在马里邦亚巴社区健康中心的一个周四上午，一场结核病筛查正在进行。现场不见医生踪影，但一位饱受咳嗽困扰的母亲仅用数秒便获得检测结果：她被确诊为结核病阳性。
数年前，她能在家附近找到筛查点已属幸运，且仍需等待一至两周将痰液样本送至实验室才能获取结果。而今的变革源于移动X光机与人工智能算法的结合——后者本质上是基于海量数据训练的计算机程序。
结核病作为全球头号感染病杀手，每日导致3500人死亡，年死亡人数超120万且呈上升趋势。疫情应对的主要障碍之一是全球放射科医生短缺，难以诊断这种主要侵袭肺部的细菌感染。"有些国家放射科医生不足五人，无异于灾难。即便有少数医生，也仅集中在首都。"倡导组织"终止结核病伙伴关系"执行主任卢西卡·迪蒂乌博士指出。她表示，目前逾80个中低收入国家已转向AI进行结核病筛查，"这堪称革命性突破"。
例如，尼日利亚的游牧民族正从中受益。"你身处荒无人烟之地，四周只有牧民、牲畜和尘土，但他们正用AI进行X光检测，这简直难以置信。"迪蒂乌表示，其组织八年前便是该技术开发的先驱之一。在乍得的难民营，AI模型同样发挥关键作用。"那里没有放射科医生，谁能查看X光片并判断是否存在健康问题？正是AI在完成这项工作。"全球抗击艾滋病、结核病和疟疾基金执行主任彼得·桑兹评价道。该基金过去四年已投入近2亿美元用于AI赋能的结核病筛查，"这方案极为出色"。
支持者认为，AI正加速世界在最难触及的社会角落检测和控制疾病的能力；但反对者呼吁加强监管，以保护中低收入国家患者的权益。
重大突破
在邦亚巴社区健康中心，这位母亲是迪亚基特·兰辛设置的移动X光机筛查的数十人之一。他虽非医生，但受过X光操作培训。拍摄的影像直接传输至其电脑，AI模型据此生成评分——反映影像与结核病特征的匹配度，同时输出近乎热力图的肺部图像。"蓝色区域表示正常，红色则意味着该部位存在病变。"兰辛在筛查该母亲当天解释道。
作为西非国家马里本地非营利组织ARCAD Santé PLUS的工作人员，他携简易设备（移动X光机、电脑及备用电池）在全国开展筛查。当母亲的影像显示多处红色斑块，他立即采集痰液样本送实验室复核，并敦促她速返家中带五名子女接受检查——因活动性结核病患者咳嗽、大笑或说话时可通过空气传播，家庭内传染风险极高。
AI几乎实时反馈：其中三名子女疑似患病。兰辛表示，他们将很快启动为期六个月的抗生素治疗。"AI带来巨大改变，"ARCAD Santé PLUS项目官员巴西·凯塔指出。该组织获全球基金支持，他解释道：儿童提供痰液样本曾极为困难（需深咳出肺部分泌物），而AI筛查引入后，团队能快速排除X光无异常者，仅对AI提示风险者进行痰检。自整合AI以来，痰液样本量减少近半。
结核病领跑AI医疗
麻省理工学院教授兼计算机科学家雷吉娜·巴齐莱多年致力于构建乳腺癌与肺癌的AI检测模型。当斯里兰卡一家医院表示无力购买商用结核病筛查AI模型时，她同意为其开发定制方案。
"结核病之所以成为全球健康AI解决方案的前沿，因其具备可视化特征：你拥有X光片和明确诊断标签，只需训练模型即可。"巴齐莱指出，她仅用数月时间、不到5万美元便完成模型构建，"开发过程直接、廉价且高效。"相较乳腺X光或血液检测设备，结核病X光机在资源匮乏地区广泛可及，且操作培训门槛低。
世界卫生组织数据显示，2023年全球结核病新发病例达1080万，较2020年的1010万上升，其中绝大多数集中于中低收入国家。迪蒂乌强调，结核病仅是起点——部分现有AI模型已能同步诊断肺癌、肺炎及某些心血管疾病。巴齐莱预测，在多数非洲国家跳过固定电话直连手机的类似路径下，AI将迅速融入低收入国家医疗体系。"发展中国家因医疗缺口巨大且临床医生亟需辅助，AI采纳速度将更快。"她补充道，"尽管技术多在美国研发，但实际应用却在其他地区。"
她指出，美国等发达国家因专业学会制定的诊疗指南未广泛整合AI（即使获FDA批准），导致技术落地迟缓。
发展中国家的真实挑战
然而部分专家警示：技术热情需让位于审慎监管。菲律宾放射科医生埃尔温·约翰·卡皮奥近期协助该国放射学院制定AI指南，他研究了AI在偏远省份的结核病筛查应用。
"高收入国家已建立AI医疗的法规框架，但对发展中国家而言这仍是真实挑战——技术常以免费形式提供，却需避免潜在问题。"卡皮奥表示。例如，当AI模型漏诊结核病并错误判定健康时，患者可能错过救治。英国有完善的安全事件报告体系，美国FDA对AI模型有审批机制，而菲律宾"尚未建立相应法律"。
他更担忧模型失效时无法预警。"性能会随时间'漂移'而退化，它们沉默失败，不会提示错误。"卡皮奥解释道，"这正是当前主要风险。"此类问题可通过训练模型转交疑难案例、并由外部专家实施持续质控来缓解——正如马里兰辛的筛查项目及全球基金支持项目所做。但卡皮奥强调，质控需"整支专家团队"，"不仅需放射科医生，还需计算机科学家、数据科学家和AI工程师"。叠加AI的高能耗，实际成本远超表面所见。
支持者则主张将AI与替代方案对比。巴齐莱指出医生医疗错误极为常见；全球基金桑兹强调："我们必须正视现实：在许多应用场景中，放射科医生极度稀缺，AI方案总胜于无。"他援引数据称，自2021年世界卫生组织认可该技术并发布本地化校准工具包后，全球结核病发现率已显著提升。
巴齐莱最终提出关键疑问：所有被诊断者能否获得及时有效的医疗干预？
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