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从预测哪些患者最有可能患心脏病到创建个性化癌症疫苗，人工智能 (AI) 正在以惊人的速度为卫生部门增添新功能。 更重要的是，它是在医疗保健面临日益严峻的挑战之际这样做的，包括全球一线医护人员严重短缺、健康差距扩大以及卫生系统面临财政压力。
好消息是，对 400 多个医疗保健人工智能用例的有针对性的分析表明，当今的技术可以解决这些和其他医疗保健问题 – 特别是在低收入和中等收入国家，人工智能相关的创新可以为医疗保健提供机会系统快速进步。 印度、巴西和卢旺达等发展中国家的组织已经在健康领域的人工智能方面处于领先地位。
人工智能可以通过多种方式改善健康结果。 首先，人工智能可以改进诊断和风险分层。 扭转医疗保健成本曲线并让人们过上更健康、更长寿的最佳方式是在更多人生病之前对其进行治疗。 人工智能拥有巨大且基本上尚未开发的前景，可以大规模诊断一系列疾病，而且比临床医生更早诊断，并为那些因遗传、环境或行为而面临更大患病风险的人提出早期干预建议。
二是可以提高传染病智力。 Covid-19 对全球健康产生了深远的负面影响。 气候变化和人口迁移可能会增加未来发生传染病的风险。 然而，人工智能驱动的系统可以预测疫情爆发并绘制其传播地图（例如，通过测试废水、分析网络流量和对蚊子运动模式进行建模）并提供定制的缓解建议。
第三，人工智能可以提高临床试验的优化。 临床试验费用昂贵、耗时，而且对服务不足的群体和女性的代表性不足。 人工智能驱动的临床试验已经在帮助药品制造商选择最佳试验地点、招募和留住参与者并创建更具代表性的合成数据。 其结果将是加快新疗法和在不同人口群体中发挥最佳作用的疗法的上市时间。
基于深度学习的人工智能工具已经揭示了有关疾病潜在机制的见解，发现了新的治疗资产并确定了最有可能对特定治疗产生反应的患者亚组。 人工智能还有望提高医疗供应链的透明度。
常见障碍
那么，我们如何才能在医疗保健中利用更多的 AI？
必须解决四个常见障碍：高质量数据不足、医生对人工智能解决方案信任度低、过分强调华丽的试点而牺牲易于扩展的解决方案和技术基础设施不足——尤其是在低收入和中等收入国家。
首先，政府必须加强数据隐私法，同时又不能限制合法使用匿名患者数据来训练算法。 他们还必须帮助制定数据所有权和安全政策，以鼓励数据跨越国界和公司墙的互操作性。
其次，来自医疗保健、政府和其他领域的利益相关者必须确保算法的开发是负责任和透明的，并且它们的效果和宣传的一样好。
这意味着优先考虑最有可能做好事的应用程序。
第三，政府必须激励对人工智能的私人投资，并分配资金以扩大已经在其他地方发挥作用的解决方案。 还必须培养合作伙伴关系，以确保人工智能创新不会局限于少数国家。
我们必须齐心协力，确保医疗保健中的人工智能符合道德、负责任和公平的原则，并为所有人带来更好的结果。
Bishen 是世界经济论坛健康与保健中心的负责人，Khedkar 是 ZS 的首席执行官
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