非洲国家在结束多年依赖国际援助后正致力于强化卫生系统，非洲疾控中心（Africa CDC）近期将工作重点重新聚焦于初级卫生保健与数字创新。在公共卫生非洲大会（CPHIA） sidelines 会议期间接受 SciDev.Net 采访时，非洲疾控中心初级卫生保健中心首任主任兰德里·东莫·察古阐述了人工智能如何提升疾病监测能力，并强调非洲本土数据质量的关键作用。他指出，实现自主——上周在南非德班召开的本届大会核心主题——必须引领非洲大陆的卫生议程。
问：非洲疾控中心如何将人工智能整合到初级卫生保健战略中？
人工智能不仅具有革新非洲疾控中心运作模式的巨大潜力，更能有效保障非洲14亿人口的健康。作为非洲联盟大陆人工智能战略的组成部分，我们将人工智能视为数字化转型的关键环节。具体分为两个层面：
第一层面聚焦机构内部，通过人工智能与自动化优化规划、报告、财务、采购及监测等系统，强化中央疾病情报库的数据管理效能。
第二层面着重支持成员国，特别是疫情爆发源头的社区与初级医疗环节。数字工具与人工智能可增强事件驱动型监测能力——实现早期信号识别、快速数据传输与及时响应触发。
例如卢旺达国家卫生情报中心已运用人工智能工具追踪疫情暴发与孕产妇紧急状况，同时支持远程医疗及实时决策。
问：人工智能依赖海量数据。数据所有权归属非洲疾控中心、各国政府还是技术伙伴？
数据所有权与保护是核心关切。非洲联盟已制定大陆数据政策框架，非洲疾控中心在此基础上构建《大陆卫生数据治理框架》。该框架明确规范健康数据的伦理化采集、存储与使用流程，在保障非洲数据主权的同时要求私营与技术伙伴尊重非洲治理权。伦理化应用与数据安全始终是我们工作的核心。
问：多数算法基于富裕地区数据构建。非洲如何确保人工智能模型适配本地情境？
算法偏见确实存在。解决之道在于使用非洲数据训练专属算法。由于健康现实与他国迥异，必须以反映本地区人口特征与环境的数据喂养人工智能系统。偏见虽无法即时消除，但人工智能具备学习能力——持续输入非洲数据将推动系统逐步适配本地需求并提升精准度。这需要时间积累，但对服务非洲目标至关重要。
问：哪些措施正在生成高质量、情境化非洲数据？
我们正联合成员国、专家及私营部门制定响应非洲现实的治理框架与操作指南。工作重心在于强化数据基础设施与质量管控，采集准确、及时且具代表性的数据以指导决策，使人工智能更契合非洲需求。长期目标是确保非洲数据留存本土并服务于非洲发展。
问：基础设施薄弱（电力短缺、网络覆盖差、卫生设施不足）如何支撑人工智能运行？
基础条件缺失的地区无法部署数字工具。人工智能必须建立在功能完备的初级卫生保健体系之上。若医疗机构连水电供应都无法保障，人工智能无法解决根本问题。正因如此，非洲疾控中心将数字化转型与初级卫生系统振兴紧密结合——基础设施、人力资源与技术必须协同发展。技术可优化医疗服务，但不能替代基础建设。唯有先强化实体设施，数字工具才能创造真实价值。
问：捐赠资金减少背景下，非洲国家如何维持卫生系统运转？
这正是本届公共卫生非洲大会"通过自主实现全民健康覆盖与卫生安全"主题的核心。自主不等于关闭合作大门，而是对本国卫生系统承担首要责任。增加国内融资已非选择题而是紧迫任务。非洲疾控中心近期发布的《重塑新时代卫生融资绿皮书》提出可持续融资三大支柱：其一，扩大国内投资；其二，创新融资模式；其三，强化治理效能。非洲无法在不稳定的捐赠资金上构建韧性系统，必须自主筹资并巩固服务交付所需的人力与基础设施。
问：初级卫生保健在实现自主进程中应发挥何种作用？
初级卫生保健是卫生安全的基石。体系高效运转的国家能及早发现并控制疫情，提供基础医疗服务，缓解医院压力。投资初级卫生保健即投资于社区卫生工作者、护士及连接他们的数字工具，这是构建韧性的根本路径。通过新成立的初级卫生保健中心，非洲疾控中心正协助各国围绕可及性、公平性与创新性重构卫生体系。自主始于强健的初级卫生保健——这是实现全民健康覆盖最具成本效益的途径，也是保护非洲民众健康的核心保障。
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