非洲国家在多年依赖捐助后正致力于加强卫生系统，非洲疾病控制与预防中心（Africa CDC）正重新聚焦初级卫生保健与数字创新。在科技与发展网络（SciDev.Net）对Africa CDC初级卫生保健中心主任兰德里·东莫·察盖（Landry Dongmo Tsague）的专访中，他探讨了人工智能如何提升疾病监测能力，并强调高质量非洲数据的关键作用。察盖在南非德班举行的非洲公共卫生大会（CPHIA）期间表示，"自力更生"——本次大会的核心主题——必须指引非洲大陆的卫生议程。
问：Africa CDC如何将人工智能整合到初级卫生保健战略中？
人工智能不仅对改善Africa CDC的运作至关重要，更能提升我们对非洲14亿人口的健康保护能力。我们将人工智能视为数字转型进程的一部分，这与非洲联盟的大陆人工智能战略相契合。
主要分为两个层面：首先是Africa CDC内部系统优化，通过自动化和人工智能改进规划、报告、财务、采购及监测等环节，优化数据管理并强化中央疾病情报库。
其次是支持成员国，特别是在疫情多发的社区和初级保健层面。数字工具与人工智能可增强基于事件的监测能力——实现早期信号捕捉、快速数据传输并触发应急响应。卢旺达已展现良好范例：其国家卫生情报中心利用人工智能工具追踪疫情爆发与孕产妇紧急状况，同时支持远程医疗和实时决策。
问：人工智能依赖海量数据。这些数据归谁所有——Africa CDC、各国政府还是技术合作伙伴？
数据所有权与保护是关键问题。非洲联盟已制定大陆级数据政策框架，Africa CDC正以此为基础推进《大陆卫生数据治理框架》。
该框架规范了健康数据的采集、存储与伦理化使用流程，旨在保障非洲数据主权，同时确保私营技术伙伴的合作尊重非洲自主权。伦理化应用与数据保护始终是我们工作的核心。
问：许多算法基于更发达地区的数据构建。非洲如何确保人工智能模型适配本土情境？
算法偏见确实存在。解决之道在于开发基于非洲数据训练的算法。我们的健康现实与其他地区迥异，必须用反映本地区人口与环境特征的数据来训练人工智能系统。
偏见不会立即消失，但人工智能具有学习能力。随着非洲数据持续输入，系统将逐步适应并提升本土适用性。这需要时间，但对服务非洲需求至关重要。
问：哪些措施正在生成高质量、情境化的非洲数据？
我们正与成员国、专家及私营部门合作，制定响应非洲现实的指南与治理框架。
重点在于强化数据基础设施与质量，采集准确、及时且具代表性的数据，为决策提供依据并提升人工智能的相关性。长远目标是确保非洲数据留存非洲，服务非洲利益。
问：基础设施仍是挑战——电力短缺、网络不佳、医疗设施薄弱。人工智能如何在此条件下运作？
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健全的初级卫生保健体系之上。
若医疗机构缺乏水电，人工智能无从解决。正因如此，Africa CDC将数字转型与振兴初级卫生保健系统整体行动紧密关联。基础设施、人力资源与技术必须协同发展。
跨越式发展虽有可能，但必须务实。技术能优化医疗服务，却无法替代基础建设。我们必须先强化设施，使数字工具真正创造价值。
问：资金是另一障碍。随着捐助资金减少，非洲国家如何维持卫生系统？
这正是今年CPHIA大会主题"自力更生实现全民健康覆盖与卫生安全"的核心。
自力更生并非关闭合作大门，而是对本国卫生体系承担首要责任。国内融资已非选项而是当务之急。
Africa CDC近期发布的《绿色手册：新时代卫生融资重塑》提出可持续融资三大支柱：其一，增加国内投资；其二，推动创新融资；其三，确保良好治理。非洲无法在不可预测的捐助资金上构建韧性系统，必须自主融资以强化服务交付所需的卫生 workforce 与基础设施。
问：初级卫生保健在实现自力更生中应扮演何种角色？
初级卫生保健是卫生安全的基石。当其高效运作时，各国能及早发现并遏制疫情，提供基本服务并减轻医院压力。
投资初级卫生保健即投资于民众、社区卫生工作者、护士及其互联的数字工具，这是构建韧性的路径。
通过新成立的初级卫生保健中心，Africa CDC正支持各国围绕可及性、公平性与创新重新设计体系。自力更生始于强健的初级卫生保健，这是实现全民健康覆盖、守护非洲民众健康最具成本效益的途径。
本次采访经编辑删减以精简篇幅。
本文由科技与发展网络撒哈拉以南非洲英语编辑部制作。
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