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 在我最近發表的一篇博文里，探討了如何帶著批判的眼光去理解人工智能在醫學領域里的應用和研究，并且將研究重點放在了這些人工智能試驗與臨床應用的相關性上。但在此后，我想到一個問題，即有些研究已經取得了進步，而有些研究還遠未達到臨床應用的階段，對于這一過程，還沒有一種簡單清晰的方式可以討論。

從事醫學研究的人，可能會認同這種觀點，因為醫學界已經解決了這個問題。

事實上在醫學領域，根據實驗結果會對臨床應用產生多大作用，臨床試驗可以被分為三大類。業內將這些類別稱為醫學研究的不同階段，它們反映了從前期準備到轉化為臨床應用這一過程的常規路徑。這些類別也恰恰是臨床創新獲得醫生和監管機構接納的必由之路，籠統地說，大多數與人有關的醫學研究都不外乎分為這三大類（或三個階段）。

第一階段是首次安全性檢查。最開始，需要在一小群受試者身上試用藥品，保證沒有任何可怕的后果。在這個階段中，我們甚至很少去考慮試驗的藥品是否有藥效（即受試者服藥之后的效果怎樣），只希望確認試驗不會造成服藥者死亡。如果我們從中得到了不錯的反饋，顯示藥品的確效果不錯，那固然很好，但是那并不是試驗一期的主要目標和動機。

第二階段則要更全面地評估試驗安全性。到這個階段中，需要擴大受試人群的規模，這么做是要查明藥品是否會出現比較罕見的副作用。因為試驗樣本的數量更大，可能發現更多和藥效有關的信息證據，但即便如此，這一階段也永遠不足以證明臨床應用可行。

第三階段是成本最高、難度最大、但又十分重要的一個階段。主要目標，是要去查清藥品究竟能夠發揮多大作用，這通常意味著，一大批受試者必須要試用某種藥物很長時間，而且試驗所采用的方法和分析都要能經得起美國食品藥品監督管理局（FDA）或者類似政府監管部門的嚴格審核。

除此之外，如果從技術角度來看，其實還有臨床前期試驗（動物實驗模型）和第四階段臨床試驗（新藥推出后進行的后續試驗）。不過，上述的三個階段是將某個醫療想法變成實際治療藥物所必須經歷的過程。

我認為，醫療人工智能研究的推進過程，其實和常規醫學臨床試驗過程非常相似，因為我目睹的幾乎所有醫療人工智能研究都可以歸入、或明確界定到已知的這三個階段之中。至于這一系統是否很嚴格，有沒有涵蓋足夠多的尖端研究，我也不能給出百分百肯定的答案，但本文至少能夠在設計、或理解醫療人工智能領域研究時，對形成實用的思路框架提供一些幫助。

人工智能醫療試驗

讓醫療人工智能試驗的框架能夠映射其他臨床試驗架構，是合理的做法。所以，將其也分為三個階段是直觀且常見的思路，當然，這可能也需要做些額外工作，才能讓醫學研究者和人工智能研究者相互理解。假設你的新型醫學人工智能系統已經做好了隨時為病人服務的準備，相比之下，可能說服醫生和監管機構相信反而更容易一些。

實際上，醫學臨床試驗和醫學人工智能試驗的關鍵區別，主要是第一和二階段人工智能系統不用怎么考慮安全性。因為直到階段三，才會應用于患者。這種研究叫做“可忽略風險型研究”。

請注意，以下框架僅適用于軟件系統，并不適合外科手術機器人等實物系統。此外，不同的軟件系統可能會有類似的框架，只是各自的細節有天壤之別。