智慧醫(yī)療是目前全球力圖發(fā)展的產(chǎn)業(yè)诞仓，但隨著智慧醫(yī)療的發(fā)展，它的問題也一一浮現(xiàn)速兔。
生物醫(yī)療的大數(shù)據(jù)可以優(yōu)化診斷的速度與準(zhǔn)確性墅拭，改善照護品質(zhì)并減少主觀的決定。但目前還在發(fā)展的 AI 醫(yī)療涣狗，已經(jīng)遇到幾個難題谍婉，尤其是在搜集與使用個案的醫(yī)療資料的層面。
智慧醫(yī)療資料隱憂一：資料品質(zhì)
有關(guān)醫(yī)療資料的第一個隱憂镀钓，是資料的品質(zhì)穗熬。生活艱難或位置偏遠的地區(qū)缺乏醫(yī)療服務(wù)，導(dǎo)致資料幾乎無法搜集丁溅，或者不準(zhǔn)確死陆。
中低收入國家由于數(shù)位落差，搜集資料有難度。
例如措译，即便設(shè)備的費用持續(xù)降低别凤，在中低收入國家，還是有 12 億的女人因為無法負(fù)擔(dān)领虹，或者對科技不信任规哪，而不使用行動網(wǎng)路。性別還只是眾多數(shù)位落差的一個面向塌衰，其他包括地域诉稍、文化、種族最疆、性傾向杯巨、宗教、語言和世代等努酸。
此外服爷，語言障礙或者不信任，導(dǎo)致人們會提供不正確或者不完整的資訊获诈。要是搜集到不相關(guān)的資料仍源，整個資料庫的品質(zhì)就會降低。
智慧醫(yī)療資料隱憂二：敏感的個案隱私
第二個醫(yī)療資料的隱憂舔涎，就是個案隱私笼踩。
資料的搜集、應(yīng)用亡嫌、分析與分享等行為嚎于，讓人持續(xù)關(guān)切個案隱私的問題，因為這可能會傷害個人挟冠，比如以后社會可能會歧視該個案的健康狀態(tài)于购，或者敏感的醫(yī)護資料被分享或外流。醫(yī)療資料在分享和傳送時圃郊，都會暴露在駭客偷竊或意外外流的風(fēng)險。
新冠疫情期間女蜈，許多國家都借由數(shù)字身份來儲存醫(yī)療資訊持舆。許多使用 QR 碼，經(jīng)由演算法計算個案有無感染風(fēng)險伪窖；有些則使用生物辨識數(shù)據(jù)庫 Aadhaar 追蹤疫苗施打情形逸寓；許多國家與地區(qū)也使用疫苗護照來辨識使用者是否已經(jīng)施打疫苗。
這些科技都產(chǎn)生了疑慮覆山，包括它們是否有效竹伸、會不會引發(fā)歧視，或者可能排擠無法使用技術(shù)或設(shè)備的人群等；另外勋篓，也有政府能否利用這些資訊監(jiān)控大眾吧享，企業(yè)運用在其他用途的疑慮。
智慧醫(yī)療資料隱憂三：政府使用資料的用途
第三個隱憂譬嚣，則是搜集來的資料用途钢颂，可能會比原先設(shè)定來得多。
去年初疫情爆發(fā)后拜银，新加坡推出“合力追蹤”計劃殊鞭。當(dāng)民眾出入公共場所時，包含商場尼桶、個別商家操灿、學(xué)校、公司行號及所有公共設(shè)施等泵督，必須用“合力追蹤”手機 APP 或“行動防疫器”刷進刷出趾盐。
初期部分民眾由于隱私疑慮，使用意愿不高幌蚊。為鼓勵使用谤碳，主管新加坡智慧國家計劃的外交部長維文Vivian Balakrishnan去年 6 月表示，“合力追蹤”資料僅會用于追蹤接觸者溢豆。
到今年 4 月蜒简，已有 90 % 的新加坡民眾參與此計劃，新加坡成為全球新冠肺炎追蹤機制密度最高的國家之一漩仙。但當(dāng)局隨后在今年初承認(rèn)搓茬，合力追蹤的用戶數(shù)據(jù)可根據(jù)新加坡《刑事訴訟法》規(guī)定用于刑事調(diào)查，引發(fā)批評聲浪队他。
新加坡智慧國家及數(shù)位政府署隨后 表示 卷仑，先前未說明“合力追蹤”資料受刑事訴訟法約束，“是我們的失誤”麸折；并說明政府將立法明定锡凝，僅有在調(diào)查 7 種嚴(yán)重犯罪行為時，包括持有危險武器垢啼、恐怖攻擊窜锯、謀殺、販毒芭析、綁架锚扎、性侵等，警方和法庭才能使用追蹤接觸者的資料馁启。
除了政府外驾孔，這些醫(yī)療資料也有分享給商業(yè)公司的疑慮，比如保險公司，或者大型科技公司翠勉。
Google 在 2017 年 5 月宣布與美國芝加哥大學(xué)和芝加哥大學(xué)醫(yī)學(xué)中心合作妖啥，研發(fā)預(yù)測如突發(fā)住院等醫(yī)療事件的工具。研究過程中眉菱，校方分享給 Google“去識別化”的個案資料迹栓，但其中一個病患丁奈史旦（Matt Dinerstein）事后發(fā)起集體訴訟，指控大學(xué)和 Google 外泄病患紀(jì)錄俭缓。
這件案件反映出克伊，與“資料分享”相關(guān)的訴訟極具挑戰(zhàn)性，同時突顯了醫(yī)療個資的隱私缺少足夠的保護华坦。在缺乏倫理規(guī)范與足夠法條的情況下愿吹，病患可能難以掌握醫(yī)療個資的控制權(quán)，尤其是當(dāng)資料被分享給第三方惜姐，而且缺乏方法避免“身份再辨識”的時候犁跪。
智慧醫(yī)療資料隱憂四：資料提供方的弱勢處境
第四個憂慮為搜集資料可能會強化資料搜集方與提供方的差距，尤其可能發(fā)生在弱勢族群歹袁。
舉例而言坷衍，通常搜集中低收入國家的資料，是為了研發(fā)或人道關(guān)懷条舔，而不是為了促進當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟與治理枫耳。
從中低收入國家產(chǎn)生資料有其風(fēng)險，譬如“資料殖民主義”data colonialism孟抗，意指資料可能在未經(jīng)同意迁杨、未考量到隱私與自主權(quán)的情況下使用；或者在忽視個案自主性凄硼、尊嚴(yán)或人權(quán)的情況下铅协，沒有通知個案資料的用途。
報告指出摊沉，雖然歐盟的《一般資料保護規(guī)范》有境外條款狐史，要求遵守相關(guān)守則，但是執(zhí)行單位沒有提供求償權(quán)的義務(wù)说墨，且企業(yè)可能使用了資料骏全，卻未向提供資料的社群或國家適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品與服務(wù)。
智慧醫(yī)療的 6 大指導(dǎo)原則
WHO 的報告 列出 6 大指導(dǎo)原則婉刀，將人工智慧為醫(yī)療服務(wù)所帶來的好處最大化吟温，并限制風(fēng)險：
1序仙、保護個人自主權(quán)：醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)和決策仍應(yīng)由人主導(dǎo)突颊，個人隱私必須獲得保護，患者必須知情同意。
2律秃、保護個人健康安全及公共利益：人工智慧技術(shù)應(yīng)滿足安全爬橡、準(zhǔn)確和有效的要求，使用領(lǐng)域必須明確定義棒动，必須建立品質(zhì)控制和技術(shù)改進機制糙申。
3、確保透明度：必須公開人工智慧技術(shù)的設(shè)計與應(yīng)用資訊船惨，且這些資訊必須容易取得柜裸，并確保公眾能夠討論。
4粱锐、促進責(zé)任和問責(zé)制：利益相關(guān)單位必須確保人工智慧技術(shù)在適當(dāng)情況下疙挺、由經(jīng)過適當(dāng)訓(xùn)練的人員使用，對于受到演算法決策不良影響的個人和群體怜浅，應(yīng)建立有效的問責(zé)和賠償機制铐然。
5、確保包容和平等：應(yīng)鼓勵人工智慧技術(shù)盡可能廣泛和平等的使用和獲取恶座，無論各種人口特質(zhì)搀暑。
6、促進人工智慧技術(shù)可回應(yīng)和永續(xù)使用：設(shè)計跨琳、開發(fā)和使用人員應(yīng)持續(xù)評估技術(shù)的應(yīng)用效果自点。人工智慧系統(tǒng)應(yīng)提高能源使用效率。政府和企業(yè)應(yīng)評估人工智慧技術(shù)可能對勞動力市場所造成的影響湾宙，并采取應(yīng)對措施樟氢。
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