在世界许多地方，挽救生命的输血仍然是一种奢侈品。虽然像美国和英国这样的国家的城市地区已经建立了完善的血液采集和分配系统，但数以百万计的低收入和中等收入国家（LMICs）的人们面临着更加严峻的现实。在医疗基础设施不足的地区，血液的匮乏可能致命，这些地区被称为“血液沙漠”。每年，由于缺乏这一简单而至关重要的医疗资源——血液，数百万人丧生。
但是，如果我们能够预测何时何地最需要血液呢？如果我们能够实时跟踪短缺情况，立即动员捐赠，并确保血库永不空缺呢？随着我们站在数字健康革命的边缘，许多专家认为这些问题的答案在于人工智能（AI）。
当前危机：“血液沙漠”
在LMICs，医疗系统常常难以满足基本需求，血液也不例外。根据世界卫生组织的数据，高收入国家每年每1000人收集31.5单位血液，而低收入国家仅能收集5单位血液。差距最大的是在农村和偏远地区，医院可能既缺乏献血者也缺乏适当的血液储存能力。
例如，在印度，大片地区存在“血液沙漠”，紧急情况下几乎无法获得血液。类似的状况也存在于撒哈拉以南非洲、东南亚、北美洲和拉丁美洲的部分地区。没有现成的血液供应，患有创伤、分娩并发症或贫血、癌症等疾病的患者面临更高的死亡率。
为什么AI是答案
当AI集成到医疗系统中时，它有可能彻底改变血液供应管理。通过分析海量数据集并应用机器学习和深度学习算法，AI可以非常准确地预测血液需求。这意味着医疗机构和管理人员可以在短缺发生之前进行预测并采取预防措施，而不是事后应对。
印度的e-RaktKosh系统已经展示了实时数据如何改变血液供应。该系统由政府推出，提供一个开源平台来跟踪全国的血液捐赠和库存，使医院和血库能够实时监测当地供应水平。这种透明度有助于协调及时的血液分配，特别是在农村地区。自2022年以来，该系统已注册超过640万献血者，并收集了超过660万单位血液。然而，尽管e-RaktKosh系统是一个重大进步，但它尚未优化用于预测建模或需求预测。这正是AI可以发挥作用的地方。
将AI应用于血液供应
AI的核心优势在于识别大型数据集中的模式并基于这些模式进行预测。对于血液供应而言，AI系统可以分析献血率、医院入院趋势、人口健康统计数据甚至交通条件，以预测何时何地最需要血液。
例如，在肯尼亚这样的国家，医疗数据往往未数字化，AI可以提供技术基础设施来整合碎片化信息。通过将AI与地理空间映射相结合，医疗专业人员可以识别“血液沙漠”并部署移动血液采集单元或其他解决方案，如无人机递送，以满足最需要的地区的需求。
在墨西哥，回顾性数据被用于估计血液需求，AI可以提供更准确的实时模型，考虑公共卫生紧急情况或自然灾害等持续事件。这将帮助当局动态响应不断变化的需求。
需要克服的挑战
当然，将AI集成到血液供应系统中并非没有挑战。最大的障碍仍然是数据可用性。许多LMICs面临不完整或数字化不良的健康记录。没有可靠、实时的数据，即使是最先进的AI系统也只能猜测。
这就是为什么专家认为不应仅仅关注AI，而是要改善数据收集和基础设施。政府必须优先考虑医疗系统的数字化，并确保数据的可访问性、准确性和安全性。只有这样，AI才能发挥其潜力。
此外，尽管AI在发达国家迅速发展，但在资源有限的环境中推出基于AI的系统需要国际合作和投资。政府、非营利组织和私营科技公司需要共同努力，建立能力和培训当地医疗工作者有效使用这些技术。
还有如何将血液实际送到需要的地方的问题。无人机递送系统和协调快速识别献血者的地面运输基础设施是AI能够组织和促进的过程的一部分。这得到了先前研究的证据支持，以及某些大型区域医疗中心的实际实施。来自使用AI方式的组织的支持对于指导和整合这项技术至关重要。
未来展望：全球血液供应数据库
一个有前途的未来愿景是创建一个全球血液供应数据库，该平台收集和共享世界各地的血液库存、捐赠和需求的实时数据。这样的系统将使医疗服务提供者更有效地分配资源，尤其是在LMICs。
尽管面临挑战，印度的e-RaktKosh系统已经证明了这样一个系统在资源有限的地区是可行的。通过将AI集成到全球平台上，专家希望不仅实现物流效率，还能在全球范围内实现预测建模，提前识别血液短缺，并通过有针对性的公共意识活动增加捐赠。
AI还可以帮助识别人类分析师可能会忽略的趋势，如季节性捐赠模式或区域血液使用差异。有了这些信息，卫生当局可以更好地规划血液短缺，确保即使在危机时刻，最脆弱的人群也能获得所需的血液。
AI的社会公益
血液供应问题需要紧急关注。血液不仅是应急资源，更是关键药物，特别是对于儿科手术和创伤病例。将AI集成到血液供应系统中可能是拯救无数生命的突破。
虽然专家们正在探索其他高科技解决方案，如无人机递送或资源密集型策略如流动血库，但医疗社区首先应优先加强基础数据系统。通过结合强大的数据收集和AI驱动的分析，我们可以构建一个未来，任何地区都不是“血液沙漠”，每个人都能获得生存所需的血液。
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