可穿戴設備早報 本文作者Natasha在文中披露了DeepMind和NHS之間的合作，DeepMind將通過NHS獲得每年在倫敦三家醫院總計160萬名患者的健康數據，這種做法對患者來說真的好嗎?
目前，Google 旗下的DeepMind 已經成為 AI 領域的明星，據外媒6月8日 稱，DeepMind 欲將其算法應用到醫療保健行業，包括計劃在5年 內使用機器學習處理英國國家醫療服務體系(以下簡稱：NHS) 的數據。
最近，DeepMind 和英國皇家免費 NHS 信托簽署了諒解備忘錄(Memorandum of Understanding，MOU)。文件中描述了雙方的展望，認為此次合作 “覆蓋面廣泛，符合雙方利益，專注于高級別的合作活動，能夠將潛力最大化，有利于從事真正有創新性的項目。
DeepMind 和 NHS 的此次合作旨在提高臨床效果和病人安全性，減少開銷等。因為 NHS 的大多數服務是對合法居民免費的，而政府財政緊縮減少了公共事業的預算，越來越多地人需要 NHS 提供的服務， 因此減少開銷一直是 NHS 承受的巨大壓力。
預計未來 DeepMind 和 NHS 的合作領域會包含：開發醫院支持系統，如床位和要求管理軟件;財務控制產品;初級醫生的私人信息和任務管理;讀取醫療圖像，甚至包括檢測懷孕女性在勞作時胎兒的心跳。
需要特別指出的是，雙方的首個合作領域——實時健康預測，他們合作開發了一款 Streams 應用，內部包含一系列醫療數據，可以用于識別患者病情惡化、死亡和再度入院的風險等。然而，Streams 未使用任何人工智能技術，也沒有受到 DeepMind 的算法支持，相反，核心軟件由 NHS 所寫。
備忘錄開頭指出，DeepMind 能夠構建 “強大的多目標學習算法”。DeepMind 與 NHS 合作的目標之一是 “在適度監管和道德批準下，得到機器學習研究所需要的數據。雙方合作的終極目標是在公共健康護理數據中應用機器學習技術。
Streams所需的數據可識別個人身份，曾受到批評
2月 份， DeepMind 宣布與皇家免費 NHS 信托共同開發了一款針對特定的腎臟病況的 App——AKI。DeepMind 表示，Streams 將會及時提供信息，幫助護士和醫生檢測急性腎損傷(AKI)病況”。
當時，DeepMind 和皇家免費 NHS 信托的數據分享協議細節還未公開。但后來 DeepMind 就已能夠接入大范圍的數據，這些數據可識別病人的個人信息。根據協議，DeepMind 能夠獲得過去5年 內 NHS 信托三家醫院的數據。
健康數據私人集團 MedConfidential 曾提出質疑：為什么這種針對單一病情的應用，需要分享這么多可識別個人信息的病人數據?
MedConfidential 的 Sam Smith 曾提出：“病人和臨床醫生之間有直接的醫療關系。一個醫生可以采取方法避免病人未來遇到問題，這是直接醫療。而一個組織采取措施，減少未知病人未來的問題，這不是直接醫療。”
但皇家免費 NHS 信托和 DeepMind 堅持認為：由于預測病人存在患 AKI 風險的難度系數很大，為了使 Streams 應用可以執行直接的病人護理功能，有必要接入大量的數據。
根據可識別病人信息的數據做研究，需要公司獲取額外的批準，比如征得病人明確的同意，然而 DeepMind 和皇家免費 NHS 信托都沒有獲取這些批準。雙方表示， Streams 只用于直接病人護理，不會用于研究，因此不必獲取相關批準。
大多數的住院病人都要進行血檢，對于任何有損傷跡象的病人，Streams 都會監控病人的腎功能，并在必要的時候通知臨床醫生。
DeepMind 只獲取與 AKI 檢測直接相關的數據。Streams 不僅可以分析驗血結果，也可以讓臨床醫生看到診斷數據和可能會影響治療的歷史趨勢，為醫生提供有效地支持，并迅速護理病人。
DeepMind 獲得的病人的名字、NHS 數、MRN 和出生日期等數據必須有助于臨床醫生明確地識別病人情況，并需要遵守英國衛生與社會保健信息中心(HSCIC)的接口規定，且分析結果應該和醫院內部獲得的病理學結果相比較。
在直接護理范圍內，根據 AKI 跡象對有可能患 AKI 的病人進行監測，使病人快速得到醫治，有效緩解癥狀。
DeepMind 和皇家免費 NHS 信托簽訂的合作范圍非常廣泛， DeepMind 可以獲取海量的信息。比如，你想搭建一個軟件系統，預測3個業務繁忙的醫院的病床需求，你需要獲取大量住院病人的數據，比如住院室數據、出院數據、轉移數據、事故和急救數據、病理學和放射學數據、急救護理數據，等等。這些數據都是 DeepMind 根據該協議會獲取的數據。
MoU 協議也表示，雙方需要對每個合作項目的管理達成一致。“雙方希望通過探索科技和醫療護理的交匯領域，達成戰略性合作關系。” 文件進一步描述了一個廣泛的合作關系，目的是拓展工程、生命和醫療科學的知識領域。”
分享可識別個人信息的NHS患者數據
1997年，經過 Fiona Caldicott 的首次評審，通過了對可識別個人信息的 NHS 患者數據(以下簡稱:PID)的處理和分享框架，該框架延續至今。2013年 對該框架進行了第二次評審和更新，后來，人們開始擔心越來越多的數據會被分享，患者的隱私會面臨風險。
NHS 在決定分享 PID 時，應該想想所謂的 Caldicott 規則。起初，該規定有六條規則，圍繞要將分享的 PID 數量最小化，減輕人們對患者隱私的破壞。
但是 Caldicott 在第二份報告中增加了第七條：
分享信息與保護病人隱私同樣重要。健康和社會護理專家應該有信心，能夠在這些規則構成的框架內，基于病人的最大利益分享信息。他們這些行為應該受到雇主、監管部門、專家所制定的政策的支持。
雖然第七條看起來似乎打開了更大范圍的數據分享的大門，但 Caldicott 2013年3月 所寫的《回顧醫療數據的信息管理》中卻特別指明，對特定某個人的護理，最合適的是采取直接的病人護理。而健康服務管理、預防醫學、醫學研究屬于間接的病人護理。
Killian Hyne 博士表示：
我很滿意患者數據能夠經過 Streams 應用的處理實現唯一的直接患者護理，而且加密的病人數據儲存在安全的第三方服務器中，與 Caldicott 的規則相一致，也與我們數據控制方的責任相符。
這是一項先驅性工作，可以幫助我們識別出醫院中大量存在的患有 AKI 的病人，并對其進行醫治。
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