由人工智能驱动的数字助手可以帮助一线医疗工作者及时向孕妇和新父母传递个性化信息，包括产前检查提醒、警示信号识别和婴儿喂养指导。（盖蒂图片社）
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尽管公共卫生机构主要聚焦于评估、政策制定和服务保障，它们也常被委以优先防控重大传染病和慢性病、支持母婴健康的核心职责。人工智能可通过优化患者沟通、辅助临床决策和高效管理资源数据来提升疾病防控效能。
人工智能可优化疫苗接种物流与覆盖率
公共卫生机构常负责儿童常规疫苗及部分成人疫苗（如流感疫苗）的订购、分发和监测。新冠疫情暴露了这些系统在患者登记、资格评估、召回提醒和库存管理等方面的重要缺陷。许多免疫信息系统与电子健康记录的整合存在缺口，某些州的法律障碍更影响记录完整性。人工智能可清洗和标准化这些记录，填补缺失数据并识别漏种儿童。
国际已有成功案例：DataKind与全球疫苗免疫联盟(Gavi)合作开发的AI系统，通过自然语言处理扫描纸质病历提取疫苗史，帮助外勤人员定位未接种儿童；机器学习模型预测疫苗库存低点和高脱漏率区域。这些洞察帮助规划疫苗预置、移动诊所部署和社区教育活动，既避免浪费又防止短缺。
人工智能强化HIV/性病/结核病防控
公共卫生部门运营着全球持续时间最长、覆盖面最广的结核病、性传播感染和HIV筛查治疗项目。尽管生物医学检测技术已取得突破，许多部门仍在使用纸质表格、传真结果和人工录入等过时系统。南非试点的数字聊天机器人已能通过解答常见问题、预约检查和进行资格筛查提升外展服务效率。
AI还可分析监测数据识别新发病例地理集群或异常模式，发现预防服务缺口。例如计算机视觉算法解读胸部X光片的准确率已超越非专科医生，虽不能替代专业人员，但可加速分诊、辅助决策和实时标记异常。
人工智能改善孕产妇与婴儿健康服务
公共卫生系统长期重视尽早链接产检服务并贯穿孕期至婴儿初周。美国持续存在的高婴儿死亡率和先天性梅毒流行表明延误就医的危害。AI数字助手可帮助一线人员传递个性化产检提醒、预警信号和喂养指导。当与电子病历整合时，系统可自动提示患者失约或风险因素变化。
卢旺达应用AI算法分析产前检查数据预测高危妊娠，帮助护士助产士优先随访特定患者。AI分诊工具可区分正常与高风险分娩，确保孕妇转诊至合适机构。产后护理领域，AI移动应用可通过症状监测和自我护理指导减少母婴死亡。
人工智能扩展慢性病管理的可及性
虽然高血压、糖尿病和癌症筛查主要由医疗机构开展，但公共卫生机构常组织大规模筛查并制定指南。AI可提升效率与公平性：通过分析电子病历和保险索赔识别漏筛人群，支持移动筛查单位快速解读结果。印度研发的智能手机视网膜扫描AI系统使技术人员可代替眼科医生在农村开展糖尿病视网膜病变筛查。
癌症筛查中，AI可辅助解读乳腺X光片、巴氏涂片或粪便检测。聊天机器人、电话提醒和风险预测模型可确保完成检查和后续诊疗。
实施需资金、领导力与监管
关键问题在于：AI能否改善不信任医疗体系或就医受限人群的健康服务？支持者认为AI可个性化外展信息、识别优先干预人群、释放人力增加直接服务时间。但数据隐私、算法偏见和可负担性风险犹存——基于不完整数据训练的系统可能加剧不公，未经社区参与设计的工具可能遭排斥。
要实现效益最大化，需三管齐下：资金支持系统现代化、领导层勇于创新、建立持续的技术伦理法律审查框架以保障患者权利和公平应用。
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