人工智能（AI）是一种革命性的计算技术组合，可以通过开发新颖的解决方案来变革人道主义医疗保健，应对各种危机。最近发表在《人工智能前沿》上的一篇综述探讨了AI辅助医疗危机响应的范围，展示了其如何使这些响应更具弹性和效率。
引言
人工智能可以与多种技术支持合作，从而在紧急情况下提供更高效和高质量的医疗保健响应，改善决策和资源分配。它能够预测自然灾害，确保并提升实时通信的质量。它的应用可以确保高风险人群及时获得充分的援助。该综述分析了2001年至2025年初的同行评审文献和真实案例研究，重点关注疾病监测、灾害响应、心理健康和伦理问题。
人工智能在人道主义医疗中的应用范围
以下是一些人工智能赋能人道主义医疗的方式。
提高灾害响应的精准度和速度
人工智能帮助急救人员和规划者更快、更准确地应对洪水、地震、飓风和野火等灾害。
例如，在洛杉矶野火期间，AI驱动的无人机实时拍摄火灾图像并分析数据以预测火焰蔓延的方向。这使得最佳疏散路线得以确定，并帮助医疗团队部署到关键地点。此外，由AI驱动的烧伤或呼吸道症状患者的分类系统确保了资源被用于最需要帮助的人群。
在一些难民营中，人工智能正以试点方式用于分析当地条件并预测早期疾病爆发。它还推动了远程医疗应用在偏远地区或当本地医疗资源不堪重负时的应用。例如，约旦扎塔里难民营实施的儿童免疫接种应用程序（CIMA）支持对难民群体进行疫苗接种监测，并提高了此类群体的后续接种率。
根据El-Halabi等人（2022年）的一项非随机对照试验，使用CIMA的干预组在一周内的随访返回率为26%，而对照组为22%，随访丢失的相对风险降低了19%。
传染病监测
人工智能可以追踪和预测包括疟疾、结核病和登革热在内的传染病暴发，整合气候、人口流动和社会经济因素等相关变量。这可以改善资源分配并推动预防政策的制定。
例如，IBM的Watson Health被ZzappMalaria的AI驱动应用程序使用，以提高消除疟疾策略的有效性和覆盖率，同时缩短行动所需时间。该应用程序通过分析卫星和环境数据识别蚊子繁殖地，从而实现更有针对性和有效的幼虫控制操作。
心理健康支持
人工智能提供心理咨询，帮助遭受压力、抑郁和焦虑的自然灾害或流离失所受害者。在这些环境中，心理健康资源通常不可用，因此人工智能工具的价值尤为突出。
像Wysa和Woebot这样的聊天机器人利用人工智能通过认知行为疗法（CBT）和正念策略提供心理支持。它们提供即时的多语言协助，减轻了超负荷的心理健康系统的负担。
人工智能工具还用于监控社交媒体和紧急频道上的实时情绪，帮助识别心理健康危机并实现有针对性的干预。此外，人工智能驱动的模拟正在被用来培训心理健康专业人员应对危机咨询场景。
机器人辅助护理
搜救机器人设备可以帮助检测和救援地震和其他自然灾害后被困在废墟中的人。其他机器人设备可以帮助监测或治疗患有传染性疾病的人，例如2019冠状病毒病（COVID-19），从而增强护理的可及性。
机器人假肢和其他康复系统也帮助幸存者恢复或改善行动能力，加快康复速度。随着数字健康技术的发展，这类平台可能会得到更广泛的应用。例如，联合国儿童基金会开发并试点的MERON应用程序通过图像分析筛查儿童营养不良状况，改善诊断和护理。
危机沟通
语言差异常常阻碍人道主义援助。人工智能驱动的自然语言处理（NLP）工具将公共卫生指南、医疗指示和紧急警报翻译成其他语言，覆盖广泛多样的人群并提高对建议的依从性。
该综述指出，Google BERT和OpenAI的大语言模型等工具正在被用于实现实时翻译。然而，仍存在诸如误译风险和语言模型训练数据偏见等挑战。
供应链物流
人工智能可以优化援助分配，包括医疗用品、食品和设备。通过预测需求，简化流程并减少浪费，帮助有需要的人尽快获得可用资源。人工智能驱动的无人机还在偏远或隔绝地区运送紧急医疗援助和疫苗。
世界粮食计划署和无国界医生组织等机构已开始使用人工智能驱动的分析和无人机系统，以提高紧急供应链的交付效率并最大限度地减少浪费。
医疗安全
人工智能可以与区块链结合使用，为灾难受害者提供安全的身份认证。这使他们能够在任何地方访问医疗保健和个人医疗数据，而不丢失其病史。这对医务人员和患者都有帮助。目前，难民营正在进行试点研究。据作者称，这些防篡改的数字身份有助于护理的连续性，并减少与流离失所相关的管理负担。
气候缓解
人工智能可以通过环境和气象数据分析预测极端天气事件。因此，它可以提供干旱、洪水、热浪、飓风和蝗虫群等环境灾害的早期预警。这将有助于采取预防措施，最大限度地减少生命和财产损失。
例如，谷歌的洪水预报计划正在孟加拉国和印度等地开展工作，基于实时降雨量和河流水位数据以及当地地形提供局部洪水预测。在非洲，人工智能模型也被用于预测和跟踪蝗虫群模式，通过支持预防性农业响应来提高粮食安全。
伦理问题
在人道主义医疗中使用人工智能面临挑战，除非迫切解决这些问题。这些问题包括可能导致医疗决策偏差和错误分配资源给不当人群的算法。这可能剥夺缺乏政治或社会权力或代表性的有需要者的帮助。为了避免这种情况，AI训练需要刻意使用多样化的数据集，并保持持续监控和透明度。
数据隐私和安全是另一个关键问题。另一个问题是责任：谁应对人工智能驱动的患者护理决策负责？是医生、算法开发者还是人道主义援助提供者？
基础设施问题可能加剧医疗不平等，因为人工智能驱动的解决方案需要互联网连接和数字基础设施，而某些人群却缺乏这些条件。监管监督对于确保人工智能的中立、公正和人性化使用至关重要。这需要政府和非政府利益相关者的合作。
正如论文所强调的那样，实现合乎伦理的人工智能部署需要包容性治理、对关键决策的人类监督以及在低资源环境中避免数字排斥的努力。
结论
尽管人工智能驱动的干预措施承诺提高响应速度、数据驱动的决策能力和包容性，但在人道主义医疗危机中设计和实施这些解决方案的过程中，伦理监管至关重要。
通过政府、非政府组织、学术研究人员和技术公司之间的协调，人工智能有可能成为更具响应性、公平性和以人为本的人道主义医疗系统的核心推动者。
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