2026年河南省公开遴选公务员考试（案例分析与对策性论文）全真模拟试题及答案一
1). 资料：近年来，随着人工智能(AI)的蓬勃发展，人工智能与医学结合的相关技术开发也进行得如火如荼，然而，人工智能落地医学领域依然挑战重重。■“人工智能若想在医学领域长足发展，数据质量、数据量和标准化方面还有待改进和完善。”2019年8月6日，天津市肿瘤医院副院长徐波在接受采访时表示。■“医疗大数据如何‘降噪’是个关键问题。”徐波指出，医疗大数据涉及的类型近年来呈多模态发展。而病例数据覆盖面广，服务用户多样，如何构建病人、医生、医院和政府等多中心的数据治理体系，进而面向不同的用户提供不同的数据视图和分析结果，是医疗大数据采集及研究中亟待解决的问题。■“尽管我国医院的数据庞大，但由于疾病的复杂性，数据维度、特性各不相同，质量参差不齐，很多细分的病种实际可用数据量少，尤其是较为罕见的疾病类型。如果是多学科交叉的病症，可使用的数据量就更加有限了。”徐波表示。■此外，数据共享也存在壁垒。我国当前医院与医院、同一家医院内科系互不相连，没有统一标准的临床结构化病历报告，不同地域甚至不同医院之间的数据库无法通用。■“数据标准化和规范化是解决该问题的必经之路。”在徐波看来，应加快医疗数据电子化、■标准化的进程，打破医疗机构的数据壁垒，建立数据共享机制，进一步“精炼”医学领域数据。■据业内统计，目前我国人工智能行业的从业人员不足5万人，每年通过高校培养出来的技术人员也不足2000人，人工智能行业从业者中，拥有10年以上工作经验的人才占比只有不到25%。■当下，既懂医疗又懂AI技术的复合型、战略型人才极其短缺，其中拥有10年以上工作经验的资深人才尤为缺乏。同时，医务人员对AI的接纳度不足，部分医务人员甚至对AI抱有抵触心理。徐波认为，智能医学领域是人工智能和医疗健康这两个专业性极强领域的结合，如今对二者都能深入研究的人才是“香饽饽”。而正是因为二者专业性极强，人才培养的模式才更加复杂，更值得深入探讨。■当然，新兴的智能医学在商业模式和法律监管等方面也需要投注目光。■以目前人工智能与医学最常见的结合点——医学影像为例，现阶段该领域的AI产品在国内主要采用免费试用的合作方式，虽然短期来看，医院是获益的，但长远计算，优质AI企业会因长期无法盈利而难以为继，无法持续为医院提供更好的产品。■合理的商业化模式尚在“摸着石头过河”的阶段，而相配套的监管机制也亟须完善。清华大学法学院院长申卫星表示，目前只有民法典第127条提出，“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”，但具体如何保护数据，并没有详细说明。■以往，机器被归为工具一类，工具造成的损害责任通常是产品设计者、制造者来承担，但如果工具经过人工智能深度学习，成为自主型产品后造成损害，这到底是谁的责任？依旧是产品的责任还是智能系统开发单位的责任？这些疑问都需要明确的法条来解答。■“目前国际上也没有成功的案例经验可供借鉴，发展出一套符合我国国情、相对完善的智能医学监管体系还需要一定的时间和多学科、多行业的研究者和实践者共同努力。”徐波表示，在较为科学的监管体系之下，人工智能企业在符合各项标准和法规的范围内探索良性的商业化营收模式，各院所、高校、医院等单位合理利用各自资源，进行有效合作，有助于整个智能医学领域的健康、稳步发展。■问题：请简要概述材料从哪几个方面阐述了人工智能落地医学领域的挑战。■要求：准确、全面，不超过200字。

正确答案：一、数据治理体系不完善。数据庞大，但数据维度、特性不同，质量参差不齐、可用量少，不同医院和科系的标准不一，数据共享存在壁垒。二、行业人才紧缺。既懂医疗又懂AI技术的复■合型、战略型人才短缺，同时医务人员对AI接纳度不足甚至抵触，导致人才培养困难。三、合理的商业化模式尚待建立。AI产品在国内主要采用免费试用的合作方式，难以长期为继。四、监管机制亟须完善。缺少明确的法条来保护与追责，且国际上没有可借鉴的成功经验。