新加坡正展示如何负责任地利用人工智能变革医疗保健，将患者安全、公平性和运营效率融入其中。
新加坡在医疗保健领域对人工智能的负责任方法强调了该技术对人类的益处。监管沙盒为开发者和监管机构提供了对人工智能计划的信心，而现实世界试点则确保这些计划对患者有效。数据集监控旨在减少偏见，而跨部门合作和区域知识共享确保医疗保健中的人工智能尽可能多地惠及各利益相关方。
新加坡正展示如何负责任地利用人工智能变革医疗保健。与匆忙将工具引入医院不同，这个城市国家的医院、初创企业、研究机构和政府机构从一开始就进行合作——首先在受控的"沙盒"中测试创新，精心构建包容性数据集，并与临床医生和监管机构共同开发系统。
这种协调一致的方法确保人工智能不仅仅是一项技术实验；它是一种旨在改善患者护理同时将风险降至最低的工具。在黄廷方综合医院(Ng Teng Fong General Hospital)，算法可以在流感爆发前预测床位需求，帮助工作人员高效分配资源并减少患者等待时间。在新加坡科技研究局(A*STAR)等研究实验室，人工智能工具分析基因数据，帮助临床医生及早发现疾病风险。在整个新加坡，这种远见、合作和现实世界测试的结合使人工智能既创新又值得信赖。
新加坡的方法之所以独特，是因为它将人工智能视为不仅仅是工具集合。从开发到部署的每一步——都将道德、公平和患者安全纳入考虑。创新在现实环境中进行测试，通过临床医生的输入进行优化，并由监管机构进行监控，确保人工智能服务于人们，而不仅仅是医院效率或利润。通过将谨慎监督与跨部门合作相结合，新加坡正在建立一个其他国家开始密切关注的医疗人工智能模型。
以下是新加坡如何将其在人工智能领域的领导地位转化为实用、负责任的医疗解决方案的五种具体方式，每种方法都突显了创新、合作和现实影响：
1. 监管沙盒：安全测试人工智能
新加坡创建了监管沙盒——在人工智能工具到达真实患者之前可以进行试验的受控空间。当地健康科技初创公司Holmusk在其中一个沙盒中测试了一种人工智能工具，用于分析心理健康患者数据并标记抑郁症的早期迹象。临床医生可以在低风险环境中审查人工智能的建议，同时监管机构评估隐私和安全问题。即使在这种受控环境中，挑战也出现了：当工具大规模部署时，结果可能会有所不同，测试需要仔细的协调和资源。然而，这些沙盒提供了一个难得的安全实验机会，让开发者和监管机构相信人工智能工具可以按预期工作。
除了Holmusk之外，新加坡的监管沙盒还为各种医疗创新提供了试验场。初创企业和研究机构可以使用真实世界数据对其算法进行迭代，同时将对患者的潜在风险降到最低。这些沙盒还鼓励跨部门合作，因为开发者、临床医生和监管机构并肩工作，共同完善人工智能系统。这种互动不仅提高了工具的可靠性，还帮助监管机构了解新兴技术，制定能够适应创新而不损害患者安全的政策。
沙盒还为在整个医疗系统中扩展人工智能提供了重要经验。在受控试验中获得的见解有助于识别数据集中的潜在偏见、人工智能模型的技术局限性以及临床工作流程中的操作障碍。通过提供这种结构化的测试环境，新加坡的监管沙盒为不仅创新而且值得信赖的人工智能奠定了基础，确保患者能够安全地从技术进步中受益。
2. 医院试点：人工智能在真实患者护理中的应用
新加坡的医疗机构正在积极将人工智能整合到临床环境中，以应对现实世界中的挑战。在黄廷方综合医院(NTFGH)，"ENTenna项目"是一项由卫生部健康创新(MHI)基金和裕廊保健基金支持的开创性倡议。该项目建立了亚洲首个专注于过敏性鼻炎(AR)的人群过敏数据库，这种疾病影响了39%的新加坡人。
ENTenna项目将患者报告的数据与人工智能分析相结合，以个性化治疗计划、提高用药依从性并减少不必要的医院就诊。人工智能生成的见解实时支持临床医生，包括患者出院提示和"合理安置"到初级护理。在黄廷方综合医院，使用医院电子健康记录的早期评估表明，从专科门诊护理到初级护理的适当出院率提高了45%，改善了临床工作流程效率和资源分配。
该计划整合了人工智能驱动的症状追踪器、聊天机器人和行为提示，患者报告和基于电子健康记录的指标显示用药依从性和参与度提高了25%。一个基础人工智能模型正在开发中，以实现更互动和可扩展的沟通，进一步支持未来阶段的临床决策。
通过结合人工智能分析、患者参与工具和临床医生监督，ENTenna项目展示了医院如何安全实施人工智能以改善护理结果。它突显了新加坡将创新负责任地嵌入日常临床实践的方法，确保技术有效地服务于患者和医疗服务提供者。
3. 数据与偏见检查：使人工智能公平
新加坡国家精准医疗(NPM)计划是解决人工智能公平性的基石。这一为期十年、全民参与的政府努力旨在为多达100万人生成精准医疗数据，整合基因组、生活方式、健康、社会和环境数据。通过收集多样且具有代表性的数据集，NPM计划旨在减轻可能来自同质数据源的人工智能算法中的偏见。
NPM计划还强调持续监控和更新数据集的重要性，以反映人口不断变化的人口统计和健康趋势。这种动态方法确保人工智能工具在不同人群群体中保持相关性和有效性，从而促进医疗结果的公平性。此外，该计划促进公共机构、私营部门合作伙伴和国际组织之间的合作，以统一标准并分享人工智能公平方面的最佳实践。
4. 跨部门合作：共享知识和责任
新加坡在医疗保健领域的人工智能方法以医院、初创企业、研究机构和政府机构之间的强大合作为特征。一个显著的例子是新加坡基因组研究所(GIS)与新加坡保健服务集团(SingHealth)之间的合作伙伴关系，该合作专注于开发用于早期癌症检测和个性化治疗的人工智能驱动解决方案。这种合作利用先进的人工智能模型分析复杂的生物数据，促进新型药物靶点和生物标志物的识别。
这种跨部门合作伙伴关系对于将科学研究转化为实用的医疗应用至关重要。它们使资源和专业知识得以汇集，加速人工智能技术的开发和部署。此外，这些合作确保人工智能解决方案的设计考虑到临床相关性和患者安全，使技术进步与医疗需求保持一致。
5. 区域经验分享：超越新加坡的标准制定
新加坡积极参与区域努力，建立人工智能治理和伦理标准。通过东盟AI健康工作组，新加坡在制定诊断和医院管理中人工智能伦理使用指南方面发挥了关键作用。这些指南强调透明度、公平性和问责制等原则，旨在在整个东南亚建立对人工智能技术的信任。
此外，新加坡在区域合作方面的参与扩展到能力建设倡议，它与邻国分享其经验和最佳实践。这种知识交流促进了集体应对人工智能采用挑战的方法，确保医疗保健中人工智能的好处在整个区域公平实现。通过制定和推广这些标准，新加坡不仅增强了自身的医疗系统，还通过提供可扩展的模型和最佳实践供效仿，为东盟地区负责任的人工智能实践的进步做出了贡献。
医疗人工智能的下一个时代
通过在每个阶段嵌入信任、公平和合作——从沙盒到医院试点，从包容性数据集、跨部门合作伙伴关系到区域知识共享——新加坡展示了如何负责任地变革医疗保健。挑战依然存在，从维护隐私和公平到协调利益相关者和区域扩展经验，但仔细的监控、监管更新和临床医生参与有助于减轻风险。
新加坡的经验为其他国家提供了一个明确的路线图：经过深思熟虑、透明和合作的方法可以使人工智能成为改善护理的有力工具，而不会创造新的风险。通过将患者置于每个决策的中心，新加坡证明了创新和责任可以携手并进，塑造一个人工智能真正增强每个人医疗保健的未来。
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