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近年來，人工智能(AI)在醫學和醫療領域的應用因其巨大的潛力而備受贊譽，但也一直處于激烈爭議的中心。這項研究概述了人工智能如何有益于未來的醫療保健，特別是提高臨床醫生的效率，改善醫療診斷和治療，以及優化人力和技術資源的配置。該報告確定并澄清了人工智能在醫療保健領域造成的主要臨床、社會和倫理風險，更具體地說: 潛在錯誤和患者傷害;存在偏見和衛生不平等加劇的風險;缺乏透明度和信任;易受黑客攻擊和數據隱私泄露的影響。該研究提出了緩解措施和政策選項，以最大限度地降低這些風險，并使醫療人工智能的利益最大化，包括通過人工智能生產生命周期的多方參與，提高透明度和可追溯性，對人工智能工具進行深入的臨床驗證，以及對臨床醫生和公民進行人工智能培訓和教育。

目標

近年來，人們對人工智能(AI)在醫學和醫療保健領域的應用的興趣和關注迅速增長，成為跨學科科學研究、政治辯論和社會行動主義的中心。本報告的目標是解釋人工智能可以在醫療和保健領域做出貢獻的領域，查明在這個高風險和快速變化的領域中應用人工智能的最重大風險，并提出應對這些風險的政策選項，以優化生物醫學人工智能的使用。這不僅能確保接受人工智能醫療的患者的安全和尊重，還能幫助參與實施人工智能醫療的臨床醫生和開發人員。

方法

本研究采用跨學科方法，基于對現有科學論文、白皮書、近期指南和法規、治理建議、人工智能研究和在線出版物的全面(但非系統性)文獻綜述和分析。本報告涉及的多學科資源包括計算機科學、生物醫學研究、社會科學、生物醫學倫理、法律、工業和政府報告等領域的著作。本報告探討了廣泛的技術障礙和解決方案、臨床研究和結果，以及政府建議和共識指南。

人工智能在醫學和醫療保健中的具體應用

這項研究首先概述了人工智能在醫學領域解決緊迫問題的潛力，特別是人口老齡化和慢性疾病的增加、衛生人員缺乏、衛生系統效率低下、缺乏可持續性和衛生不平等。報告還詳細介紹了生物醫學AI可能做出最重要貢獻的不同領域: 1) 臨床實踐，2)生物醫學研究，3)公共衛生，4)衛生管理。在臨床實踐領域，該報告進一步詳細介紹了具體貢獻-實現和潛在的-特定醫療領域，如放射學，心臟病學，數字病理學，急救醫學，外科手術，醫療風險和疾病預測，適應性干預家庭護理和心理健康。在生物醫學研究方面，該報告詳細介紹了人工智能對臨床研究、藥物發現、臨床試驗和個性化醫療的潛在貢獻。最后，報告介紹了人工智能在公共衛生一級以及對全球衛生的潛在貢獻。

美國陸軍未來司令部的醫療2028概念描述了陸軍衛生系統在2028年的時間框架內對同行/近鄰競爭者進行多領作戰的內容和方式的變化。該概念仍然與所吸取的教訓相聯系并受其影響，利用過去的實驗結果和未來作戰環境中的科學技術應用。

中心思想是，陸軍醫療系統作為全球一體化醫療服務的一個組成部分，將支持陸軍和聯合部隊在競爭期間以遠征和互操作的醫療能力進行多域作戰；必要時，武裝沖突，并以有利的條件返回競爭。陸軍醫療部隊采用全域能力的指揮和控制系統，以及治療和多式聯運能力，旨在迅速穩定和清除戰場上的傷員，同時盡可能地使傷員在前方返回崗位。醫療信息有助于形成共同的作戰圖景，為所有領導人，包括醫療和非醫療人員，提供他們做出決策所需的信息。部隊健康保護能力促進、改善或保護聯合部隊的行為和身體健康；使部隊保持健康和健壯，防止傷害和疾病，并保護部隊在競爭和沖突中免受健康危害。陸軍衛生系統的力量態勢必須支持多域編隊在全球和國內的多個地點半獨立地運作。（見圖1.邏輯圖）。

為了支持多域作戰，陸軍衛生系統必須成功地做到以下幾點：

1）賦予梯隊指揮官在醫療方面的指揮和控制權力，通過讓領導者能夠優化醫療能力以支持指揮官。無論通信網絡的狀況如何，通過一個綜合的指揮和控制系統來執行指揮官的意圖。并在適當的梯隊分配適當的權力和能力，以實現快速和風險知情決策。

2）通過最大限度地保持部隊的健康和體能，使部隊保持作戰能力。陸軍衛生系統發展了有效的健康監測能力，以支持作戰活動，實現風險分析，為保護決策提供信息，并指導其他危險緩解和遏制活動。它還通過不斷地同步和整合聯合和東道國的醫療資產來支持作戰部隊。

3）向前方提供醫療支持，實現半獨立作戰，通過調整直接和常規影響到軍團前方作戰人員生存能力、減少維持需求、簡化第八類（醫療供應）補給，并采用更輕、更小和現代化的設備。

4）通過同步進行有效的醫療和疏散，快速有效地將傷員從戰場上清除，并注重最大限度地讓士兵返回崗位，從而優化疏散和最大限度地恢復工作。讓士兵盡可能多地返回崗位，以維持戰斗力，使部隊保持競爭優勢。

摘要

幾十年來，政治科學家和國家層面的軍方政策制定者一直在戰略層面使用博弈論，但對其在作戰層面的使用幾乎沒有評論。傳統上，三個主要挑戰阻礙了規劃人員和分析人員在作戰層面使用博弈論，即復雜的作戰環境、參與者的動態交互以及大多數陸軍參謀人員不具備使用復雜數學技能。

這本專著表明，這些挑戰是可以克服的，博弈論可以在規劃過程中提供新穎的見解。美陸軍參謀部規劃人員可以在作戰層面有效地使用基本博弈論和簡單的數學來了解作戰環境、了解行動者及其動機，并在軍事決策過程中比較行動方案。本專著展示了如何避免高級博弈論用于解決理論問題的繁瑣數學程序，而是專注于使用基本博弈論在規劃過程中提供價值。它通過回顧博弈論在戰略層面的應用、教授基本博弈論和涵蓋一些基本博弈概念來展示博弈論的實用性。然后，它考察了一場歷史性的行動，以展示博弈論的使用將如何達到另一個推薦行動方案和結果，也許會改變歷史進程。最后，它通過將博弈論應用于軍事決策過程、任務分析和行動制定過程的兩個步驟的練習，提供了使用博弈論的指南。

引言

幾十年來，戰略規劃者和政策制定者在戰略層面有效地應用了博弈論，但軍事從業者往往不在作戰層面使用它。當約翰·馮·諾依曼和奧斯卡·摩根斯坦在 1940 年代初在蘭德公司工作期間發展博弈論時，他們尋求一種數學方法來為沖突領域，特別是經濟沖突提供解決方案。他們于 1944 年發表了開創性的著作《博弈論與經濟行為》

博弈論允許通過將場景建模為簡化的博弈來分析決策。博弈論試圖定義參與者、策略——或可供他們選擇的選項——以及博弈結果的預期回報。它試圖澄清由于參與者的選擇而導致的不確定性。它的主要用途是它認識到結果是通過多個參與者的互動共同決定的，而不僅僅是一個人自己決定的結果，它允許分析對手可能會做什么。由于這些原因，政策制定者和戰略家使用博弈論來理解戰略問題，例如核對手、貿易慣例、內戰解決和裁軍以及缺乏國際合作，從而制定政策建議以幫助解決這些問題

作戰層面的規劃者是否可以有效地應用博弈論仍然是一個懸而未決的問題。在作戰層面使用博弈論的批評者強調了動態交互的復雜性。他們指出，培訓軍官了解博弈論的基本概念并將操作層面問題的復雜性提煉成基本博弈需要大量時間。

本專著認為博弈論提供了一個有價值的框架，最適用于在軍事決策過程的任務分析和行動發展步驟過程中理解環境中的參與者。博弈論旨在提供對情況的理解。這需要了解參與者及其潛在計劃或戰略動機。博弈論提供了一種理性的方法來研究行動者如何制定他們的策略和他們的動機基礎。由此，指揮官和參謀人員可以獲得理解，然后疊加其他因素，包括行動方案和潛在結果。它提供了一種合理而直接的方法來簡化復雜的問題。因此，博弈論為作戰規劃者提供了另一種工具，可用于了解作戰環境。

本專著重點介紹博弈論在戰略層面的歷史應用、當前的規劃過程學說和相關框架，以回答作戰規劃者能否在作戰層面有效地使用博弈論。這本專著主要通過囚徒困境分析博弈論在戰略層面的應用，將其應用于冷戰、國際貿易和價格戰期間的降價。 1777 年的新澤西戰役為應用博弈論和理解喬治華盛頓將軍和查爾斯康沃利斯將軍之間的競爭環境提供了一個歷史例子。最后，它演示了如何以及在何處將博弈論工具實施到美國陸軍當前使用的規劃過程中。所使用的博弈論是一種基本的應用方法，而不是過于復雜和無用的高級學術博弈論。簡單的博弈可以使復雜的操作情況變得清晰。該研究回顧了陸軍規劃學說，以專注于了解作戰環境和問題。任務分析旨在了解環境中的參與者以及他們之間沖突的根源。這 3 項研究的重點是深入了解對抗性和中立的參與者、激勵措施、潛在的行動方案和回報。該專著追溯了博弈論的戰略應用和作戰應用之間的差異，以了解哪些要素是一致的，同時說明了差異。最后，它將討論如何克服實施中的潛在挑戰。

博弈論在軍事決策過程中的應用

規劃人員可以在軍事決策過程中使用博弈論工具，特別是在任務分析期間，以不同的視角理解作戰環境和行動發展過程，以檢查未發現的假設。博弈論工具不是替代軍事決策過程中現有的步驟和工具，而是對其進行補充。戰地手冊 6-0 解釋說，指揮官和參謀人員使用任務分析來更好地了解作戰環境和部隊面臨的問題。接下來，規劃人員使用任務分析來制定假設以填補知識空白。最后，考慮到博弈論理解競爭的本質，任務分析也有助于理解友軍和敵軍如何互動。行動方案制定過程提供了一種客觀的方式來看待多個潛在計劃。在上面的歷史例子中，華盛頓將軍和康沃利斯將軍需要了解他們的潛在行動以及他們認為 30 名敵方指揮官可能會做什么。在某種程度上，歷史例子中的將軍們可以在他們的行動發展過程中使用博弈論來檢查他們的假設。開發從敘述性或定性評估開始，然后轉向帶有每個計劃的加權分數的可量化評估。博弈論允許另一種觀點來評估潛在的計劃。以下思想實驗提供了一個示例，說明工作人員如何在任務規劃期間使用一些博弈論工具。

演習如下：美國討論在一個靠近對手的友好國家增加軍事存在，這旨在阻止對手入侵友好國家。軍團工作人員了解國家決策者關于在一個地區增加軍事存在的辯論。此外，他們知道如果國家領導層追求升級，軍團是升級的一個因素。工作人員致力于了解作戰環境并了解國家層面的優先事項和激勵措施，以便他們可以就選項提出更高的建議并為預期的行動方案做好準備。其次，他們努力了解敵人的動機和行動計劃。敵人還面臨著增加其在該地區的軍事存在或維持現狀的前景。兩國都擁有核武器，都不想進行全面戰爭。最后，兩個大國都可以遷移的地區的人口不希望被外國勢力占領。國家決策者面臨的戰略決策具有操作層面的影響。

如上所述，任務分析提供了對情況和問題的理解。在任務分析過程中，工作人員開始對行動者的動機和動機有所了解。戰場情報準備是任務分析的關鍵步驟。參謀人員對友軍和敵軍如何在環境中相互作用做出假設。由此，工作人員開發了每個參與者在即將到來的操作中可以使用的潛在選項。此外，情報準備步驟確定了指揮官和參謀人員的知識差距。這些差距導致了獲取信息的情報需求的發展。正如文獻回顧中所述，人們根據他們擁有的信息做出決策，并預測競爭對手的行為。這些步驟不會取代或否定軍事決策過程的任何步驟，它們只是關于如何以及在何處實施博弈論工具的建議。

鑒于這種情況，參謀人員開始制定敵人的行動方案。當應用于博弈矩陣時，這些行動方案成為敵人的策略。敵人可以用他們的一個師或軍將該地區軍事化，也可以選擇不軍事化。是否軍事化的選擇為敵人創造了兩種不同的戰略。第二步著眼于每個策略的結果。如果雙方都軍事化，那么他們將面臨戰爭。如果雙方都沒有軍事化，那么他們就維持現狀。如果一個國家軍事化而另一個國家不軍事化，那么軍事化的國家就會在沒有爭議的環境中這樣做。表11顯示了這種情況的結果。

表11：定性結果

第三步要求參謀人員查看敵人的動機，然后對他們的選擇進行定性分析。敵人想在美國不決定將該地區軍事化的情況下將該地區軍事化。這為他們創造了一個無可爭議的環境。其次，他們既不看重自己也不看重美國將該地區軍事化，這是現狀。第三個可取的結果是美國軍事化，而敵人沒有，這意味著美國擁有無可爭議的軍事化。最后，如果美國也進行軍事化，敵人不想升級為戰爭，也不想將該地區軍事化。工作人員現在可以根據偏好對敵人的行動路線進行排序。作戰和情報人員可以利用收集資產并制定收集計劃，以確定有關敵人計劃的任何指標，例如在該地區集結部隊。信息收集計劃有助于回答信息需求并協助進行有效規劃。

工作人員現在進入行動開發過程。生成選項步驟概述了指揮官和參謀人員可用的選項。工作人員制定了可以切實擊敗敵人行動方案的選項，然后確定它們的優先級。工作人員還產生了兩個廣泛的選項。他們可以軍事化，也可以不軍事化。由于每個參與者的策略，工作人員現在可以對他們的行動方案進行排序。指揮官和參謀更愿意維持現狀。如果美國采取行動將該地區軍事化，它可能會擾亂地方、國家政府和民眾。因此，美國對該地區的軍事化和一個不軍事化的敵人是次要的選擇。這種選擇意味著美國擁有無可爭議的軍事化，但正如所述，當地政府感到不安。第三，排名是美國不軍事化，但敵人軍事化，給了他們無可爭議的優勢。最后，美國不希望發生戰爭，如果美國和敵人都進行軍事化，就會發生戰爭。

接下來，工作人員將博弈發展為矩陣或戰略形式。首先，他們進行定性分析，說明每次交戰的可能結果，見表 12。然后參謀人員從每個指揮官的角度對結果進行排序，以生成定量分析和回報，如表 13 所示。該表顯示了回報敵方第一，美國第二。使用倒序排列，最低數字的收益表示排后的選項，數字越大，表示首選的選項。每個戰斗人員都是近鄰，因此參謀人員認為交戰將有利于主動一方。

表12 ：定性分析

表13：定量結果

這兩種的價值在于員工進行分析以掌握對潛在未來結果的理解。它提供了一個簡潔的可交付產品，參謀計劃人員可以在一張紙上將其交給指揮官或參謀長，以供將來參考或思考，因為指揮官和參謀人員開始在軍事決策過程的未來步驟中權衡選項。這種分析為員工提供了一個思考他們正在做什么以及他們的計劃可能產生什么結果。這是舍恩所說的實踐中反思的一個例子。正如他所說，它允許人們在執行任務時思考他們正在做什么，然后塑造他們所做的事情。

下一步要求參謀人員將可用選項縮小到只有指揮官可用的可信選項。參謀部尋找指揮官永遠不會使用任何主導策略。敵方指揮官沒有任何主導策略，并且兩種策略都可供他使用。但美國永遠不會在博弈中選擇軍事化，因為無論敵人選擇什么，不軍事化都會主導博弈。表 14 以粗體突出顯示哪個選項在美國占主導地位。例如，如果敵人決定軍事化，如果它決定軍事化，美國將獲得 1 的回報，否則將獲得 2 的回報。因此，在這種情況下，美國會選擇不進行軍事化。同樣，如果敵人不軍事化，那么如果它軍事化，美國將獲得三倍的回報，如果它不軍事化，美國將獲得四倍的回報，美國將再次選擇不進行軍事化。因此，工作人員將其排除在外。

表14：以粗體突出顯示的美國的收益

既然參謀人員了解美國沒有軍事化的動機，它就可以看看敵人可能會采取什么行動作為回應。敵人知道美國不想軍事化，并尋求使其結果最大化。因此，敵人選擇軍事化，因為這比不軍事化帶來更好的回報。這達到了納什均衡，即敵人軍事化并獲得四分之二的回報，而美國不軍事化并獲得三分之二的回報。表 15 顯示了圈出的所得納什均衡。

表15：軍事化為主

但現實生活中的情況并不總是一致的。一方通常首先采取行動，迫使另一方做出決定。在上述情況下，美國正在努力應對將該地區軍事化的決定。然后他們的決定迫使敵人做出決定。下一步著眼于在順序移動游戲中情況如何展開，以及納什均衡在決策分析中是否發生變化。順序博弈見表 16。該表首先顯示了敵人的收益，其次是美國的收益。

表16：順序多次博弈

參與者對每個結果的選擇和回報保持不變。唯一的區別是美國先行動，敵人必須做出反應。工作人員必須使用子博弈分析來分析這個博弈及其結果。敵人有第二步，因此分析從他們的預期步驟開始。這兩個參與者都知道，如果美國選擇軍事化，敵人將選擇不軍事化，因為兩個人的回報比一個人要好。如果美國選擇不軍事化，敵人會想要軍事化，因為四比三好。鑒于美國的選擇，上面的表 16 通過圈出每個敵人的首選選擇來表明這種行為。既然美國知道敵人會根據美國的選擇做出哪些選擇，他們就會在兩者之間做出選擇。美國選擇軍事化，知道敵人不會軍事化，從而為美國帶來三倍的回報。美國軍事化總比不軍事化并獲得兩個回報要好，因為知道敵人會選擇軍事化。因此，納什均衡變成了美國軍事化和敵人不軍事化，敵方兩分，美國三分，見表 17。

表17：納什均衡

序列博弈導致的納什均衡與同步博弈不同，為什么？每場比賽都會導致一方軍事化，而另一方不軍事化。在同步博弈中，敵人通過軍事化獲得了最有利的回報，美國知道這一點，因此選擇不軍事化。然而，在順序博弈中，美國先決勝負。如果他們不軍事化，他們將獲得最高的回報，而敵人也選擇不軍事化。兩國都不會軍事化，因為如果美國不軍事化，敵人就有動機進行軍事化。美國意識到這一點，因此認為他們的下一個最佳選擇是軍事化，因為它知道敵人不會軍事化，因為這會迫使兩個參與者之間發生戰爭。這個游戲提供了一個先發優勢的例子。如果敵人先選擇，他們也會有軍事化的動機

序列多次博弈反映了更現實的情況。但是運行這兩種類型的博弈為工作人員了解動機和潛在行動提供了分析價值。工作人員可以看到排序操作如何改變結果。如上所述，使用這種方法的價值在于分析。工作人員可以按照矩陣形式對每個結果進行簡要說明。然后他們可以看到他們的選擇之一不是一個可行的選擇。然后，他們查看了定量評估并確定可以使用平衡結果。所進行的定性分析重申了 Thomas Schelling 的觀點，即博弈論的數學并不總能解決沖突，不應過度依賴數學。而是對問題的思考增加了價值。

結論

博弈論提供了一種分析工具來看待競爭情況。它使分析師能夠了解潛在的行動計劃、激勵措施以及回報或結果。此外，它可以突出信息差距和需要進一步理解的領域。在 20 世紀中葉，戰略層面的規劃者用它來更好地了解美國和蘇聯之間在使用核武器和原子戰方面的競爭。國防部以外的分析師使用它來了解競爭公司之間的貿易爭端和降價。

在作戰層面，博弈論允許對潛在計劃、激勵和結果進行相同類型的分析和理解。這本專著審視了博弈論的歷史并探索了基本的博弈論，確立了博弈論在分析沖突情況方面的有用性。文獻回顧揭示了博弈論的優勢和劣勢，這為如何最好地利用它以最大限度地發揮其潛力提供了信息。檢查諸如核局勢和國際貿易等戰略層面的決策為以前的努力如何有效地應用博弈論提供了背景。博弈論在特倫頓和普林斯頓的美國獨立戰爭中的應用與指揮官們所追求的不同，展示了使用博弈論如何提供獨特的見解，這對于像康沃利斯這樣經驗豐富的將軍來說并不明顯。最后，該專著展示了軍團級別的參謀人員如何使用博弈論來理解戰略級別的決策如何影響作戰級別的行動，比較了同步博弈和序列博弈的實用性。最后一部分提供了一個基本框架，工作人員可以通過將博弈論應用于任務分析和行動開發過程來解決操作問題。

博弈論的使用不僅限于軍事決策過程。博弈論非常適合國防部和美國陸軍目前使用的現有規劃流程。規劃人員可以在聯合作戰設計過程和陸軍設計方法中使用博弈論工具。具體來說，在聯合設計期間，博弈論工具最適合理解戰略指導和理解作戰環境。在軍隊設計期間，它最適合構建作戰環境和理解問題。博弈論是參謀人員或計劃團隊的工具包中的另一個有用工具。當通過軍事決策過程或設計過程應用時，博弈論分析與其他工具很好地結合在一起，可以更好地了解作戰環境。

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機器學習模型和數據驅動系統正越來越多地用于幫助在金融服務、醫療保健、教育和人力資源等領域做出決策。機器學習應用程序提供了諸如提高準確性、提高生產率和節約成本等好處。這一趨勢是多種因素共同作用的結果，最顯著的是無處不在的連通性、使用云計算收集、聚合和處理大量細粒度數據的能力，以及對能夠分析這些數據的日益復雜的機器學習模型的更好訪問。

開發負責任的人工智能解決方案是一個過程，涉及在人工智能生命周期的所有階段與關鍵利益相關者(包括產品、政策、法律、工程和人工智能/ML團隊，以及最終用戶和社區)進行輸入和討論。在本文中，我們主要關注ML生命周期中用于偏見和可解釋性的技術工具。我們還提供了一個簡短的章節，介紹了AI公平性和可解釋性的限制和最佳實踐。

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藥物再利用或重新定位是一種利用現有藥物治療新出現和具有挑戰性疾病的技術，包括COVID-19。藥物重新利用已成為一種有前途的方法，因為有機會減少開發時間和總成本。在大數據時代，人工智能(AI)和網絡醫學為信息科學以最小誤差定義疾病、藥物、治療和目標識別提供了前沿應用。在這篇綜述中，我們將介紹如何使用人工智能加速藥物再利用或重新定位的指南，人工智能方法不僅強大，而且是必要的。本文討論了人工智能模型在精準醫療中的應用，并舉例說明人工智能模型如何加速COVID-19藥物的再利用。快速發展的、強大的、創新的人工智能和網絡醫學技術可以加速治療的發展。本綜述為使用基于人工智能的輔助工具用于人類疾病的藥物轉用提供了強有力的依據，包括在COVID-19大流行期間。