全球范围内看到的健康结果差异既不是新的现象，也不是未知的问题。从预期寿命的差异到获得高质量医疗服务的机会不均等，所谓的“健康差距”是不平等的一种持续且令人担忧的表现形式。生活在低收入和中等收入国家的人们因可预防和可治疗的原因而过早死亡的可能性远高于富裕国家的人们。根据世界卫生组织的数据，即使在国家内部，健康结果的显著差异也依然存在，这些差异沿着社会经济、种族和地区线划分。在美国，非西班牙裔黑人、美洲印第安人和阿拉斯加原住民受慢性疾病（如糖尿病、心脏病和肥胖症）的影响尤为严重，这已多次被美国疾病控制与预防中心报告。
缩小这些健康差距不仅是道德上的必要，也是实际需求，因为每个人都享有健康、有尊严生活的权利；从实践角度来看，健康不平等带来了巨大的经济和社会成本。据估计，健康不平等每年可能使美国经济损失约3200亿美元，如果不加以解决，到2040年这一数字可能上升至1万亿美元。这些数据突显了需要系统性解决方案，着眼于根本原因。除了快速修复措施，现在是时候解决上游的社会、环境和经济因素，这些因素推动了差异的产生。
人工智能在医疗保健中的崛起前景
人工智能作为一项新工具，已经进入重塑医疗体系的努力之中。大致来说，模式识别和个性化护理是两个主要的应用领域。人工智能应用可以检测疾病——通常比人类更早、更准确——为个别患者量身定制治疗方案，并支持医疗专业人员管理复杂的病例负荷。
早在2020年，某些条件下的人工智能模型在乳腺癌筛查中的准确性就超过了人类放射科医生。现在，这种情况也适用于其他类型的癌症。预防干预不仅可以挽救生命和资源，还可以提高人们的生活质量。基于人工智能的预测模型已被用于识别高风险并发症或慢性病患者，例如肾病，这种疾病往往直到身体受到严重损害时才被发现。
除了临床环境，人工智能驱动的大数据分析——从医院记录到社会经济指标——可以帮助识别高风险社区，帮助政策制定者和健康组织更有效地分配资源。通过确定服务不足的地区和最不可能获得预防服务的人群，人工智能可以指导有针对性的社区干预、流动诊所、健康教育项目和其他举措，以缩小健康差距。
缩小差距的4个T
尽管潜力巨大，但人工智能在缩小健康差距方面的有效性不仅取决于技术进步。人工智能必须经过精心设计、训练、测试和定位，才能最大限度地发挥其作用，造福人类和地球。这意味着将人工智能的发展和部署建立在对人类及其生存环境的全面理解之上。这还包括设计伦理框架、跨学科合作和全方位战略，系统地发挥人工智能和自然智能的互补性，包括人类的知识、经验和直觉。让我们看看有助于缩小差距的4个T：
定制化：人工智能系统不能依赖于一刀切的模型。健康受到遗传、行为、环境和社会因素的相互影响。通过纳入本地化数据——如特定社区的营养习惯、当地污染水平或对预防筛查的文化态度——人工智能解决方案可以变得更加情境相关。这种定制化确保了干预措施能够与目标社区产生共鸣，而不是强加通用建议，这些通用建议可能无法获得广泛认可。
公平训练和测试：人工智能系统从历史数据中学习模式，而这些数据可能反映了现有的偏见。结果可能是无意中延续了差异，例如，在代表性不足的群体中漏诊疾病或错误分配医疗资源。确保人工智能的公平性涉及严格的测试、“去偏”数据集和持续监控。谷歌最近在皮肤病学领域的AI举措，例如，通过训练算法处理不同肤色的图像来减少种族偏见；根据用户反馈，该模型不断得到改进。
积极影响的目标：人工智能不应仅仅反映现状；它应帮助设想并实现更加公平的未来。考虑一下如何将AI驱动的环境监测器与健康结果数据相结合，以识别高污染的社区，并将这些发现与哮喘或心血管问题的激增联系起来。有了这些知识，城市规划者、医疗提供者和社区领袖可以进行干预——在学校安装空气净化器、创建绿地或开展有针对性的健康教育活动。人工智能成为一种主动工具，促使系统性、公平的改进，而不是对已经根深蒂固的差异做出反应。
人工智能与自然智能互补性的4个领域
上述内容令人印象深刻——然而，这并不是说人工智能可以取代自然智能。仅靠先进的算法无法消除可预防的健康不平等。这需要我们将人工智能的优势与自然智能——即人类的知识、伦理判断、同理心和文化理解——结合起来，确保解决方案既有效又公正。通过将人工智能扎根于本地洞察和人类专业知识，我们可以将个人健康改善（微观）、社区主导行动（中观）、知情的国家政策（宏观）和全球协调策略（元观）结合起来，每个领域都能在我们有机演化的万花筒中实现公平的结果。让我们来看看每个领域：
微观（个体）：在个体层面，基于人工智能的诊断工具可以识别慢性疾病的早期标志。然而，医生、护士和护理人员将这些见解转化为个性化的治疗计划，考虑每个患者的情感福祉、文化背景和对医疗系统的信任。例如，当人工智能模型检测到患者的糖尿病风险升高时，医生会运用自然智能讨论饮食变化，尊重患者的饮食习惯和财务限制。
中观（社区）：在社区层面，人工智能可以根据本地数据预测环境健康挑战——如空气质量差或缺乏营养食品。社区健康工作者和地方领导人利用他们的自然智能与居民互动，并设计符合文化规范的干预措施。例如，如果人工智能揭示某个社区的高哮喘率与交通污染有关，社区主导的运动可能会寻求更安全的人行道，并与当地企业合作赞助空气净化植物，确保解决方案具有相关性和真正益处。
宏观（国家）：在国家层面，人工智能可以分析大量健康和社会经济数据，指导资源分配、突出服务不足的地区或为政策改革提供依据。政策分析师、公共卫生官员和倡导团体等人类决策者将自然智能应用于解释这些发现，将其置于政治、文化和伦理背景中。例如，如果人工智能标记出农村地区对孕产妇医疗资源的紧急需求，政策制定者可能会动员助产士培训计划、远程医疗服务和有针对性的补贴，所有这些都基于对当地价值观、劳动力市场和人口增长趋势的理解。
元观（全球）：在全球层面，人工智能支持疾病监测网络，监测疫情、疫苗分发和健康基础设施。全球健康战略家、国际非政府组织和社区代表等人类专家可能会将这些见解转化为公平的应对策略，承认国家之间的权力失衡、语言障碍和历史不平等。当人工智能在多个地区识别出新兴传染病时，全球卫生当局在自然智能的指导下，可以协调包括文化敏感的疫苗接种活动、透明沟通和互利资源共享在内的综合应对措施。
跨领域的AI@NI倡议
微观-中观对齐：在印度农村，微软的Child Growth Monitor等工具使用人工智能识别高风险营养不良的社区。当地非政府组织和医疗工作者随后设计符合文化的营养教育计划，确保人工智能提供的数据驱动洞察结果在地面上转化为有针对性的、建立信任的干预措施。
中观-宏观伙伴关系：像英国NHS AI Lab这样的合作利用人工智能在全国范围内检测早期疾病标志。临床专家和政策制定者应用自然智能来塑造培训要求、报销模式和隐私法规，确保先进诊断技术惠及所有社区，而不仅仅是少数特权群体。
宏观-元观协调：国际倡议在WHO数据和人工智能驱动的分析指导下，识别跨大陆的健康基础设施缺口。全球组织中由“自然智能”驱动的人类专家随后谈判公平的治疗准入，确保伦理数据共享，并加强能力建设策略，确保全球健康努力提升而非忽视当地优先事项。
重新绘制健康地图
想象站在医疗保健演变景观的十字路口。一个方向通向一个健康差距加深的世界，同样的模式重复出现，整整几代人陷入可预防的苦难循环。另一条路径则打开了一片新的天地：一个未来，智能机器照亮通往健康的隐秘路径，而人类的洞察力增添了温暖、同理心和道德指南，使我们能够明智地走在这条道路上。
在这个替代的未来，微观层面的胜利——一位患者受到激励保持活跃，一个家庭被引导走向更好的营养——汇聚成更大的成果。社区（中观）通过集体智慧和尖端数据学会解决自己的健康难题。国家（宏观）逐步完善政策，不再将健康公平视为次要问题，而是真正繁荣的基础。超越国界（元观），领导者和公民合作，利用人工智能的洞察力和自己的想象力，以共同责任的精神应对全球挑战。
借助自然智能和人工智能的协同作用，我们不仅能缩小健康差距，还能重新构想健康福祉的整个图景。投资于人性化的技术联盟的互补潜力，意味着将潜在变为现实进展。在这个未来，每个人都有公平的机会生存和发展。
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