人工智能能否改善非洲的医疗保健？你应该知道的五件事

Can AI improve health care delivery in Africa? 5 things you should know

在过去的一年里，很难忽视围绕人工智能（AI）的炒作，以及这项迅速发展的技术可能如何改变医疗保健行业。评论者对AI的预测各不相同，从认为AI将成为医生的宝贵助手，到预测AI将取代放射科医生等人类专业人士——这一2018年的预测至今尚未实现！

虽然我的热情在于推动如何合乎伦理和包容性地利用AI应用来改善人类生活，但我也必须承认，高层政治讨论和研究有时会忽视现实世界医疗保健环境的复杂性。因此，随着PATH在撒哈拉以南非洲地区启动一项新倡议，探索适合初级医疗保健环境的AI应用，我们寻求合作伙伴学术机构、卫生部和技术专家的帮助，以更深入地了解在其国家有效和合乎伦理地应用AI工具的关键挑战。

基于当前的研究和我与不同利益相关者的互动，我提供以下五点供全球卫生界在探索将AI支持的应用集成到非洲大陆公共卫生项目和医疗服务提供中时参考。

1. 本地化将是非洲医疗保健环境中有效和合乎伦理地使用AI的关键。

我们今天熟悉的许多AI工具，如ChatGPT和谷歌的Gemini，都是大型语言模型（LLMs）。这些模型通过大量数据训练，能够像人类一样提供智能和创造性的响应。由于这些模型主要是在特定环境中使用和训练的，因此不能假设它们在任何背景下都能发挥作用。现有的用于向个人提供医疗建议或为医生提供诊断辅助的LLMs是基于反映和强化西方、受过教育、工业化、富裕和民主（WEIRD）社会偏见的数据源进行训练的。为了让这些LLMs对非洲国家的社区卫生工作者有用，它们需要基于对当地医疗实践和方言的理解进行训练。

医疗服务的提供因疾病负担、文化和当地支持环境的不同而大相径庭。认为可以从高收入环境中直接移植解决方案到资源有限的环境，这在最好的情况下是天真的，在最坏的情况下是不负责任的。为了从AI中获得最佳效果，我们必须考虑为大多数人而非少数特权群体开发LLMs，并从产品开发周期的第一天起就有意参与最终用户的互动。

2. 非洲市场和政府需要投资数字基础设施才能从AI中受益。

我们正迎来AI的一个突破时刻，因为实施的实际障碍正在迅速被打破。例如，物理基础设施的进步，如太阳能和卫星互联网接入，使在最后一公里数字化医疗设施变得更加可行。然而，我们在数字基础设施方面仍有许多问题尚未充分解决，这些问题继续阻碍规模化发展。例如，许多国家缺乏必要的数据捕获机制，以促进AI支持工具的报销——这是保险制医疗保健系统中采购特定技术的重要激励措施；即使在许多高收入国家，这些机制也充其量是薄弱的。AI解决方案供应商不得不创建定制的支付机制，因此，不出所料，结果是一个支离破碎的AI工具市场，由于扩展成本过高而难以蓬勃发展。

我们需要政府官员和政策制定者了解，需要进行一系列支持AI解决方案良好运作的公共和私人市场的赋能投资。没有这些投资，当地的创业生态系统将无法繁荣，当地医疗保健系统将只能获得有限的选择。

“为了从AI中获得最佳效果，我们必须考虑为大多数人而非少数特权群体开发LLMs，并从产品开发周期的第一天起就有意参与最终用户的互动。”

3. 监管至关重要，如果没有适当的保障措施，我们将弊大于利。

尽管AI支持的工具可以成为医疗保健工作者的有用助手，但我们还没有准备好将其用于自主诊断和治疗计划。目前尚无定论，LLMs是否在临床决策上优于医生，因此我们需要支持监管机构和其他关键政策制定者了解LLMs的工作原理以及如何安全和合乎伦理地对其进行监管。更重要的是，我们需要确保各国在快速制定AI政策和其他保障措施时公开分享成功和失败的经验，营造一种共同学习的文化。这是PATH在G20会议上极为重视的问题，最新版部长声明草案（将于2024年10月发布）表明，关键利益相关者可能正在倾听！

没有患者的信任和支持，不可能合乎伦理地部署任何新型或创新技术。建立有效的保障措施是赢得和维持这种信任的少数方法之一，因此，花时间制定强有力的法规并不是创新的障碍，而是促进创新的关键部分。

4. AI工具需要大量资源，我们需要考虑权衡。

在确定AI支持的工具是否是合适的解决方案时，我们不仅要看该工具的准确性和有效性，还要看其成本效益。在任何特定背景下，AI工具产生的价值可能不是医疗保健资金和资源的最佳使用方式。不幸的是，只有少数非洲随机对照试验评估了AI支持的诊断工具，其中唯一一项包括成本效益评估的研究得出结论，计算机辅助胸部X光TB诊断并不具有成本效益（基于与死亡率相关的益处）。

在评估AI支持工具的使用案例时，我们需要考虑实施该解决方案的机会成本。我们不能为了数字化而数字化；相反，我们必须专注于我们试图帮助的人，如果有AI的价值，那么证明这一点的责任就在我们这些技术专家身上。

“建立有效的保障措施是赢得和维持信任的少数方法之一，因此，花时间制定强有力的法规并不是创新的障碍，而是促进创新的关键部分。”

5. 非洲创新者可以并且将在对抗AI偏见和发展改善生活的AI应用方面发挥领导作用。

世界各地都有大量渴望为自己的国家和社区做出贡献的年轻人。我们在卢旺达等国的合作伙伴拥有出色的团队，他们了解现有LLMs的局限性，并采取行动加以改进。例如，Digital Umuganda是一家致力于创建AI模型和工具的组织，这些模型和工具使LLMs能够为讲当地非洲语言的边缘化社区工作。他们已经成功创建了基尼亚鲁旺达语的语音和文本数据集以及一个翻译模块，使人们可以用基尼亚鲁旺达语向ChatGPT提问并获得智能回答。翻译还不完美，但他们已经取得了令人难以置信的进展，使这一变革性技术为所有卢旺达人所用。

非洲大陆已经有一个蓬勃发展的AI医疗创业生态系统。在PATH，我们的角色不是竞争，而是找到方法来推广和加速这些创新者的影响。我希望几年后他们能让我不再有工作，或者至少这是我成功的标志。

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