《Journal of Cancer Policy》：Governing artificial intelligence in cancer care: Perspectives and recommendations from patient organizations and the MULTIR consortium
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人工智能（AI）有潜力显著改善癌症照护。AI指运用软件、深度机器学习及其他算法方法，对复杂医学信息进行分析、解读与呈现。AI可支持肿瘤检测与定位、辅助治疗计划制定、预测患者对特定治疗的反应，并减轻医疗专业人员的部分工作负担。在欧洲政策层面，诸如欧洲抗癌计划、欧
人工智能（AI）有潜力显著改善癌症照护。AI指运用软件、深度机器学习及其他算法方法，对复杂医学信息进行分析、解读与呈现。AI可支持肿瘤检测与定位、辅助治疗计划制定、预测患者对特定治疗的反应，并减轻医疗专业人员的部分工作负担。在欧洲政策层面，诸如欧洲抗癌计划、欧洲健康数据空间以及欧盟《人工智能法案》等举措，支持在医疗保健领域构建安全、可互操作且值得信赖的AI应用环境。
尽管潜力巨大，AI在癌症照护中的应用仍然有限。主要挑战包括：具有代表性的数据集的可获取性、关于泛化能力与偏倚的担忧、AI成本效益与临床相关性方面的不确定性、组织性障碍，以及许多欧洲国家缺乏针对健康的专项实施计划及健全的伦理与法律框架。值得注意的是，患者组织和更广泛公众的参与度不足，反映出在制定AI用于癌症照护的原则与指导方针方面存在更广泛的治理缺口。
将患者观点整合到AI的设计与开发中，对于确保其可持续性与相关性至关重要。既往研究表明，患者总体上支持在医疗保健中使用AI，但要求提供有效性的证据、强有力的隐私保护，以及对临床决策的持续人类监督。欧洲患者组织已就AI在医疗保健中的采用提出建议。代表近80个患者团体的欧洲患者论坛呼吁患者参与AI生命周期的全过程，并以健全的数据保护、隐私保障和明确的问责机制为支撑。汇集欧洲各地患者、照护者及倡导者的黑色素瘤患者网络欧洲鼓励制定清晰的伦理与法律框架，以确保用于训练AI的健康数据被作为共享资源处理，而非仅为营利。欧盟健康政策平台专题网络发布的一份由多个欧洲患者组织签署的联合声明，概述了支持AI在医疗保健中应用的关键步骤，包括制定欧洲指南、建立稳健的算法测试程序、开展跨学科合作、患者利益相关者的强力参与，以及将AI工具整合到医院工作流程中。
关于癌症患者组织如何看待AI在肿瘤学中的治理与实施，目前实证证据有限，尤其是在不同癌症社群和欧洲不同环境背景下。欧盟资助的MULTIR联盟（2024–2027）研究黑色素瘤、膀胱癌和肺癌中宿主与肿瘤的相互作用，旨在开发基于AI的工具以预测治疗反应和患者结局。近期少数研究表明，皮肤癌患者支持使用AI辅助皮肤癌诊断。本研究提供了来自多个癌症类型和欧洲国家的患者倡导者的定性见解，将患者期望转化为关于沟通、知情同意、基础设施和治理的可操作优先事项。患者倡导者一词指患者组织的代表，他们贡献基于癌症幸存生活经历的经验性知识和集体视角。他们的角色不仅限于倡导，还包括参与知识生产、研究过程和健康创新治理。本研究中建议的共同制定与验证，凸显了政策意图（如透明度、有意义参与和公平获取）需要更清晰的实施机制。
论文解读文章
**研究背景与问题**
人工智能（AI）在癌症照护领域展现出显著潜力，能够支持肿瘤检测与定位、辅助治疗决策、预测治疗反应，并减轻医疗专业人员的工作负担。在欧洲政策层面，欧洲抗癌计划、欧洲健康数据空间以及欧盟《人工智能法案》等举措，致力于构建安全、可信的医疗AI应用环境。然而，AI在癌症照护中的实际应用仍然有限。当前面临的主要挑战包括：代表性数据集的缺乏、模型泛化能力与偏倚问题、成本效益与临床相关性的不确定性、组织性障碍，以及欧洲多国缺乏健康专项实施计划和健全的伦理法律框架。尤为突出的是，患者组织及更广泛公众在AI治理原则与指南制定过程中的参与严重不足，构成了治理层面的关键缺口。尽管已有欧洲层面的患者组织提出AI应用建议，但关于癌症患者组织如何看待AI在肿瘤学中的治理与实施，尤其是不同癌症社群和欧洲不同医疗环境下的实证证据仍十分有限。本研究依托欧盟资助的MULTIR联盟（2024–2027），该联盟研究黑色素瘤、膀胱癌和肺癌中的宿主-肿瘤相互作用，旨在开发基于AI的工具以预测治疗反应和患者结局。研究旨在通过患者倡导者的定性见解，将患者期望转化为沟通、知情同意、基础设施和治理方面的可操作优先事项，以推动以患者为中心的可信AI落地。
**研究设计与关键方法**
研究人员通过欧洲患者论坛、世界膀胱癌患者联盟、黑色素瘤患者网络欧洲和肺癌欧洲等组织的官方网站，识别并邀请患者倡导者参与研究。纳入标准为在黑色素瘤、膀胱癌或肺癌领域的患者组织工作或任职，或是MULTIR网络中的其他癌症患者组织成员。2024年冬季发送电子邮件邀请，共联系39个患者组织（11个黑色素瘤、10个膀胱癌、17个肺癌、1个全癌种），最终18位来自16个患者组织的倡导者接受邀请（应答率46%），代表欧洲不同国家和医疗体系。访谈于2024年11月至2025年4月间通过Microsoft Teams进行，时长约50分钟，采用半结构化访谈指南，包含14个开放性问题，该指南在2024年10月希腊举办的MULTIR利益相关者工作坊中预先验证。访谈以英语、法语或挪威语进行。研究经挪威公共卫生研究所数据保护官审批，所有参与者签署书面知情同意。数据分析采用主题内容分析法，在NVivo软件（QSR International Pty Ltd.，版本15，2024）中完成，基于访谈指南制定初步编码手册后进行归纳性编码，并经多轮比较完善。为确保结果可靠性，2025年11月举办系列网络研讨会，与十位患者倡导者共同审查研究结果并讨论建议草案。
**主要研究结果**
**患者倡导者特征**
大多数受访倡导者（61%）在其组织中担任领导职务（如主任、主席或秘书），22%为管理人员，11%为患者专家，5%为患者成员。所有倡导者均代表其组织发言，但部分表示其组织尚无官方AI立场。72%有亲身癌症经历；44%自评具备良好AI知识，28%具备部分知识，28%知识有限。
**患者倡导者对AI的看法**
倡导者概述了所代表患者群体的主要挑战：欧洲各国癌症照护获取不平等（报销政策差异、偏远地区等待时间长、私立保险患者获得更快服务）、治疗疗效与毒性间难以权衡（某些癌症晚期有效治疗有限、无法预测个体治疗反应）、癌症晚期检出与检测响应迟缓（部分癌症如女性膀胱癌早期诊断困难）、专科专业知识有限，以及随访与沟通不足。对于AI在癌症照护中的预期益处，倡导者认为AI可实现更快更准确的诊断（如医学影像分析、减少误诊）、改善治疗决策（更精确预测治疗反应和复发风险、识别联合治疗机会、筛选获益人群）、为医护人员提供支持（提供最新信息、自动化重复任务、治疗期间和出院后监测）、支持药物发现（跨癌种相似性识别、药物重定位）以及赋能患者（早期检测和自我监测应用、症状追踪、健康信息更新和情绪支持的私人助手）。感知风险包括：AI预测可能带来负面心理影响和“粉碎希望”（尤其是晚期患者被告知治疗无效）、算法“黑箱”特性导致难以理解和信任、基于有偏非代表性数据可能出错、实施成本高昂、数据可能被外部行为者（如保险机构）不当使用、AI无法全面支持整体性癌症照护、监管框架尚不完善以及数据所有权不清引发患者信息商业化的担忧。倡导者总体支持采用AI，但前提是AI不取代人类决策，患者保持对治疗的控制权。多数人不认为AI会显著改变医患关系（该关系本身已受限），部分人表示更快获取结果比人际互动更为重要。年轻且具备数字素养的患者可能接受AI，而年老或弱势患者或感排斥并失去信任。
**AI应用于癌症照护的建议**
研究中涌现出六组建议，针对技术监管者、开发者、政策制定者和研究人员。第一，**透明沟通与知情同意**：向患者提供标准化、可理解的信息，披露AI何时参与临床决策，确保知情同意流程适应AI辅助照护，允许患者知情同意或拒绝。第二，**教育与能力建设**：加强医疗专业人员和患者组织的AI素养，将AI能力纳入继续职业教育和跨学科新角色（结合临床、统计和IT专业知识的岗位）。第三，**临床验证与证据生成**：在AI大规模部署前开展前瞻性临床验证、试点实施研究、真实世界评估和卫生经济学评估，提供患者报告结局指标（PROMs）证据及成本效益评估。第四，**安全、可互操作且具有代表性的数据基础设施**：开发高质量、可互操作的数据集，确保数据质量、代表性、安全性和符合欧洲标准，整合电子健康记录、影像系统和实验室数据库，规范数据格式以促进安全共享。第五，**伦理治理、监管与公平**：建立透明的监督和问责机制、部署后监测和定期算法公平性评估，完善批准和监管框架以涵盖审批、监督、数据隐私、知情同意，保护患者“被遗忘权”，防止保险机构非法数据访问，确保AI可负担并有适当资金支持，防止医疗不平等加剧。第六，**有意义的患者参与**：在整个AI设计、开发、实施、评估和治理过程中，通过咨询委员会、伦理和采购委员会代表、共同设计工作坊和研究伙伴关系等方式，让患者组织深度参与，协助公众教育、政策倡导、研究项目推进及试验招募。
**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究的建议与欧洲层面及其他利益相关者提出的建议高度一致，体现了广泛共识并增强了政策合法性。研究结果对欧盟《人工智能法案》的实施具有直接意义，该法案将许多临床AI应用归类为高风险系统，要求透明度、人类监督和上市后监测。以患者为中心的沟通和参与机制有助于满足这些合规要求。欧洲健康数据空间为解决数据质量、代表性和跨境安全使用问题提供了契机。沟通、信息和教育是建议的核心。研究指出现有的知情同意模型正在被提出以向患者传达AI的角色，包括益处、风险、数据使用、局限及对临床决策的影响，但如何在不过度负担患者的情况下提供充分可理解的信息仍是挑战。可解释性和数据集的公平代表对于建立信任和支持临床决策至关重要。AI若主要引入资源充足的癌症中心或数字基础设施较强的国家，可能扩大现有健康差距；反之，若有意设计来弥补弱势群体的照护缺口，则有助于减少健康不公平。公平性在AI治理原则中受到的关注少于其他原则，但对于以患者为中心的采用至关重要。患者组织目前在欧洲监管框架内没有正式授权，尽管建议其参与，建议将患者组织正式纳入AI治理和政策制定过程，并提供专门资源用于能力建设，否则患者参与的期望仍将停留在愿望层面而非操作性。研究存在样本量小（n=18）、参与者可能偏向积极参与且资源充足者、选择性偏倚、地域限于欧洲、语言影响及单研究者编码等局限。
研究结论为：AI在癌症照护中的整合有潜力改善患者结局。本研究提出的建议为支持更具患者中心性和可信度的AI采用提供了可操作的方向。尽管这些建议源于特定癌症类型患者组织倡导者的见解，但可广泛适用于整个肿瘤学领域。实施这些建议需要利益相关者和政策制定者之间的持续合作。患者组织必须更系统性地整合到研究、AI治理与政策以及实施和评估过程中，因为他们的贡献仍未被充分认识，但对于确保AI赋能癌症照护的相关性、公平性和合法性至关重要。该研究发表于《Journal of Cancer Policy》。
