在资源有限的地区，人工智能为简化医疗服务提供和加强疾病监测提供了变革性机遇。
但数据存储和本地化计算能力方面的基础设施差距，可能使整个人群无法享受数字创新带来的益处。
通过多样化的数据集和协调一致的治理来弥合代表性差距，对于确保人工智能解决方案惠及全球最脆弱的社区至关重要。
人工智能（AI）正在重塑当今的医疗服务提供方式。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，有望为医生及其患者提供更好的服务。
谷歌、亚马逊、微软和苹果等大型科技公司正投入大量资源开发以健康为重点的技术。这些技术不仅有能力提升富裕国家的医疗服务水平，还能推动全球健康公平，在此过程中既挽救生命，又节约成本。
我在中低收入国家（LMICs）致力于药品可及性工作已逾20年，亲眼见证了合适的工具在改善数百万人健康结局方面可以发挥多大的催化作用。如果应用得当，人工智能有望将这一作用提升到新的水平：简化医疗服务流程，缓解非洲各地乡村和城市中拥挤的诊所和医院的压力。
但随着人工智能这一庞然大物加速发展，必须采取果断行动，确保这项技术的获取机会得到公平分配。否则，这些进步可能会加剧而非减少现有的全球健康不平等。
包容性人工智能设计
只有将弱势群体纳入人工智能系统的设计之中，并保障社区能够获得由此产生的解决方案，人工智能系统才能真正服务于中低收入国家的人民。
在合适的架构到位之后，人工智能工具便可投入世界上最需要它们的地区，帮助医生更快、更准确地做出诊断，加强疾病监测，改善医疗供应链，并将挽救生命的信息和治疗方案带给患者。
刻不容缓。人工智能医疗革命的基础正在当下奠定。技术发展日新月异，如果大型科技公司未能构建能够应对全球最重大健康需求的系统，将是一次错失的机遇。
面向所有人的临床人工智能解决方案
在世界各地，临床医生已经开始采用OpenEvidence等临床人工智能工具，OpenEvidence，用于梳理医学研究文献，并辅助床旁决策。制药行业也正忙于利用人工智能加快新药研发进程、降低实验室成本；诊断机构则在改变影像和检验的效率，从人工智能辅助超声扫描仪到数字听诊器，不一而足。
确保每个人而不仅仅是富裕阶层能够从这场人工智能变革中受益至关重要。正因如此，盖茨基金会的“促进公平的人工智能应用”以及HealthAI的治理工作等倡议才显得如此重要。本着这一精神，盖茨基金会与OpenAI的新倡议Horizon1000，旨在将量身定制的人工智能工具引入非洲1000家初级医疗诊所，首先在卢旺达启动，以支持一线医疗服务并缓解人员短缺问题。Horizon1000，旨在将量身定制的人工智能工具引入非洲1000家初级医疗诊所，首先在卢旺达启动，以支持一线医疗服务并缓解人员短缺问题。
人工智能工具的种类日益丰富，性能也在不断提升，这令人鼓舞。但要充分释放人工智能的全部潜力，我们必须激励大型企业消除获取途径上的障碍，正如药品可及性基金会在制药领域所做的那样。
充分释放人工智能在医疗领域潜力所面临的挑战
最紧迫的挑战之一是算力，尤其是在非洲。鉴于人工智能对数据有着极大的需求，这一问题尤为突出。非洲拥有全球18%以上的人口，但其数据存储能力仅占全球的1.3%。全球8000多个数据中心中，非洲仅有152个。可靠移动互联网的接入有限，进一步使许多非洲人无法使用现代数字工具和人工智能系统。
目前已出现一些进展。例如，英伟达与Cassava Technologies合作，建设非洲首个人工智能工厂，为研究人员和政府提供先进的算力支持，同时微软与G42在肯尼亚建成了一座以地热能供电的数据中心。这些努力令人鼓舞，但仍属个别情况。若无大量投资，承担全球部分最高疾病负担的国家，很可能成为最后才从人工智能驱动的健康进步中受益的群体。
另一个障碍是数据治理。各国理所当然地希望掌控个人健康数据的存储、使用和传输方式。卢旺达2021年《数据保护法》例如，默认要求个人数据在境内存储，并限制未经明确授权的跨境传输。这些规定保护了隐私和主权，但也使依赖汇总数据的人工智能系统的开发和部署变得更加复杂。所需要的是一个协调一致的治理框架，既能保护人民，又能促进合作。
监管同样带来挑战。人工智能既不是药品，也不是医疗器械，更不是传统意义上的服务。因此，跨国运营的企业必须应对错综复杂的规则体系。欧盟新推出的《欧盟人工智能法案》即将生效，鉴于欧洲的市场规模，该法案可能成为事实上的全球标准，但它也可能以某些方式加重合规负担，从而不利于中低收入国家的创新者。一些地区正尝试更为灵活的做法。肯尼亚的监管沙盒例如，允许企业在轻度监管下测试基于人工智能的健康解决方案，但需以透明的报告作为交换条件。
最后一个问题是数据代表性差距。许多健康数据集未能充分代表多元化人群，从而导致算法偏见，并且缺乏在文化和语言上具有代表性的数据。在所有网络内容中，仅有0.02%为非洲语言，因此当今大多数人工智能模型主要以英语进行训练。数十亿人在这些模型中几乎不存在。
印度等国家正开始通过以下倡议创建更适用的数据集：政府翻译服务Bhashini，以及Karya等科技企业正为跨国公司建设本地数据集。尼日利亚也推出了一个多语言模型，以支持低资源语言。这些举措表明了可能性。
关键节点
我们正处于关键时刻。人工智能有潜力帮助解决全球健康领域一些最顽固的挑战，从诊断缺口、供应链故障到研究周期漫长。其益处可能惠及基层医疗中的数百万患者，以及在贫困农村地区分娩的几代女性，从而提供更安全、更可靠的医疗服务。
要将这一愿景变为现实，需要大型科技公司作出切实承诺。健康公平并非与生俱来，而是审慎选择的结果。科技公司已展示了它们能够构建什么。现在，它们必须展示愿意分享什么。
