人工智能时代的全球健康：制定伦理实施路径以实现社会效益 - AI与医疗健康

人工智能时代的全球健康：制定伦理实施路径以实现社会效益Global Health in the Age of AI: Charting a Course for Ethical Implementation and Societal Benefit | Request PDF

环球医讯 / AI与医疗健康来源：www.researchgate.net意大利(研讨会举办地圣乔治马焦雷岛) - 英语2025-08-02 09:41:27 - 阅读时长5分钟 - 2494字

本研究系统分析了人工智能在医疗健康领域带来的变革机遇与伦理挑战，揭示了技术落地障碍的多维度成因，提出包含数据交换、认知自主、价值保护、成果验证、环境可持续性的五项核心基础设施要求，强调需构建兼顾技术创新与伦理规范的全球医疗AI治理体系，避免技术殖民主义并确保健康公平。

摘要

人工智能在改善全球医疗健康领域具有变革性潜力，从提升诊断准确性到扩大医疗服务覆盖范围。尽管潜力巨大且投资增长，但AI理论承诺与实际医疗效益之间仍存在显著差距。本文分析了全球健康背景下AI效益实现的复杂障碍，包括伦理不确定性、数据基础设施不足、证据质量缺陷、监管模糊性。研究提出五项核心基础设施要求：1) 强健的数据交换体系；2) 认知确定性与人员自主性；3) 主动保护医疗价值观；4) 验证成果与责任机制；5) 环境可持续性。基于全球健康AI研讨会的跨学科洞见，本文强调需平衡技术进步与伦理规范、情境适应性和全球公平，呼吁通过跨境协作实现AI医疗整合，避免技术殖民主义并确保其成为健康公平的推动力。

引言

人工智能作为数字革命的新篇章，旨在应对诸多全球医疗挑战：资金不足、临床人员倦怠、人才短缺、服务准入结构性不平等、诊疗变异性和医疗伤害风险。AI可通过开发靶向治疗、自动化护理、行政任务自动化、临床决策支持、诊疗协调、变异分析、疾病监测等功能缓解这些问题。然而，现实医疗环境中有效AI应用案例仍有限，多数解决方案止步于实验室阶段，且集中于资源充足的发达国家，而资源匮乏地区却最需要这种技术突破。这种"效益鸿沟"源于多重因素：AI开发路径的复杂性、基础设施不足、医患质疑态度、监管滞后，以及大型科技公司主导设计选择导致的价值框架不足。

机遇与伦理风险

AI的重新构想能力可重塑医疗交付方式，使医疗更有效、高效和公平。但其变革潜力可能带来重大伦理风险：1) 证据基础缺陷(数据质量问题)；2) 定义疾病的标准改变(输出结果的规范性风险)；3) "黑箱"开发路径(可追溯性问题)。OECD与世界医学协会调查显示94%医疗协会关注AI伦理风险，尽管72%认为潜在效益超过风险。现有伦理框架存在四大局限：1) 框架过载导致伦理表演主义；2) 原则难以操作化；3) 伦理张力未妥善处理；4) 文化语境盲区。例如，心理健康领域的AI应用往往嵌入西方治疗范式，可能与非西方文化产生冲突。