早在新冠肺炎疫情暴发之前，就有许多人求助于人工智能（AI），以快速推出满足患者、医务工作者、机构和政府需求的解决方案。与此同时，要求确保人工智能应用不会加剧发达和发展中国家之间不平等的呼声，也一浪高过一浪。

根据世界卫生组织（WHO）新冠肺炎疫情之前的统计数据，占全球人口85%的中低收入国家背负着全球92%的疾患重负。数字卫生工具被视为改善服务提供，进而增进健康和福祉的途径，但为确保不会重现或加剧数字鸿沟，在应用人工智能的过程中应对多个因素加以考虑。

日益加深的数字鸿沟

研究发现，人工智能有助于联合国可持续发展目标（SDG）的134个具体目标取得积极成果，但它也可能阻碍59个具体目标的进展。国际电信联盟（ITU）战略参与处负责人Fred Werner表示，在对偏见、隐私和道德问题表示关切的同时，还应思考人工智能数字鸿沟愈演愈烈的问题。

Werner指出：“发展中国家无法随时掌握丰富的数据集。”他呼吁将信息数字化，以充分利用人工智能。“找到以安全可靠的方式交换协作数据的先决条件非常重要。”他认为，只有可发现的数据才能扩展相关的人工智能解决方案。

人工智能培训会消耗大量能源，对计算资源的需求巨大。国际电联电信标准化局副主任Reinhard Scholl指出，只有较富有的国家和大学才有运行机器学习模型的计算能力。他认为，这成为人工智能和前沿技术民主化进程的障碍。

人工智能还需要大量“纯净”数据和连接。然而根据国际电联的统计数据，目前全球仍有37%的人口无缘互联网。

凯捷发明公司全球首席科学家Moez Draief教授对50个组织做了研究，以了解人工智能有助于改善医疗保健的结果和体验的途径。尽管在技术、数据和人力资本方面投资巨大，但Draief的团队发现，使用人工智能的难点在于超越算法去影响生活。他指出：“在卫生领域，从构思到成果交付需要大约15个月的时间。”

从实验室思维到现实世界

凯捷发明公司已在法国开展了两年的创伤矩阵（TrauMatrix）项目，旨在为医生在最初24小时内治疗创伤患者提供决策支持。利用道路事故受伤者数据库，该解决方案旨在对超出通常收集量的更多数据进行解析，为急救手术做出超级具体的情境决策。

该公司开发的另一款工具旨在预测新冠肺炎疫情期间的医院容量短缺，并利用机器学习预测即将出现的床位、设备和人员需求。该团队发现，有可能利用传统和现代混合技术创建决策工具，以应对季节性压力等对未来医疗保健资源或疫苗分发造成的影响。

Draief说，我们始终面临的挑战是寻找可靠的数据源，了解具有访问权的用户，并找到综合和筛选大量数据的方法。

他还表示，数据共享的重点是从卫生创新中的“实验室思维”转向“现实世界”。Draief强调了道德共享和确保尊重及隐私的重要性，并指出人工智能解决方案必须面向所有人群，而不是某个细分群体。

“高技术”不是永恒的需求

博特纳基金会的政策负责人Ulla Jasper认为，数字卫生技术具有带来新风险和新回报的“两面性”。然而，Jasper希望看到人工智能改善低收入和发展中国家年轻人的福祉。

Jasper指出，低收入和发展中国家应当利用新冠肺炎疫情对数字转型起到的加速作用。

博特纳基金会的坦桑尼亚AfyaTek项目，寻求借助数字卫生技术改善社区一级的卫生保健服务。通过将信息流数字化和使用生物识别数据，该项目旨在使五岁以下儿童不再出现可预防的死亡。

博特纳基金会的另一项目“DYNAMIC”（动态），向坦桑尼亚的社区卫生工作者配发设备，利用其中基于临床算法的软件为其决策提供支持。正是基于决策分析数据，该项目作出了有必要减少过量抗生素处方的建议。

韩国电子通信研究院助理副总裁朴秀军指出，数字技术有效帮助韩国通过更快的筛查和诊断抗击新冠肺炎的传播。朴秀军还指出，最适用的不是超级复杂的人工智能，更简单的技术解决方案，如智能隔离系统、健康自查和自我保护隔离应用程序及聊天机器人，已经成为应对疫情的利器。

Jasper也认为需要的“不是最花哨的人工智能”，即使为社区卫生工作者配备手机或平板电脑这一简单想法，都可以改善临床护理。

关于技术标准的呼吁

“低技术”也可能成为解决方案部署的瓶颈，尤其是在设备必须具备防篡改、防水和耐高温特性才能提高影响力的情况下。Jasper指出，尽管各大报道经常提及数据爆炸式增长，但数字卫生项目往往缺少关于边缘化社区的详细信息。她还指出，这种情况加剧了医疗保健领域的不平等，而且必须避免健康数据的滥用。

现成可用的数据因缺乏适用标准而无法共享的情况依然存在。

Jasper提出将人工智能用作卫生领域治理工具之一是一项重大挑战，还强调了建立健全标准的必要性。

国际数字卫生和人工智能研究合作组织（IDAIR）旨在开展全球卫生合作研究项目，通过对人工智能和数字技术的负责任治理，为“包容性全球卫生议程”提供保障。虽然Jasper承认存在人工智能炒作的说法，但她认为这些数据驱动的技术将落地生根，因而需要更深入的了解。

Jasper提倡必须打破试点和一次性项目的局限，严格评估人工智能解决方案对健康结果的影响。她还表示，国际电联-世卫组织人工智能促进卫生领域发展焦点组，是实现这一目标的重要工具。Jasper指出：“整个基准测试过程，将使我们能够确定一些可供系统地和更广泛地扩展和实施的应用程序。”

该焦点组具有全球性和中立性，并遵循致力于标准化的合作模式。它正在为“人工智能促进卫生领域发展”解决方案的性能基准，制定框架和相关流程。Jasper强调了“它对于决策者的重要性”。

这种人工智能解决方案性能基准测试的意义，可与药品功效和安全性的研究相比，后者向国家卫生监管机构提供药品入市审批决策支持。　　（来源：国际电信联盟）