想象一下，在某个偏远省份的乡村卫生站里，一名护士。她有一台基本的X光机，一部基本智能手机，没有互联网接入，而面前的患者已经咳嗽了三个月还没好。最近的放射科医生在四小时车程之外。最近的专科医生在马尼拉。
需要诊断的患者与能够提供诊断的专科医生之间的这种差距，是我们公共医疗体系的一个关键问题。2019年的《全民医疗保健法》为我们提供了法律基础来解决这个问题。但我们尚未采取能够真正解决这一问题的工具。
其中一件工具在去年悄然问世，它是美国国立卫生研究院下属的国家生物医学成像与生物工程研究所的研究成果。
这件工具名叫梅林，恰如其分地以亚瑟王传说中强大的巫师和预言家命名。
医生可以将患者的3D扫描输入梅林，梅林会像经验丰富的放射科医生一样读取扫描结果，同时寻找数百种疾病的迹象。这就是梅林作为医学科学人工智能工具的独特之处。
旧的医疗AI程序很狭窄：一个程序用于肺结核，另一个用于肺肿瘤，另一个用于骨折。如果患者同时有这三种问题，医生必须运行三个独立的程序。梅林一次扫描就能查看所有内容，以75%的准确率预测五年健康风险，并优先标记最紧急的病例——中风、肿瘤和动脉阻塞。
梅林通过研究130万份扫描以及放射科医生对这些扫描的书面报告来学习。随着时间的推移，它学会了将扫描的外观与医生会说的话联系起来。临床医生现在可以用通俗语言提问，它会寻找，甚至寻找那些它从未被专门编程去寻找的东西。
对于像马卡蒂市这样的城市中心设备齐全的医院来说，这是一个有用的升级。但对于该国其他地区，那里没有足够的专科医生，城市以外的互联网连接不可靠，这意义更大。这是提高诊断能力的一个机会。
在其他面临类似挑战的国家，这已经发生了。例如，在印度，一家公司已将AI软件部署在普通智能手机和低成本设备上，用于筛查胸部X光片中的肺结核和其他疾病，如肺炎，无需互联网即可离线运行。
现有信息表明，AI在诊所的小型设备或手机上本地运行，提供快速成像分析，无需远程服务器，无论连接情况如何，都能提供专科医生级别的医学图像意见，就像一个紧凑的诊断专家。
在中国，各种AI辅助系统也已部署在乡村诊所，以增强诊断能力，并提供离线诊断建议、相似病例检索和医疗信息查询，无需互联网。其他举措包括智能乡村医生系统，利用AI进行血压、血糖等检查，以及使用数据进行处方参考的工具。
在尼日利亚和乌干达，AI工具据报道能够在偏远地区实现更快的结核病和骨折诊断，这些地区以前几乎没有支持，它们可以在本地设备或手机上离线处理图像。这些AI充当紧凑的现场“诊断专家”，独立于服务器或连接。
在所有这些情况下，AI并不存在于遥远的服务器中。它存在于现场的一个小盒子里，无论互联网是否工作，它都能完成工作。这个“医生”是一个“盒子里的杰克”，对乡村卫生站或患者提供的医学成像数据提供专业意见。
这就是菲律宾需要效仿的模式。而我们已有的法律，即《全民医疗保健法》，为我们提供了这样做的法律基础。该法有一节要求医院和诊所使用兼容的数字健康记录，这是AI工作所需的数据。另一节成立了一个政府机构，负责批准新的医疗工具供公众使用。各部分都已就位，缺少的是它们之间的联系。
新医疗工具的审批流程目前是为物理设备设计的，比如X光机或血压计。AI不同，它随着处理更多数据而改进。今天批准的工具两年后将更强大。我们需要一个能考虑到这一点的审批流程。
我们还应该解决法律责任问题。如果AI工具将扫描结果判定为健康，医生同意，而患者后来发现病情严重，谁之过？卫生部需要正式承认AI是一种支持工具，它帮助医生，但不取代医生的判断。医生做出最终决定。法律需要明确说明这一点。没有这种保护，大多数医生会直接拒绝使用AI工具，没有人能责怪他们。
此外，像梅林这样的工具主要是在西方患者的扫描数据上训练的。一个70岁的菲律宾患者与塑造梅林训练的美国患者有着不同的病史。不同的儿童疾病，不同的饮食，不同的基线健康状况等。在美国能准确读取扫描的工具在菲律宾可能会漏诊。因此，在外国AI工具被广泛使用之前，必须使用具有代表性的菲律宾患者样本进行测试和调整。这不是繁文缛节，这是基本的患者安全。
此外，诊所不会采用只会增加成本的新技术。菲律宾健康保险公司可以改变这一点，当诊所使用AI及早发现肺结核和其他疾病时，给予更多支付。简而言之，政府应该将公共卫生目标转化为财政激励。
这一切不必同时发生。可以从小处开始：在乡村卫生站的智能手机上使用AI，就像印度开始的那样。然后扩展到拥有更好设备的区域中心，最终连接到一个具有全面预测能力的国家系统。但现在就必须打好基础，在法律、法规和预算方面。
《全民医疗保健法》赋予了每个菲律宾人健康的权利。梅林及其类似的AI工具为政府提供了实现这一承诺的手段，而无须等待培训足够多的专科医生并派驻到全国每一个偏远诊所。我们应该开始数字化医疗，并使其成为现实。
马文·托特是《商业世界》的前任总编辑，也是菲律宾新闻委员会的前任主席。
matort@yahoo.com
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