全球基金资助的国家正利用人工智能扩大医疗服务可及性、增加检测量，并引导卫生工作者前往最需要其服务的地区。
现有的人工智能应用可以以合理成本推广，以助力加快消除传染病。
当人工智能的应用与一个国家不断演进的能力相匹配，且多边资助方分担风险并共建共享基础设施时，我们便能打造更智能、更公平的卫生系统，从而终结重大疾病并保持长久韧性。
就在世界仍在应对新冠疫情之际，2022年至2023年间，猴痘疫情在全球爆发。疫情最早出现在刚果民主共和国（DRC）偏远的矿区社区和最后一公里的乡村地区，随后蔓延至周边国家。这导致一种历史上罕见的疾病广泛传播至其流行区域之外的欧洲和亚洲。
猴痘传染性很强，可能致命。该疾病流行地区同时面临冲突、天气模式变化和人口流离失所等相互交织的挑战，而基础设施和卫生人员又十分有限。在刚果民主共和国及持续出现疫情的周边地区，社区内和边境的猴痘快速检测过去是、现在仍然是维护全球卫生安全的关键。
人工智能如何助力遏制猴痘传播
正是在此，一位新盟友加入了这场抗争：人工智能（AI）。在卢旺达，我们与政府合作开发并部署了一款猴痘皮肤图像检测人工智能工具，使卫生工作者能够在与乌干达、布隆迪和刚果民主共和国接壤的关键边境口岸使用移动设备。该人工智能皮肤检测可补充分子筛查方法，以推动早期发现、疫情控制，并保护面临严重猴痘病例风险的弱势群体。
训练算法进行筛查和支持监测的做法，可根据不同情境和人群的需要，移植到其他传染病的防治中。自2018年以来，全球基金资助的国家已通过卫生部门和社区部署人工智能，以扩大医疗服务可及性、增加检测量，并引导卫生工作者前往最需要其服务的地区，用于结核病防治。这一现有基础可以以合理成本加以扩展，同样用于筛查其他传染病。
在人工智能创新的新时代，全球基金及其他多边机构必须在推广具有成本效益的人工智能工具覆盖整个卫生领域的同时，保持对良好、安全的数字基础设施的投资。卫生系统贯穿从诊断到分诊与治疗支持，再到决策支持的整个医疗连续过程，即使在人力和基础设施能力有限的国家也是如此。
随着人工智能重塑各行各业，全球基金与各国合作，就与卫生部门相关的关键问题展开探讨：
我们面临哪些挑战？
当下哪些人工智能应用切实可行？
如何部署这些应用以加速进展？
如何扩大这些应用的规模？
答案在于清晰的变革理论。通过采用新技术，各国已成功使创新与其数字成熟度和财政准备程度相匹配，并与自身能力同步推进，而非一味等待“完美”的基础条件，或贸然超前。
论坛如何通过合作助力领导者强化卫生系统
健康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、公平性、韧性和防范能力。
通过值得信赖的对话与公私合作，该中心助力合作伙伴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。
试点项目需融入国家卫生平台
人工智能工具必须从设计之初即面向规模化，这意味着要从单一用途应用转向模块化、开放架构的平台。试点项目应从一开始就纳入卫生部或国家数字卫生平台，并采用可互操作的组件进行构建，以便针对新的疾病、地域或功能进行调整。
要实现这一愿景，我们必须持续投资于优质数据和数字系统的基础。我们对人工智能工具采用与指导其他卫生投资相同的严格标准和问责框架，并支持各国采用与其现有系统和成熟度相适应的工具。尽管人工智能具有巨大潜力，但它同时也是一种全新的运作方式，必须通过安全、审慎、符合伦理且以证据为基础的推广来引入。
具备基本数字基础设施（例如可靠电力、卫生机构层面的网络连接以及数字化患者登记系统）的国家，已经可以实施简单的人工智能工具。这些工具包括：分诊聊天机器人、库存缺货仪表盘警报或人工智能驱动的短信提醒。
随着国家数字系统日趋成熟，可以部署更先进的应用，例如预测性监测、自动化影像诊断，以及优化医疗管理和劳动力生产力的应用程序。对于在成熟度曲线上进一步领先的国家（拥有可互操作的国家健康信息交换系统、稳定的宽带网络和维护预算），可以考虑更高级的分析工具，例如实时疫情预测或精准资源分配模型。
人工智能的采用速度必须可持续且可扩展
这一分阶段的方法确保每个国家都以其能够维持并扩展的速度推进人工智能应用；而强大的基础数字基础设施，正是使卢旺达能够使用其猴痘皮肤图像检测人工智能工具的关键。
尽管这些投资的益处显而易见，低收入国家仍面临高昂的借贷成本和紧张的预算。多边机构的优惠融资和赠款可通过汇集基金、争取硬件和软件的优惠定价，以及使机构融资与国家数字卫生战略和数据标准保持一致来予以支持。
通过为太阳能服务器、区域分析中心或最后一公里网络等共享基础设施提供担保，这些机构承担了大部分初始风险，为各国提供所需的缓冲时间，使其能够将人工智能融入公共系统，而无需在前期承担全部财务负担。当然，无论初始资金来源为何，这些安排都必须使各国切实拥有自主权，并促进完全的可持续性。
为利用人工智能推动全球卫生事业，机构资助方和政府可采纳以下四项关键原则：
1. 依据成熟度评估准备情况
根据特定国家在数字成熟度和财政准备程度曲线上的位置，评估每一项人工智能提案。
2. 分阶段确定雄心
使人工智能应用的复杂程度与成熟度水平相匹配。先从简单工具入手，随着系统和预算不断加强，再逐步扩展至高级人工智能。
3. 强制推行公私共同投资
重大的人工智能创新主要由私营部门推动。应设计资金安排，使政府、多边资助机构和私营伙伴共同分担成本、专业知识和风险，并在功能完善、可持续的数字市场中运作。
4. 规划各阶段的所有权移交
制定清晰的移交路线图，指导从试点到规模化平台的转型，并与各成熟阶段相衔接。
当人工智能的应用与一个国家不断演进的能力相匹配，且多边资助方召集所有行为体、共同分担风险并共建共享基础设施时，我们便能释放技术的真正潜力：打造更智能、更公平的卫生系统，既能终结重大疾病，又能保持长久韧性。是时候超越新奇，转向能够规模化运行、不让任何人掉队的解决方案了。
