新加坡正将医疗人工智能(AI)更深入地应用于患者护理领域，支持开发能够帮助医生更早发现疾病的工具，以应对人口老龄化加剧和慢性病负担加重的挑战。
医疗机构已签署两项协议，将AI技术应用于医院已经面临压力的领域，包括糖尿病并发症、耐药性感染以及主要医疗中心以外的诊断工作。
第一项协议将新加坡中央医院与科技研究局(A*STAR)诊断开发中心联系起来，旨在将研究更贴近患者。数字发展与信息及卫生部政务部长拉哈尤·马赞(Rahayu Mahzam)今日在AI in Health x ATx峰会上表示，该合作伙伴关系迄今已支持了三项创新成果。
其中之一是体外抗生素组合测试(iACT)，可帮助医生为面临抗菌素耐药性的患者选择抗生素组合。另一项是PENSIEVE-AI，一款数字绘图应用，可检测老年人的早期记忆问题。
第三项是HealthVector糖尿病风险评估模型，拉哈尤将其描述为世界上首个能够估计2型糖尿病患者慢性肾病风险的人体生物学数字孪生模型。糖尿病是新加坡最紧迫的公共卫生问题之一，其并发症包括肾衰竭、失明和截肢。
她说：'能够帮助识别高风险个体以便及早干预的AI工具不仅是一项研究成果，更是对我们人口最紧迫健康需求的直接回应。'
第二项协议将新加坡的医疗AI工作带入一个完全不同的领域。新加坡保健集团(SingHealth)和不丹皇家大学的Gyalpozhing信息技术学院正在开发一款基于不丹数据训练的AI辅助胸部X光片分析模型，以帮助农村医院诊断肺部疾病，包括感染和癌症。
该模型基于SingHealth和A*STAR共同开发的MerMED-FM构建。这两家机构还将合作制定适合不丹国情的医疗保健领域负责任AI使用的指南、教育计划和监管框架。
拉哈尤表示，这一合作伙伴关系反映了新加坡作为区域医疗中心的角色。她指出，胸部X光片分析模型在去年的ATx峰会上仍处于开发阶段，但"今天，我们看到它已走出国门"。
信任是最大的挑战
这些协议出台之际，新加坡正寻求将更多医疗保健工作转向预防和社区护理。到2030年，该国将首次出现老年人口多于儿童的情况，四分之一的新加坡人年龄将达到65岁或以上。拉哈尤表示，当前更艰巨的任务不是简单地延长寿命，而是让这些岁月更有质量。
新加坡'健康新加坡'(Healthier SG)计划已经开始将医疗保健系统转向预防。在这种背景下，AI最有用之处在于让临床医生能够及早采取行动，而不是等待患者到诊所就诊。
拉哈尤表示，新加坡可以利用数据在健康问题演变成疾病负担之前检测出模式，并部署AI"捕捉人眼可能忽略的细节"。要实现这一目标，临床医生需要他们可以信赖的工具。
为此，SingHealth开发了S.C.O.R.E.框架。它代表安全性(Safety)、背景与共识(Context and Consensus)、客观性(Objectivity)、可重复性(Reproducibility)和可解释性(Explainability)，用于评估临床环境中的大型语言模型输出和AI生成的响应。
SingHealth的临床团队已将S.C.O.R.E.应用于评估工具，包括药物查询聊天机器人和在咨询过程中辅助专科医生的系统。它还被用于在部署前验证模型输出，并指导为不同临床环境选择合适的模型。
新加坡政府还发布了《医疗保健领域人工智能应用指南》(AIHGle)和《人工智能治理框架模型》，以支持在医疗保健环境中安全部署AI。
拉哈尤说：'这两份谅解备忘录提醒我们，峰会结束并不意味着工作结束。对话能打开大门，但承诺才是推动我们前进的动力。'
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