德里恩·本特利（Info.Blueprint新业务发展主管）
诊断人工智能（AI）正在变革全球医疗保健。诊断AI通过分析影像、病理结果和临床记录等数据，被训练用于识别、分类或预测疾病状况。通过解析庞大而复杂的数据集，诊断AI能帮助临床医生比以往更快、更准确地得出结论。
全球范围内，AI系统正被用于解读扫描图像、检测癌症、预测心脏病并标记病情恶化的患者风险。在南非，此类工具可能具有变革性意义，尤其是在资源有限的公立医院和诊所中——这些机构长期面临人手短缺和高负荷病例的挑战。
若应用得当，诊断AI可支持更快速的决策制定、改善治疗效果，并确保稀缺的医疗资源精准投向最急需之处。
但诊断模型的性能完全取决于其训练数据的质量。如果数据未能反映南非的人口特征、健康状况和环境背景，该技术可能做出错误或不公平的决策——对于一个已深陷医疗不平等困境的国家而言，这是严重隐患。
在南非，私营医疗部门在采用诊断AI方面处于领先地位。医疗保险机构、医院网络和医疗服务提供商正投资机器学习工具，以提升运营效率、降低成本并优化患者体验。这些举措旨在减少不必要的医疗程序，并实现更快速、更准确的诊断。
本质上，合成数据的行为类似于真实数据，但通过设计保护隐私。
相比之下，公共部门的采用仍显不足。健康记录碎片化、遗留纸质系统及基础设施限制拖慢了进展。
尽管如此，西开普省省级健康数据中心（PHDC）树立了卓越范例。通过在严格隐私治理下整合跨系统的个人级数据，PHDC展示了构建可靠、互操作数据生态系统的价值。
然而，当前大多数可用的诊断AI模型仍基于国际数据集训练。这些数据集往往反映欧洲、北美或部分亚洲地区的人口——这些地区的疾病模式、生活方式和遗传因素与南非截然不同。因此，在国外表现良好的AI工具可能无法有效适配南非的实际环境。
使用非本地数据的风险
南非面临独特的公共卫生与社会健康挑战组合。艾滋病、结核病（TB）及糖尿病、高血压和心脏病等非传染性疾病的高发率，共同形成了复杂的合并症模式。这些疾病在患者体内的相互作用方式，常与全球其他地区大相径庭。所有这些必须置于南非高贫困率、营养不良、医疗可及性差及相关因素的背景下理解。
当AI模型基于无法反映上述现实的国际数据集训练时，其输出结果可能极度失准。
例如，专为欧洲患者优化的诊断工具，可能错误解读同时管理艾滋病和结核病患者的实验室结果。后果可能是诊断延误、治疗不当或医疗资源错配。数据使用与解读中，背景信息至关重要——而这正是国际数据集的缺失环节。
其影响远超临床准确性范畴。在许多人无力承担长期病假的国家，误诊意味着收入损失、额外开支和病程延长。
此外，城市数据极少能捕捉农村医疗的实况——那里的服务可及性和疾病流行率差异显著。缺乏本地代表性数据，AI系统可能加深而非缓解不平等。
国家健康实验室服务局和国家传染病研究所虽掌握宝贵数据集，但这些数据不易获取。因此，以安全且合乎伦理的方式扩充和多样化可用数据至关重要。
合成数据：一项实用解决方案
一种新兴方法是使用合成数据——人工生成的信息，能镜像真实世界数据集的模式与结构，却不含任何个人身份细节。
高级机器学习模型（如生成对抗网络和变分自编码器）经训练可学习真实数据中的复杂关联，随后创建保留这些关联的新人工记录，同时不泄露任何人身份。
本质上，合成数据的行为类似于真实数据，但通过设计保护隐私。该方法与南非《个人信息保护法》高度契合，该法对处理敏感健康数据设定了严格要求。由于合成数据不携带可识别患者信息，它能显著降低数据泄露或违规风险。
合成数据可解决南非多项最紧迫的诊断挑战：
扩充有限数据集： 对于罕见或记录不足的疾病（包括热带感染或艾滋病相关癌症等合并症），合成数据可扩展数据集，提升AI模型准确性。
促进安全协作： 合成数据集可在机构间共享——包括公立医院、私营医院、大学和初创企业——而不违反隐私法，以更低风险推动创新。
支持数字化准备： 仍依赖纸质记录的机构可用合成数据测试和训练新电子健康系统，无需等待真实患者数据。
该方法还助力南非健康产品监管局监督AI医疗设备。通过使用合成数据进行模型验证和压力测试，开发者能在不暴露真实患者信息的前提下，证明算法的稳健性与公平性。
挑战与保障措施
尽管潜力巨大，合成数据并非万能解药。因其反映原始数据的统计特性，任何现有偏差可能被复制甚至放大。若某些群体——农村患者、女性或特定年龄层——在源数据中代表性不足，生成的合成数据集很可能延续相同失衡。
这使得透明度和治理至关重要。组织必须记录合成数据的创建方式、源数据来源及偏差缓解措施。基于合成数据训练的诊断AI系统仍需使用真实患者数据集进行严格临床验证，以确保准确性、真实性和安全性。
基础设施与技能缺口仍是障碍。许多公共医疗机构仍缺乏有效实施此类技术所需的计算能力或数据科学实力。因此，投资本地专业人才、数据基础设施和伦理监督，对确保负责任部署必不可少。
南非的机遇
南非稳健的数据保护框架、先进的学术社群和不断发展的数字健康网络，使其处于引领合成数据负责任应用的有利位置。
凭借其多元语言人口及传染病与非传染病的双重高负担，该国为开发公平有效的诊断AI提供了无价试验场。
PHDC和南非人口研究基础设施网络等倡议，已为整合数据系统奠定基础。合成数据可加速其价值——促进更快的研究协作、缩短新模型部署周期，并构建适配南非独特临床现实的AI工具。
归根结底，本地代表性数据集不仅是技术需求，更是道德和经济必然。准确、公平的诊断AI能帮助临床医生更快做出更明智的决策、减少不必要开支，并改善公共与私营部门的患者预后。
对南非而言，前进道路在于结合真实与合成数据，以全面反映其健康多样性光谱。私营与公共医疗数据间的鸿沟亟需缩小——尽管私营数据在多项指标上质量更高，但其代表性并不完整。
解决上述双重需求，才能确保诊断AI的未来不仅建立在技术之上，更扎根于信任、包容和本地相关性。
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