从环境监听到高级诊断，护理提供者已经在使用人工智能来改善医疗结果。但不仅仅是临床环境可以从新的人工智能技术中受益。公共卫生和政策专家也有机会利用AI进行各种有价值的用例。如果负责任、合规且战略性地使用，AI可以用于疾病监测、打击虚假信息、创建个性化治疗方案、欺诈检测、网络安全等。
公共卫生中人工智能的宝贵用例
AI可以分析来自电子健康记录、人口统计数据、医疗传感器、健康期刊甚至社交媒体的大规模多样化数据集，其速度和准确性远远超过一组统计学家的能力。通过这种分析，公共卫生的应用几乎无限。一些最直接和实用的应用包括：
疾病监测和预测
在新冠疫情期间，世界各地的政府使用AI模型预测疫情爆发并跟踪病毒传播，这帮助他们及时实施干预措施。例如，美国疾病控制与预防中心自2023年以来一直在使用AI跟踪COVID-19。虽然新冠疫情全球范围内造成了巨大破坏，但能够预测潜在热点并迅速响应可能已经防止了更糟糕的结果，无论是在公共卫生方面还是更广泛的社会和经济影响方面。
AI用于疾病监测还可以帮助跟踪新兴威胁，如H5禽流感，以及更熟悉的疾病。每年，科学家和政府机构依赖疾病监测来决定哪种流感毒株最具威胁性，这些信息用于疫苗开发。许多州的公共卫生部门积极参与疾病监测。通过引入AI能力，他们可以大大改善其跟踪、预测和希望预防危险疾病爆发的能力，最终挽救生命。
公共卫生信息的分发
在疫情期间，南卡罗来纳州等州设立了整个联络中心来解答居民的问题和担忧。作为配套技术或在某些情况下作为替代技术，城市和州现在可以部署AI聊天机器人来处理这些问题，并作为可靠的信息来源。司法管辖区可以使用聊天机器人和检索增强生成技术，确保每个人对相同查询获得相同的响应，有助于保持信息共享的一致性和控制。部署聊天机器人允许互动对话，使用户无需等待人工代理即可轻松参与并获得所需答案。甚至可以通过聊天机器人发送主动的消息提醒，然后通过文本回答问题。
解决安全、隐私和信任问题
每项技术都有风险，对于AI来说，这些风险涉及数据隐私和安全，以及信息的真实性和潜在偏见。健康数据非常敏感，机构必须遵守HIPAA法规和其他标准。尽管如此，医疗机构几十年来一直存储和传输受HIPAA保护的电子数据，包括通过远程医疗和移动健康应用程序。AI是这一过程的下一步。
正如你不会将敏感数据暴露给不符合HIPAA规定的软件一样，你也不会将医疗数据放入不符合HIPAA规定的大规模语言模型（LLM）中（或让公众有机会这样做）。存在符合HIPAA规定的LLM，如Nabla、AWS HealthScribe和Google Cloud的Vertex AI Search功能。此外，可以采取步骤对用于公共信息查询聊天机器人的数据进行匿名化处理。
在调查AI在公共卫生用例中的应用时，有三个核心考虑因素可以帮助您保持HIPAA合规并避免传播错误信息或基于偏见行动：
- 使用适合任务的技术，这意味着确保您有足够的预算和资源来实施这些工具。
- 确定您是否能负担得起实施必要的保护措施，特别是在使用云环境或第三方服务时。
- 对用户进行广泛培训。
最后，我不能过分强调信任在利用AI中的重要性。社区必须对AI驱动的公共卫生计划有信心，而这需要透明度和系统化的数据治理。否则，您可能会冒着实施最佳技术和功能的风险，却失去社区的信任。
变革并不容易或简单，将AI引入公共卫生计划也不例外。但是，精灵已经从瓶子里出来了，再也无法收回。司法管辖区必须采取措施使用AI来支持公共卫生计划，并以安全和负责任的方式进行。
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