新加坡在医疗领域负责任地应用人工智能，强调该技术对人类的益处。
监管沙盒使开发者和监管机构对人工智能计划充满信心，而真实场景试点则确保其切实惠及患者。
数据集监测旨在减少偏见，同时跨部门合作与区域知识共享确保医疗人工智能尽可能惠及更多利益相关方。
新加坡展示了人工智能如何负责任地变革医疗。与其匆忙将工具引入医院，这座城市国家的医院、初创企业、研究机构和政府机构从一开始便开展合作——首先在受控的“沙盒”中进行创新测试，同时谨慎构建包容性数据集，并与临床医生和监管机构共同开发系统。
这一协调一致的方法确保人工智能不仅仅是一项技术实验，而是一种旨在改善患者护理同时将风险降至最低的工具。在Ng Teng Fong General Hospital，算法可在流感爆发前预测床位需求，帮助工作人员高效分配资源，缩短患者候诊时间。在诸如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。在新加坡各地，这种远见、协作与真实环境测试相结合的模式，正使人工智能兼具创新性与可信度。
新加坡的做法之所以独特，在于它不将人工智能仅仅视为一套工具。从开发到部署的每一步，都将伦理、公平性和患者安全纳入考量。创新在真实环境中接受测试，经临床医生的意见加以完善，并由监管机构进行监测，确保人工智能服务于人，而非仅仅服务于医院效率或利润。通过将审慎监督与跨部门协作相结合，新加坡正在构建一种医疗人工智能模式，其他国家也开始密切关注。
以下五种具体方式，展示了新加坡如何将其在人工智能领域的领导地位转化为切实可行、负责任的医疗解决方案，每种方式都突出了创新、协作与真实世界的影响：
1. 监管沙盒：安全测试人工智能
新加坡设立了监管沙盒——这是一种受控空间，人工智能工具可在触及真实患者之前进行试用。本地健康科技初创企业Holmusk在其中一个沙盒中测试了一款人工智能工具，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与安全问题。即便在这种受控环境中，挑战依然出现：当该工具大规模部署时，结果可能有所不同，且测试需要细致的协调与资源投入。不过，这些沙盒提供了难得的安全试验机会，让开发者和监管机构确信人工智能工具能够按预期运行。
除Holmusk之外，新加坡的监管沙盒还为各类医疗创新提供了检验场地。初创企业和研究机构可以借助真实世界数据迭代其算法，同时将对患者的风险降至最低。这些沙盒还促进跨部门协作，开发者、临床医生和监管人员并肩工作，共同完善人工智能系统。此类互动不仅提升了工具的可靠性，也帮助监管机构理解新兴技术，从而制定既能容纳创新、又不损害患者安全的政策。
沙盒还为在整个医疗体系中推广人工智能提供了重要经验。受控试验中获得的洞见有助于识别数据集中潜在的偏差、人工智能模型的技术局限以及临床工作流程中的运营障碍。通过提供这一结构化的测试环境，新加坡的监管沙盒正为人工智能奠定基础，使其不仅具有创新性，也值得信赖，确保患者能够安全地从技术进步中受益。
2. 医院试点：人工智能服务真实患者护理
新加坡的医疗机构正积极将人工智能融入临床环境，以应对现实挑战。在Ng Teng Fong General Hospital（NTFGH），Project ENTenna是一项开创性举措，由卫生部的卫生创新（MHI）基金和裕廊健康基金共同支持。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，该病症影响39%的新加坡人。
Project ENTenna将患者自报数据与人工智能分析相结合，以个性化治疗方案、提高药物依从性并减少不必要的就医次数。人工智能生成的洞见可实时支持临床医生，包括提示患者出院以及将患者合理分流至初级医疗，即“right-siting”。在NTFGH，利用医院电子健康记录进行的早期评估显示，从专科门诊转至初级医疗的适当出院人数增加了45%，提升了临床工作流程效率与资源分配水平。
该计划整合了人工智能驱动的症状追踪工具、聊天机器人和行为助推手段，患者自报指标与基于EHR的指标显示，药物依从性与参与度最高可提升25%。目前正在开发一个基础人工智能模型，以实现更具互动性和可扩展性的沟通，并在未来阶段进一步支持临床决策。
通过结合人工智能分析、患者参与工具与临床医生监督，Project ENTenna展示了医院如何安全地实施人工智能以改善护理结果。它体现了新加坡的做法：在日常临床实践中负责任地嵌入创新，确保技术切实服务于患者与医护人员。
3. 数据与偏见检查：让人工智能更加公平
新加坡的国家精准医学（NPM）计划是应对人工智能公平性问题的基石。这一为期十年、全政府参与的努力旨在为多达100万人生成精准医学数据，整合基因组、生活方式、健康、社会及环境数据。通过收集多样化且具代表性的数据集，NPM计划力求减少因数据来源单一而可能在人工智能算法中产生的偏见。
NPM计划还强调持续监测和更新数据集的重要性，以反映人口不断变化的人口结构与健康趋势。这种动态做法确保人工智能工具在不同人群中保持相关性与有效性，从而促进医疗结果的公平。此外，该计划促进公共机构、私营部门合作伙伴与国际组织之间的合作，以统一标准并分享人工智能公平性方面的最佳实践。
4. 跨部门协作：共享知识与责任
新加坡在医疗领域应用人工智能的特点是医院、初创企业、研究机构与政府机构之间的紧密合作。一个值得注意的例子是合作伙伴关系，由A*STAR的新加坡基因组研究所（GIS）与SingHealth共同建立，专注于开发人工智能驱动的早期癌症检测和个性化治疗解决方案。该合作利用先进的人工智能模型分析复杂的生物数据，有助于识别新型药物靶点和生物标志物。
此类跨部门合作对于将科学研究转化为切实的医疗应用至关重要。它们使资源与专业知识得以汇集，加速人工智能技术的开发与部署。此外，这些合作确保人工智能解决方案在设计时兼顾临床相关性与患者安全，使技术进步与医疗需求保持一致。
5. 区域经验共享：超越新加坡树立标准
新加坡积极参与区域层面建立人工智能治理与伦理标准的工作。通过东盟人工智能健康工作组，新加坡在制定人工智能应用于诊断与医院管理的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，旨在推动东南亚各国建立对人工智能技术的信任。
此外，新加坡在区域合作中的参与还延伸至能力建设计划，与邻国分享其经验与最佳实践。这种知识交流有助于形成应对人工智能应用挑战的集体方式，确保人工智能在医疗领域的益处能在整个区域公平实现。通过制定和推广这些标准，新加坡不仅提升了自身医疗体系，还通过提供可推广的模式和值得效仿的最佳实践，推动东盟地区负责任人工智能实践的发展。
论坛如何帮助领导者通过协作加强卫生系统
卫生与医疗中心连接各方领导者，共同理解全球卫生系统面临的挑战，包括可及性、公平、韧性与防范准备。
通过可信的对话与公私合作，该中心使合作伙伴能够围绕共同优先事项达成一致，并推进集体行动，以改善健康结果。
医疗人工智能的新时代
通过将信任、公平与协作融入每个阶段——从沙盒到医院试点、包容性数据集、跨部门合作伙伴关系，以及区域知识共享——新加坡展示了人工智能如何负责任地变革医疗。挑战依然存在，包括维护隐私与公平、协调各利益相关方以及在区域内推广经验，但审慎的监测、监管更新和临床医生的参与有助于降低风险。
新加坡的经验为其他国家提供了清晰的路线图：审慎、透明且协作的方法，能够使人工智能成为改善医疗服务的强大工具，同时避免产生新的风险。通过在每项决策中始终以患者为中心，新加坡证明了创新与责任可以携手并进，共同塑造一个人工智能真正惠及所有人医疗的未来。
