在中国医院协会健康医疗大数据应用管理专业委员会指导下，北京大学健康医疗大数据国家研究院（专业委员会秘书处所在单位）联合浙江省北大信息技术高等研究院、北京大学人工智能研究院智慧公众健康研究中心、Digital Science发布（Health AI Index Report 2022）。该报告是继2020年首次发布后的第3个年度报告。

　　《健康医疗人工智能指数报告2022》（后简称《报告》）继续从科学研究概览、科学技术交叉、人类-机器协同3个方面，基于已发表的健康医疗人工智能科学出版物和已注册的临床试验数据半岛电子，回顾分析健康医疗人工智能领域2009～2021年全球科学研究和临床试验的规模、结构和发展趋势，并分析中国的表现。

　　与2020年和2021年报告相比，本《报告》拓展了健康医疗人工智能科学出版物数据集。北京大学健康医疗大数据国家研究院与Nature旗下的Digital Science公司合作，基于科学大数据分析系统Dimensions平台，利用其研究领域（Field of Research）分类编码体系，系统采集了健康医疗人工智能全球科学出版物、基金资助项目、申请半岛电子专利、注册临床试验等数据，并与研究院基于医学主题词（MeSH）构建的数据集进行融合，重新构建健康医疗人工智能研发和应用的语料库半岛电子，共筛选出75 820多篇科学出版物和6336项注册临床试验医疗健康。再通过文本挖掘方法，提取语料库文本中的医学主题词，利用医学主题词的树状结构，将人工智能分为决策规则、知识库（含本体）、机器学习（含深度学习）、自然语言处理和机器人五大技术领域，进而展开分析。

　　▋《报告》中显示，我国健康医疗人工智能领域科学出版物总量已位居全球第二，仅次于美国；但Dimensions数据库统计的基础研究资助经费与欧美国家相比差距仍较大。我国在该领域中目前的专利申请量和临床试验注册量均已位居世界首位，且呈持续增长势头。

　　▋在聚焦的健康医疗问题领域方面，我国的人工智能主要解决临床研究（例如AI赋能临床研究过程）、神经系统疾病、公共卫生监测、肿瘤、心肺血液疾病等领域的需求，尤其是新型冠状病毒感染（新冠）疫情发生以来，公共卫生领域的人工智能研究与应用数量显著增加。

　　▋在聚焦的人工智能技术细分领域方面，机器学习是我国的主要技术领域，占比尤其明显（＞80%；国际上这一份额为66.7%）；而在医疗机器人研发、知识库及本体构建、医学自然语言处理等领域的研究积累相对不足。

　　与2020年和2021年报告相比，本《报告》拓展了注册AI临床试验的数据来源，在Clinicaltrials.gov基础上，增加了中国、日本、印度、澳大利亚等11个国家/地区的临床试验注册平台。数据显示，AI临床试验注册量与国家医疗可及性与质量（HAQ）指数呈正相关。这一结果提示：医疗服务可及性越高的国家，AI临床试验的数量越多。然而，在6336项注册的临床试验中，仅有6.76%的试验报告了结果。

　　本《报告》新增了医疗人工智能领域科学-技术交叉图景。被专利引用的论文是技术创新的基础，位于转化的前端。本次报告对论文和相关专利进行了共被引网络分析，尤其是在新药研发领域的探索，药物发现经历了由粗到精、由盲目到自觉、由经验性试验到科学性试验的过程。现代科学和计算机技术的发展，改进了新药研发的技术和方法，可以避免大量重复试验和资源浪费。为了探究新药研发的技术和方法发展态势，本报告对已经发表的新药研发与应用研究进行了分析。其中神经网络被广泛应用在Health AI相关的研究中，新药研发领域被专利引用的论文数量和论文发表趋势保持一致，但被专利引用的论文更新速度有一定滞后性。

　　《报告》继续强调了健康医疗人工智能领域尚需完善和发展的诸多方面，如人工智能相关的临床试验研究设计及报告等均需要进一步规范且尚处于起步摸索阶段。同时指出，为了充分发挥人工智能的潜力，医师、科研人员和人工智能科半岛电子学家应紧密合作，基于可靠的方法、遵循伦理的准则，力争在医疗实践中不断完善应用、评估和改进人工智能技术。

　　本报告中，至少有两点让人印象深刻。一是坚持需求导向。报告分析了健康医疗人工智能的技术谱和疾病谱，这可能会引发大家的思考，人工智能到底应该聚焦那些负担最重的疾病，还是应该聚焦它可能发挥最大影响的地方？对于高负担疾病，如心血管疾病、恶性肿瘤等，人工智能将在疾病智能诊疗方面发挥重要价值；同时，人群健康管理又是人工智能发挥最大影响力的领域，充分将预防理念融入大健康，所以两者并不矛盾。二是体现了循证思维。报告结合了数据和证据，坚持客观理性，并特别强调了需要将循证理念引入健康医疗人工智能的疗效和安全性评价，需要严格规范的人工智能相关临床研究设计和临床报告规范指南。这是促进健康医疗人工智能高质量证据积累，最终促进其落地应用，发挥其真正价值的关键。同时，报告也以“将健康医疗领域划归为与 AI 有契约的‘应许之地’”的观点，考虑到人文关怀在医学中至关重要且无法被任何技术系统替代的价值，为报告增添了一丝丝温情。

　　北京大学健康医疗大数据国家研究院、北京大学人工智能研究院、中国医院协会健康医疗大数据应用管理专业委员会将一如既往地响应国家在新一代人工智能发展方面的号召，支持人工智能在健康医疗领域的发展，坚持深入挖掘健康医疗大数据的价值。

　　今后，将有更多的系列报告出台，通过深入分析每年健康医疗人工智能领域基础研发及临床试验等方面的客观数据，进一步系统呈现相关领域的规模、结构和发展趋势，为我国在该领域相关的战略规划、研发布局和临床应用方面提供重要参考。

　　本文摘编自《健康医疗人工智能指数报告2022》（詹启敏,董尔丹 主编. 北京：科学出版社，2023.06）一书“前言”“序”，有删减修改，标题为编者所加。

　　健康医疗人工智能（Health AI）是全球医疗领域研究的新热点。本书是继2020年首次正式发布之后的第3个年度报告，由北京大学健康医疗大数据国家研究院的专家根据健康医疗人工智能领域已发表的科学出版物和已注册的临床试验为基础数据撰写。内容涵盖科学研究概览、科学技术交叉、人类-机器协同3个方面。该报告与首版相比拓展了健康医疗人工智能科学出版物和注册临床试验的数据集，更全面系统地回顾分析了健康医疗人工智能领域2009～2021年全球科学研究和临床试验的规模、结构和发展趋势，并结合中国的情况进行比较研究，对该领域的现状进行了全面的阐释和解读。在我国健康医疗人工智能领域的研发布局、战略规划、人才培养及学科交叉方面具有重要的参考价值。