人工智能正在重塑全球医疗保健的提供方式。从临床决策支持到医疗供应链的预测性管理，创新步伐正在加快，为医生及其患者提供更优质的服务。
像谷歌、亚马逊、微软和苹果这样的大型科技公司正将资源投入健康技术领域，这些技术不仅能够提升富裕国家的医疗服务，还能推进全球健康公平——在此过程中既拯救生命又节省资金。
在中低收入国家从事药品获取工作20多年后，我亲眼见证了合适的工具如何催化性地改善数百万人的健康结果。如果应用得当，人工智能可以通过简化医疗保健交付、缓解非洲各地乡村和城市拥挤诊所和医院的压力，将医疗服务提升到新水平。
但随着人工智能发展加速，需要采取决定性行动，确保这项技术的获取公平分配。否则，这些进步有可能强化而非减少现有的全球健康不平等。
包容性AI设计
人工智能系统只有在将脆弱人群纳入设计过程并确保社区能够获取相应解决方案的情况下，才能真正服务于中低收入国家的人民。
有了正确的架构，人工智能工具就能在世界最需要它们的地方发挥作用——帮助医生做出更快、更准确的诊断，加强疾病监测，改善医疗供应链，并将救命信息和治疗带给患者。
时不我待。人工智能医疗革命的基础正在此时奠定。技术发展日新月异，如果大型科技公司构建的系统未能解决世界最大的健康需求，那将是一个重大错失的机会。
面向所有人的临床AI解决方案
世界各地的临床医生已经在采用OpenEvidence等临床AI工具来梳理医学研究，并在病床边辅助决策。制药行业也正利用AI加速新药研发并降低实验室成本，而诊断公司则通过AI赋能的超声扫描仪和数字听诊器等技术，提升医学影像和实验室测试的效率。
确保每个人——而不仅仅是富裕人群——都能从这场AI转型中受益至关重要。这就是为什么盖茨基金会的"催化公平AI使用"和HealthAI的治理工作如此重要。本着这种精神，盖茨基金会和OpenAI的新倡议Horizon1000旨在将量身定制的AI工具引入非洲1000家初级卫生诊所，首先从卢旺达开始，以支持一线护理并缓解医护人员短缺问题。
AI工具的日益多样化及其性能的提升令人鼓舞。但要释放AI的全部潜力，我们必须激励大型公司解决获取障碍——就像药品可及性基金会在制药领域所做的那样。
解锁医疗保健中AI全部潜力的挑战
最紧迫的挑战之一是计算能力，尤其是在非洲，考虑到AI对数据的巨大需求。非洲拥有全球18%以上的人口，但仅持有全球1.3%的数据存储容量。在全球8000多个数据中心中，只有152个位于非洲。可靠移动互联网接入的不足进一步将许多非洲人排除在现代数字工具和AI系统之外。
已有进展迹象。例如，英伟达与Cassava Technologies合作在非洲建立了首个AI工厂，为研究人员和政府提供高级计算能力，而微软和G42在肯尼亚开发了地热供电的数据中心。这些努力前景光明，但仍是例外情况。如果没有重大投资，承担着世界最高疾病负担的国家可能会成为最后受益于AI驱动的健康进步的地区。
另一个障碍是数据治理。各国理所当然地希望控制个人健康数据的存储、使用和传输方式。例如，卢旺达2021年的数据保护法要求默认在国内存储个人数据，并在没有明确授权的情况下限制跨境传输。这些规则保护了隐私和主权，但也使依赖聚合数据的AI系统的开发和部署变得复杂。需要的是一个协调的治理框架，在保护个人隐私的同时促进国际合作。
监管也带来了挑战。AI在传统意义上既不是药物，也不是设备，也不是服务。因此，跨国运营的公司必须应对复杂的规则拼凑。随着欧盟新《人工智能法案》的实施，由于欧洲市场规模，它可能会设定事实上的全球标准，但也可能增加合规负担，这可能会使中低收入国家的创新者处于不利地位。一些地区正在尝试更灵活的方法。例如，肯尼亚的监管沙盒允许公司在轻触式监管下测试基于AI的健康解决方案，以换取透明的报告。
最后一个问题是数据代表性差距。许多健康数据集没有充分代表多样化的人群，导致算法偏见，以及缺乏文化和语言上具有代表性的数据。在线内容中只有0.02%使用非洲语言，因此当今大多数AI模型主要以英语进行训练。数十亿人在这些模型中实际上"不存在"。
像印度这样的国家开始通过Bhashini等政府翻译服务创建更适合使用的数据集，而Karya等科技公司则为跨国公司构建本地数据集。尼日利亚也推出了多语言模型以支持低资源语言。这些举措展示了可能性。
关键转折点
我们正处于一个关键时刻。AI有潜力帮助解决全球健康中一些最持久的挑战——从诊断差距和供应链失效到缓慢的研究进程。这些好处可以惠及初级护理中的数百万患者，以及在贫困农村环境中分娩的几代妇女，提供更安全、更可靠的护理。
要将这一愿景变为现实，需要大型科技公司的真正承诺。健康公平不是理所当然的；它是深思熟虑的选择的结果。科技公司已经展示了他们能构建什么。现在他们必须展示他们愿意与世界分享什么。
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