隨著AI變得越來越普遍，對數據治理的需求也在增加。這是一個由政府確定的問題，因為它最近宣布了一個監督大量數據集的道德小組。2017年1月成立了一個關于人工智能的全黨議會小組（APPG），專門探討該技術如何影響并對我們的生活產生影響。

數據治理問題很復雜，每個人都希望得到的解決方案是一個安全，可靠和受監管的框架，在保持隱私權的“正確”方面是有效的。

醫療保健行業是人工智能已經產生巨大影響的領域 - 它在分析健康數據以及在個人和大規模上調節大數據和生物識別技術的重要性方面提出了令人著迷的問題。就在幾周前，倫敦帝國理工學院宣布了一項具有里程碑意義的AI用于支持卵巢癌的治療，利用數據開發更準確的預后。這是哈默史密斯醫院和墨爾本大學的一項封閉式試驗的一部分，其成功取決于專利人對使用其健康數據的同意。這只是一項研究 - 具有巨大的潛力 - 但想象一下大規模數據建模的潛在結果 - 以及數據安全雷區。

在美國，Facebook和紐約大學合作開展了fastMRI項目，旨在使MRI掃描速度提高十倍。人工智能有可能使放射學過程的某些部分自動化，在掃描數據后扮演第二個“讀者”的角色，減輕人員壓力，并可能縮小誤差幅度。

對于以數據和自動化為基礎的醫學創新，我們必須改善社會理解和數據共享的監管環境。在醫學界有一個有趣的爭論，關于如何使用患者數據的透明度和簡單溝通可能會增加患者分享數據的意愿，以促進科學進步。一個例子是獻血，以及之后如何使用血液的文本通知實際上如何提高參與率。

亞馬遜的高級健康領導者Taha Kass-Hout?最近討論了該公司的理解醫療AI如何表明機器學習技術正在超越炒作。該工具使用機器學習來預測美國藥房如何處理某人的保險索賠。

言歸正傳，健康科技公司一直在蓬勃發展，這些公司使用人工智能支持醫療保健，從診斷到早期檢測 - 而且NHS使用它來提高對心臟病和肺癌的認識。目前，這些用途的重點是改善患者和消費者的體驗，盡管他們正在為一些引人入勝的醫學突破鋪平道路。

所有這些匿名患者數據的使用都具有影響力和有效性，但仍然存在一個不明確的領域 - 過度治理。如何在保持安全的同時在國家或全球范圍內擴展數據同意？

GDPR是2018年的du jour，在討論人工智能和數據政策時，不可能不提這一具有里程碑意義的規定。在急于變得合規的情況下，在過去八個月中，有超過幾家公司投入資源來保護數據的資源不足 - 超過59,000起違規行為。各種規模和行業的公司，從醫療保健到美發，需要確保符合GDPR標準，并在必要時招聘數據保護官員。

在1月份的APPG活動中，討論了數據信托在英國企業生態系統中的作用：第三方可以管理個人/可識別數據并與公司和人員進行談判。

無論公司選擇使用數據信托還是使用專家和/或技術系統在內部管理其GDPR義務，GDPR和數據保護都不能僅僅被視為流行詞。至關重要的是擁有必要的基礎設施，以確保人工智能和數據的安全使用，同時也符合道德規范 - 創造一個可以在道德參數范圍內鼓勵創新的環境。

通過適當保護的數據治理，我們不能說我們可以開發人工智能，允許我們將我們的大部分個人數據 - 我們的想法，經驗和知識 - 上傳到云端？

這種預測并不像聽起來那樣烏托邦 - 英國政府正在大力投資于充分的數據治理和安全。由麻省理工學院人工智能研究人員創立的美國初創公司Nectome承諾使用兔子試驗技術上傳大腦。不幸的是，目前的問題是該技術被證明是致命的 - 并且表明創新步伐對于當前的技術能力來說太快了。

有一種想法認為，如果醫療保健監管機構與人工智能監管機構合作，并且至關重要的是能夠獲得政府，企業和個人的大力支持，那么將會有令人難以置信的醫療發展。一個例子是未來保護生物體的能力，人的大腦和智能存儲在云中。

這需要嚴格的監管 - 在數字創新者，企業家和數據存儲巨頭的世界里 - 誰擁有某人的'數字思維'？

最終，數據治理開始很小，但將會變得非常強大。這個領域幾乎可以在每個商業領域和生活方面釋放出豐富的創造力，而不僅僅是在醫療領域。我們需要適當的監管框架才能開始想象AI改變我們生活的可能性，從上傳你的大腦到云，轉變我們對卵巢癌的看法 - 就像帝國理工學院的例子。

通過像APPG這樣的參與計劃，政府正在為個人和企業考慮如何最好地與數據管理者和創新者合作奠定基礎，如果安全性仍然處于任何新發展的最前沿，我們即將進入一個非常令人興奮的領域。新的醫療保健和健康提供世界。