 I  (香港)一國兩制研究中心高級研究主任

 《紫荊論壇》專稿/轉載請標明出處


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數字化變革是當前經濟和社會最重要的發展趨勢,人工智能代表了一個地區數字化水平的關鍵技術,其發展和應用反映了一個地區的經濟發展潜力、社會治理水平以及綜合競爭力。近年來香港政府在推動人工智能發展方面做出了顯著的努力,包括開放數據、增加科研經費、開設「人工智能及機械人科技創新平台」、設立「智慧政府創新實驗室」、構建新一代政府雲端基礎設施、大數據分析平台等舉措都令人十分欣喜,這無疑為未來香港人工智能的發展打下了良好的基礎。然而,香港在人工智能發展上仍相對落後於其他地區,一些較根源性的問題仍未得到解决。香港發展人工智能,既是突破自身發展局限的需要,也是融入國家發展大局的需要,應該從宏觀政策和具體領域多管齊下,積極推動人工智能發展。



一、人工智能衝擊香港就業市場


每一次新技術革命的興起,都曾引發機器取代人類的擔憂,人工智能帶來前所未有的生產力突破,其帶來的挑戰更甚。早在2013年,牛津大學馬丁學院的佛瑞教授(Carl Benedikt Frey)和奧斯本尼教授(Michael Osborne)就通過前沿的機械學習方法,對美國就業市場受到以人工智能為代表的新技術衝擊,首次進行了定量分析。該研究顯示,美國在未來十到二十年,有高達47%的工作面臨七成風險可能被智能化技術取代。

2018年,一國兩制研究中心與牛津大學合作,用同一算法評估香港情况。結果顯示,在香港370萬就業人口中,有28%的工作處於智能化的高風險區域(≥70%),有18%的工作處於低風險區域(≤30%)。這意味著在未來十到二十年,香港有約100萬就業人口面臨高達七成風險可能被智能化技術取代。

有別於一般認為藍領工種比較容易被機器取代的刻板印象,面臨高風險的工種既涉及一般秘書、出納員、速遞員等需要較多人手操作的工種,也涉及如會計、核數師、法務助理等專業服務工種。總體而言,對創造性和社交智慧技能要求越高的工種,被智能化技術取代的風險越低。並且,收入和教育水平與工種的智能化風險成負相關,再次凸顯了教育的重要性。

工種被取代風險高低的影響因素包括三類技術瓶頸,分別對應九個變量。「手工靈活度」這一變量在高風險區域得分更高,說明當某一工種有更多人手操作要求時,其被智能化的風險也更高。比如,速遞員智能化的可能性高達88%,現實中許多物流企業已採用機械人分揀和無人機派送。此外,程序化的、較少創造性的工作風險也較高,如會計師和核數師面臨被取代的風險高達95%。現實中,四大會計師事務所德勤、普華永道、畢馬威、安永都在這兩年先後推出了機械人程序幫助數據處理和財務分析。

其他變量,包括協助和照顧他人的能力、藝術性、社交洞察力、遊說能力、原創性和談判能力,則在低風險區域錄得更高得分,意味著相關技能要求更高的工作面臨被取代的風險較低,或是在更遠的未來才會被智能化。對此,日本學者井上智洋在其著作中進一步將「社交智慧」區分為「經營管理」和「款待服務」,指出有三類領域的工作是人類强勢所在,即創造性工作、經營管理工作,以及款待服務工作。他同時指出,要在與AI的競爭中脫穎而出,必須超越平庸,「到2045年,只有高度創造力、款待服務技能的人類,才能勝出」。需要複雜管理、社交和照顧他人能力的工種,如教育行政人員、護士、餐廳和酒店經理、首席執行官等,其風險都低於10%。像信息及通訊科技研究與產品開發專業人員這樣需要創造性智慧的工種,也處於較安全區域。

分析香港經濟結構,四大支柱產業(金融服務、旅游、貿易與物流、專業服務)雖然貢獻了香港GDP的56%,却只雇用了47%的就業人口,這些工作,平均而言,面臨更高的被智能化技術取代的風險。而不容易被人工智能衝擊的產業,比如文化藝術、醫療、教育和創新科技,只貢獻了8%的經濟和11%的就業。也就是說,當面對技術進步可能帶來的技術性失業,香港經濟承受衝擊的風險面比較大。不僅如此,香港的持續教育參與率比其他主要發達地區低,勞動人口投入持續教育的人數連年下降,缺乏技術升級,勞動人口面臨技術衝擊的風險承受能力較弱。而香港的科學基礎教育較弱。根據國際水平測試,與其他主要發達地區相比,香港中學生的數學和科學能力競爭力不强,科技人才後繼不足,制約長遠人工智能產業的發展。

有鑒於此,一國兩制研究中心早在2018年就建議香港應該順應人工智能大趨勢,積極應對人工智能對就業市場的衝擊,幫助經濟和社會轉型,並提出了十大政策建議,第一條就是制定全面的人工智能發展策略。

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2020 年 11 月 23 日,2020 年「世界互聯網領先科技成果發布活動」在浙江義烏舉行。圖示華為技術有限 公司代表介紹「智能體:智能升級技術參考架構」(圖:新華社)


二、香港人工智能發展在國際上相對落後


2018年報告發布之後,香港社會出現了一股討論人工智能的熱潮,香港政府亦積極推動創新科技發展,如爭取人工智能開放平台落地香港、通過政府採購扶持本地科技企業、幫助企業使用創新科技和吸引人才等。近年來香港政府在推動人工智能發展方面做出了顯著的努力,包括開放數據、增加科研經費、開設「人工智能及機械人科技創新平台」、設立「智慧政府創新實驗室」、構建新一代政府雲端基礎設施、大數據分析平台等,令人十分欣喜,這無疑為香港人工智能未來發展打下了良好的基礎。

然而,香港在人工智能發展上仍相對落後於其他地區,一些較根源性的問題仍未得到解决。比如,香港政府雖然將人工智能設定為四大創科發展範疇之一,但至今沒有一份完整的發展藍圖,在推動技術發展和應用上較為被動,初創生態仍較薄弱,香港的創科文化和企業生態也存在明顯制約。人工智能是一項賦能百業的通用技術,更是國際競爭的關鍵領域,如果香港未能及時規劃推動人工智能發展,利用技術進步提升現有競爭力,香港未來的發展將大大受限。

其實,全球已有二十多個國家重視人工智能的戰略意義,並制定了國家人工智能發展戰略。可以根據國家的經濟規模、科技基礎、人工智能發展程度以及對香港的借鑒程度,分別分析兩類國家和地區,比較這些國家的政策,同時可以參考中國內地城市發展人工智能的一些經驗,總結出對香港的借鑒意義。

第一類「大而全」的國家包括加拿大、美國、中國、日本和英國,它們的工業基礎良好、經濟總量較大,且人工智能技術水準領先,其目標都是力求保持或爭取其在全球人工智能領域的領導地位。這類國家的政策全面而深入,一定程度也說明了人工智能的方向和必要的發展路徑,對香港追趕國際領先水平有重要的參考價值。包括:制定了國家最高級別的發展規劃、增强本國前沿技術水準、營造有利的創新環境、重視人才培養;通過率先制定相關法律、技術標準和倫理道德的指引,力求在制度和價值觀上保持影響力;在政府和議會各個層面設立了專門推進人工智能發展的機構組織。

第二類「小而美」的國家包括韓國、新加坡、以色列和阿聯酋,在經濟發展情况上與香港有類似之處,屬本地自然資源稀缺,對外依賴性大,但有較好的商業和科技基礎,重視人工智能發展,策略進取,表現出很强的競爭性。這類國家更加專注於突出本國的優勢領域,政策目標更加明確,也更注重政府對企業的服務,以及對國際人才的吸引。

在國家的層面,由於當前人工智能尚屬成長階段,各國都傾向抱持開放態度,鼓勵技術發展和產業應用,支持先把市場做大,因此現時各國的政策更强調刺激創新要素的供給以及營造良好的環境。但隨著未來全球市場更加成熟,競爭更加激烈,預計政策會逐漸增加對市場需求的調節,考慮重點扶持本國社會需要的應用領域,通過政府採購增加對本國企業的支持,或在市場准入上對外資加以限制。例如德國政府於2019年11月宣布收緊非歐盟國家收購該國科技公司股份的政策,其中人工智能是重點關注領域。這些政策體現出對待人工智能,政策制定者必須保持敏感度和彈性。

同時,絕不可忽略中國內地城市發展人工智能的决心。中國作為應用人工智能程度最高的國家,北京、上海、杭州、深圳等城市在人工智能發展方面積極布局,是人工智能發展領先的城市。其中,上海為搶佔先機,出台了非常進取的發展政策,成功吸引了亞馬遜、微軟、商湯、阿里巴巴、騰訊、華為、科大訊飛、曠視等重量級人工智能企業將研發總部設立於上海。對比香港政府在智慧政府方面的舉措,除了兩地同樣重視構建數據庫和數據開放平台等基礎性措施外,上海政府在推動和參與市場方面更主動,積極搭台和引導需求,例如發布應用場景、設立人工智能投資基金等,這些做法都值得香港借鑒。

反觀香港,多年來創科發展仍然未如理想,儘管歷届香港政府不乏推動創科發展的努力,但政策措施較為零散。缺乏長期規劃使政府各部門未能就共同願景做出調整、形成合力,也未能在市場上起到主動引導和創造需求的作用,在吸納業界和公衆參與方面存在不足;缺乏跨部門協調以及缺乏考核指標;對創新要素投入的支持被動而短視,行政審批缺乏靈活性且效率不高。


三、構建和完善香港人工智能發展的政策環境


(一)政府策略思維需創新

要突破瓶頸,香港政府需要認識到人工智能底層賦能的性質、產業生態各要素之間開放而密切的關係、對新基建的要求以及治理的挑戰。

人工智能的技術特點和商業化模式正在打破一直以來科技發明和應用的模式。開源軟件框架、自動化機械學習、「人工智能平台服務」等技術和服務的出現,大大降低了企業應用人工智能的門坎;產業生態呈現出開源開放、服務導向、平台化、定制化的特點,科學理論和應用發明也從過去依靠個人和組織各自進行、有限協作的模式,向著跨領域、共享數據和資源、相互學習、藉助開放平台賦能的模式過渡,對行業生態帶來深遠的改變;企業之間的競爭正在從專門化或垂直領域的競爭轉向商業網絡、獨特數據和複雜分析的競爭。

這些變化一日千里,令有意搭上人工智能浪潮的政府面對很多前所未有的挑戰,例如作為人工智能三大核心要素之一的數據,既有的法律和監管框架已無法滿足目前數據治理的諸多問題。近年,數據治理在技術和法律上已逐漸得到實質性的推進,數據治理的全球合作已成為國際共識。各國作出的共同努力證明政府層面的高度參與是發展人工智能的必要原則之一。因此,傳統資源分配的方式和政策制定的考慮將與過往有所區別:為推動產業發展,以求真正釋放人工智能的潜能,必須擁有豐富而活躍的人工智能產業生態;政府需要突破過去相對封閉的產業經濟結構去思考政策設計,重視數據作為核心資產的地位,公共服務需與新的產業生態相適應;政府應採取更積極主動的策略,在增强安全度、透明度和信任感上做出努力。


(二)政府定位要準確

為迎合人工智能發展需要,香港首先要面對的是政府角色定位的問題。一直以來,香港在經濟發展問題上都信奉「小政府、大市場」原則,然而,面對人工智能的顛覆性以及產業結構的現狀,香港政府有需要轉變角色,不應只是創科的促成者(Facilitator)和推廣者(Promotor),而應更加積極主動地承擔「宏觀領導者」和「需求創造者」的角色。

第一,香港政府可以主動承擔推動人工智能發展的領導者角色。人工智能發展藍圖的制定必須具有前瞻性、全域性和可操作性,需要政策制定者對人工智能和社會治理都有專業和深刻的認識,也需要組織在溝通機制、組織文化、人員培訓等方面做出改進。具體分析現行政府組織架構存在的困難可以發現香港政府內部缺乏一個發展人工智能的頂層單位;借鑑美國、英國、日本等國增設人工智能專責部門的經驗,以及新加坡為推行智慧國(Smart Nation)策略而經歷的組織架構調整,香港政府可在創科局下增設人工智能辦公室。這個辦公室應為外聘專家團隊,全權負責人工智能發展藍圖的制定,為加强各部門協調和溝通,藍圖上交行政長官及最高層討論通過後,經創新科技督導委員會落實到各局貫徹推行。

第二,香港政府可以主動承擔需求創造者角色。人工智能可幫助政府預測需求和趨勢,提升公共服務,政府反過來可引導市場規範發展以及幫助本地初創企業打開市場。儘管政府近年加大對數碼基建的投入,但仍然停留在電子政府(E-Government)層面,缺乏對數據價值的認識,電子政府也未能從公共服務使用者的需求出發進行功能設計,導致公共服務未能升級成為真正的數字政府(Digital Government)。香港政府應借鑒新加坡的成功經驗,圍繞市民和企業的需求,建立以數據為驅動的智能政府架構,從法律規範、道德指引、社會參與、文化培育、技術方案等方面著手,制定全面的智慧政府策略;實現從電子政府到智能政府的轉變,智能政府策略需認定數據作為核心資產,建立數據驅動的政策制定、公共服務、部門管理以及創新,釋放數據價值。


(三)數據治理要突破

數據是人工智能發展的先决條件。如果缺乏可信賴的數據治理,安全可靠的數據開放只能淪為空談,數據經濟也無從談起。儘管香港良好的信息科技基礎提供了大量優質數據,但由於缺乏有效的開放和利用,數據的可及性和可信度不足,仍然制約了人工智能的發展。

香港數據治理需首先解决私隱保護條例更新的問題。國際上近幾年已就隱私保護和數據安全立法,具代表性的兩部數據治理法律——歐盟的GDPR和美國加州的CCPA,都强調增强數據當事人的控制權以及加强對數據用戶的問責。因此,香港完善數據治理,首先需要政府以前瞻性的原則,儘快完成《個人資料(私隱)保護條例》修訂,包括加强對數據當事人的控制權及對數據控制者以及處理者的問責。同時,建議政府成立專門的數據治理委員會,從領導力和願景、執行機制、規章制度、數據基礎設施、數據架構、數據價值周期管理等方面,制定全面的數據治理策略。數據治理委員會需建立與業界的緊密合作,推動健全香港數據治理規範,爭取推動香港規範成為國際標準;數據治理委員會還需承擔對公衆的科普教育,以消除公衆對人工智能原理及其他問題可能產生的認識偏差和不安。


(四)資金、產業、人才互為支撑

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2020 年 8 月 26 日,香港特區行政長官林鄭月娥到訪深港科技創新合作區深圳園區。圖為林鄭月娥(左七) 與國務院港澳事務辦公室副主任張曉明(右七)、深圳市市長陳如桂(左四)、創新及科技局局長薛永恒(左二)及政制及內地事務局局長曾國衞(右四)在粵港澳青年創新創業工場與在當地創業的香港青年合照

為推動人工智能發展,還需要資金、產業及人才全方位的政策配合,以調動各有利於創新的要素。

第一,本地初創企業對資金支持的需求貫穿企業成長的各個階段。建議參考以色列的創業投資引導基金,成立創投基金。香港可以動用充裕的外匯基金中的一部分成立創投母基金,下設多個子基金,與其他外部私人募資投資者合作投資具潜力的本地初創企業,其中一定比例必須以人工智能技術研發或應用之本地初創企業為投資對象。

第二,香港在人工智能領域的研究水平名列世界前沿,但需要與商業有效結合才能轉化為生產力。一方面,建議香港政府在審批資助的人事架構中引入能深入理解技術前景的專業人員,加速審批流程,以促進官為學研的有效協作。另一方面,香港需利用內地完備的產業鏈和龐大的市場,抓住粵港澳大灣區的發展機遇。建議在河套深港科技產業園劃定一定區域作為人工智能產業園,為本地人工智能企業提供應用場景和試驗專區。

第三,人才是人工智能發展的關鍵,吸引和培養科技人才,應著重短期和長期政策配合。建議政府:推出「認證科技教育者計劃」,為教師提供科技教育培訓;為學校聘請科技顧問提供補助,幫助教師整合科學內容,為學校提供科學教育規劃、培訓和持續性專業指導;成立香港人工智能學院,與國際知名人工智能企業形成定向培養機制;增加人工智能的碩士和博士課程,為已掌握一定信息科技基礎的人士提供升級進修路徑;利用考評局數據和知識圖譜技術,開展自適應學習試驗計劃(可在官立學校或創科領先的辦學團體中試行),優化教學資源分配,為創新教育鋪路;將科技科目設為小學核心課程,更新中學大綱,理順升學銜接;吸引國際人才方面,可參考英國推出創業家(innovator)簽證,由政府背景的企業孵化器等機構出具擔保,推出為期三年的創業家簽證。

 

四、香港人工智能發展的具體可行方向

 

除宏觀政策外,值得注意的是人工智能技術並不是一個獨立的產業,而需要藉賦能百業成就更多願景。因此,在具體探討香港人工智能發展的可行方向時,可以本地兩大優勢產業(金融和醫療)作為突破口,探討如何利用人工智能奠定香港在區域中的競爭地位。

圖表 1: AI+ 金融

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數據來源:國際貨幣基金組織《金融科技體驗現狀》,一國兩制研究中心整理

(一)以「AI+金融」增强香港金融科技中心地位

1. 香港「AI+金融」發展現狀

金融行業的營運模型中有不少環節和業務都亟待更高效的解决方案,是潜在的AI應用場景(圖表1)。而且金融業內的標準化程度高,大部分的金融信息都是統一格式的數字化數據,海量的高質數據有利AI技術、知識圖譜和機器學習系統的發展和應用,是AI+金融發展過程中極大的天然優勢。金融業的AI採用率也很高,僅次於高科技行業和通訊行業。

作為國際金融中心的優勢基礎潜力、經濟結構依賴金融業的危機感,及為達到普惠金融(Inclusive Finance)的社會抱負,是香港發展「AI+金融」的主要推動力。然而,在傳統金融行業的基礎之上,香港作為全球三大金融中心之一的優勢並沒有拉高香港在全球金融科技相關排名(圖表2)。

圖表 2: 全球金融及金融科技相關排名

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而且,打造一個國際金融科技樞紐,不是金融與科技的簡單結合,而是需要對整個金融行業加入新的催化劑。香港本地中小型金融科技公司是結合金融與科技的催化劑,它們機會成本較低,更願意冒險,可填補行業創新的空隙,催使參與者作出響應和產生動力。現時,香港的金融科技生態圈已經形成一個相互聯繫的網絡,然而當中也不難發現本地金融科技公司的成長稍有落後,與香港完善、現代化和先進的金融體系有明顯落差,以致制約了整個金融行業以人工智能技術升級轉型的速度。

本地創科企業不時反映困難重重。雖然AI+金融的應用已相對普及,市場也認識到這些前沿技術有機會帶來更大回報和更好的服務,但是市場對於監管的不確定性、數據安全和隱私安全有顧慮,反映出香港市場結構成熟度不足,導致行業前景不明朗。其中,政府投入不足更使創科企業和創業者缺乏信心。例如,金融管理局發放的八個虛擬銀行牌照持牌人中,只有一家是初創企業(WeLab),其餘由銀行、保險公司和科技巨頭包攬,有礙本地生態健康發展。

2. 香港發展「AI+金融」的建議

突破公衆信心問題的切入點在於香港政府的角色定位。作為社會上最大的服務使用者,有責任以身作則,更具體地給予本地金融科技企業建立實績、口碑及管道的機會。

對比香港和新加坡兩地政府在公共服務中採納創新科技的措施和機制可以發現(圖表3),新加坡政府的採購方式和範圍更貼近創新市場需要,財政和行政力度比較大和完備。新加坡與香港有類近定位和高度可比性,香港應從中學習,以制定更有效的支持政策。

圖表 3:香港和新加坡政府於公共服務中採納創新科技的措施和機制對比

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因此,建議香港政府:第一,構建一個由上至下的方針,先瞭解現時公共服務的智慧化程度,製作公共服務智慧化圖譜,為政府部門的智能升級設定一個時間表,制定一些分階段的、硬性的指針和目標,以開放更多應用場景為目標,制定開放應用場景的路綫圖。第二,政府可以考慮設定分解採購合同的「最佳競爭點」,將採購合同分解成小型項目來吸引初創企業,强制導向公共部門在採購符合「最佳競爭點」合同時考慮本地中小型創科企業,或透過規定中標企業分拆合同予分包商(Sub-contractor)時必須有一定比例授予本地初創企業。第三,政府部門可以透過更簡易的報價程序完成採購,方便人手和資源短缺的初創。政府應就報價程序作出改革,發揮程序簡易的優勢,加入創新優先的原則,建設嶄新的初創向政府銷售的快速通道。第四,向初創採購對初創的最大價值在於能够測試產品,然後為其履歷添上亮麗的實績,開闢更廣闊順暢的商機路徑。建議連繫粵港澳大灣區的建設,建立具體機制讓本地和大灣區的企業參與,為「智慧政府創新實驗室」的後續提供商業市場的落地場景。


(二)以「AI+醫療」建設香港醫療人工智能應用中心地位

1. 香港「AI+醫療」發展現狀

醫療產業一直勇於尋求新科技的協助。過去醫療科技集中在醫療器材、醫療硬件和消耗品上,如3D打印義肢、體外血液循環系統和利用機器延續壽命等。近年來,醫療科技逐漸形成以大數據、可穿戴設備和健康數據分析為特徵,旨在提供更實時的實時護理。而未來,在新一波科技浪潮中,醫療科技將會向醫療機械人、AR和機器學習發展,可運算出具預測性的結果,達到用於預防和早期干預的目的。

在香港推動醫療人工智能技術的研發,首先需要面對本地市場狹小的問題,其次是解决「AI+醫療」欠缺政策依歸的問題。事實上,香港具備以「AI+醫療」建設香港醫療人工智能應用中心(Health AI Solution Hub)的可能性。這是一個「AI+醫療」發展的戰略性願景:其概念定位是希望透過增强香港醫療領域內發展「AI+醫療」的優勢,吸引全球資源彙聚香港交流,起到集聚性效果,推進更多「AI+醫療」的研發和應用的落地,為可以再次輸出國際,提升香港「AI+醫療」的全球影響力,同時惠及香港醫療系統。

香港擁有成為全球智慧醫療解决方案中心的潜力,包括全球難得的高質醫療數據、醫療複合型人才和資源整合能力。香港的醫療數據達到一定程度的可得(Available)、可及(Accessible)、可信(Assurable):香港的公立醫療服務在整個醫療體系中扮演著重要的角色,承擔了全港近90%的住院服務。香港的公立醫療機構由醫管局統一管理,除擁有一個統一的患者個人數據管理系統,記錄了所有到醫管局求診患者的個人資料外,還有一個記錄病人病歷的「臨床信息管理系統」。該系統早於1995年供所有醫院和醫生使用,收集了覆蓋所有香港公營醫療機構的醫療數據,超過一千萬名病人醫療記錄,由專業的醫護人員錄入,涵蓋各類病人醫療資料,包括臨床記錄、藥物記錄、化驗報告和放射檢查結果及影像等。這份大數據的特徵難得,具有進一步挖掘的價值,從而支持香港醫療能力的提升,以及為醫療人工智能技術的研發提供支撑。

顯然,香港最具差異化的優勢是其醫療數據,而其妥善開放將會是首要問題。針對此問題,可以參考英國曾推動實施的Care.data項目,探索充分發揮香港在醫療大數據方面優勢的方法。該項目2012年開始,在推動醫療大數據價值發掘方面走在全球前列。它以立法形式確定了具體的運行機制;設立了專門的信息中心(The Health and Social Care Information Centre,HSCIC)進行統籌管理,作為醫療數據管理的專責機構;還通過《醫療和社會保健法案2012》(The Health and Social Care Act 2012),法案賦予了HSCIC從家庭醫生處獲取數據的權力。可是,因缺乏公衆宣傳、參與和透明度,過於依賴技術手段,及在法規的對接問題上存在矛盾,項目最終於2016年在公衆反對和批評的聲音中結束。由此案例可知,為充分發揮醫療大數據的策略性價值而進行的數據開放和共享,需要全面考慮不同持份者的態度和可能受到的影響。其中,獲得大衆的信任是重要的前提,而透明及有效的數據管理機制是建立信任的關鍵,為在這一過程中做好全流程的數據安全管理和私隱保護。

圖表 4:AI+ 醫療

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數據源:一國兩制研究中心整理


2. 香港發展「AI+醫療」的建議

第一,整合多源醫療數據,引導私營範疇的醫療服務提供商參與,重組數據的互操作性(interoperability)。可以設立獨立的醫療數據管理機構,由前文建議設立的數據治理委員會領導,負責醫療數據的管理、開放、保護,以及與第三方機構的數據合作等事宜。更新合作對象的要求和標準化數據使用協議,加速和簡化數據共享的行政手續。對商業機構採取付費使用數據的安排,規定此數據使用費收入將回饋政府,重新受益用於公共醫療服務,或用於有關公衆利益的事業中。

第二,實施對數據用戶的問責制度,由數據用戶對私隱保護和數據安全保護負主要責任。同時為患者保留其退出權,並讓市民知曉和明白具有這一權利。建議參考和引入國際準則,如美國食品藥品監督管理局(FDA)建立了一套迭代的準則,為醫療設備軟件(SaMD)的快速開發進行預先認證。政府也可考慮尋找合作醫院發展試點型的「智慧醫院」,探索智慧化技術能夠產生的實際效果,為「智能化」醫療的普及提供本地化參考依據,也為產業提供一個落地實景,有助為延長產業鏈作準備。


本文發表於《紫荊論壇》20211-2月號第51-60

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