最近，谷歌宣布它已经开发出一种人工智能（AI）系统，能够在检测乳腺癌方面胜过人类放射科医生。这仅仅是机器学习和大数据如何引领新的医学诊断、治疗和发现的最新例子。而为了实现人工智能的巨大潜力，我们必须制定一个务实的、全球一致同意的方法，来管理“真实世界数据”的收集和使用。

真实世界的数据，包括任何有助于指导新医学研究的信息。其中一些已经存在很长一段时间了。例如，癌症研究人员长期以来一直使用匿名健康记录，来选择最适合新疗法和实验性疗法的病人。但是其他类型的数据直到最近才出现，同时出现的还有大规模分析数据的技术。

人工智能和相关技术提供的新功能，引发了有关隐私和数据所有权的复杂、有时甚至有争议的问题。但我们可以通过制定保护个人信息的全面规则，来应对这些挑战。在美国，医学科学巨头们已经在推动现实世界的数据计划，匿名患者数据的广泛可用性，正在推动一波新的创新浪潮。

例如，美国国家癌症研究所正准备启动“儿童癌症数据行动”。这是一个雄心勃勃的十年项目，将汇集美国所有儿童和青年癌症患者的数据，以寻找新的目标和治疗机制。类似地，苏珊科曼基金会已经启动了乳腺癌大数据计划，其中包括一个使用算法分析梳理出一些最难治疗的乳腺癌的生物学过程的项目。

然而，由于这些举措严格使用从美国患者群体收集的数据，它们的适用性有限，尤其是在全球层面。……