全球健康的比特和字节 ： 数字健康和 AI 的机遇和挑战

Nr.536/2024年11月 Analysen&Argumente Gesundheit：ChancenundHerausfderungenvonDigitalHealthundKI AnnikaSchröder ›数字化健康解决方案和人工智能有潜力通过改善诊断、在偏远地区提供医疗访问机会并减少健康不平等来革命性 地改变全球健康保健。 ›特别是在发展中国家和新兴市场，基于人工智能的诊断系统为早期疾病识别提供了巨大的机会。 ›TrotzdesPotenzialsgibtesbedetendeHeraus-forderungenwieDatenschutz,ethischeFragenim UmgangmitKIunddieüberwindungderdigitalenKluftzwischenverschiedenenRegionenundBevölke-rungsgruppen. ›通过全球合作伙伴关系、投资数字化基础设施以及发展稳健的伦理和监管流程，数字健康和人工智能的潜力可以得到 充分挖掘。 ›去中心化治理对于在低收入和中等收入国家（LMICs）的具体背景下成功实施创新至关重要。 kas.de Konrad-Adenauer-Stiftunge.V. Nr.5362024年11月2 Analysen&Argumente Inhettsverzeichnis vonDigitalHealth和KI-Lösungen的现状2PotenzialevonDigitalHealthundKIimglobalenGesundheitskontext2VonRuandabisSingapur：数字健康和KI的最佳实践和创新3 HerausforderungenimSpannungsfeldvonDatenschutz,EthikundAkzeptanz4数字化健康和人工智能的行动建议：加强全球合作、伦理指导原则和当地接受度5Innovation,EthikandInklusionalsSchlüsselzurZukunftderGesundheit6 vonDigitalHealth和KI-Lösungen的现状 在日益互联的世界中，数字技术和人工智能（AI）为应对全球健康挑战提供了令人鼓舞的可能性。这些领域快速发展为医疗护理、预防和研究开启了新的视野。 全球健康景观面临着巨大的挑战：不断增长和老龄化的世界人口、慢性病负担的增加、气候变化及其健康影响、以及持续的传染病威胁要求创新的解决方案。在此背景下，数字健康和人工智能解决方案的重要性日益凸显。它们不仅承诺改善发达国家的医疗服务，还具有促进发展中国家和新兴市场健康机会平等的潜力。1在数字健康领域，指的是利用信息技术和通信技术来改善预防 、诊断、治疗、监控和管理健康问题的工具和服务，以及监测和管理与健康相关的生活习惯。欧盟委员会将数字健康定义为创新领域，通过其可以提高护理的可及性和质量，同时提升卫生保健部门的整体效率。2 技术驱动的健康保险革命：数字化解决方案和人工智能如何改变医疗保健领域。 在COVID-19大流行强调了稳健且创新的卫生系统重要性的时代，更加迫切地需要理解并负责任地应用数字健康应用和人工智能的变革潜力以促进全球健康。3 PotenzialevonDigitalHealthundKIimglobalenGesundheitskontext 远程医疗能够在偏远地区提供医疗服务，并克服地理障碍。特别是在发展中国家和新兴市场，基于人工智能的诊断系统提供了巨大的机会。4在医疗专业人员和基础设施受限的地区，通过数据分析，人工智能可以支持早期疾病识别，快速而准确地进行诊断。5这尤其对于Tuberculous或者Malaria等疾病非常重要，因为在这些情况下及时识别可以挽救生命。 早期诊断通过AI在资源匮乏地区——可以挽救生命并减少健康不平等 。 KI还可以填补由于这些国家缺乏专业人员而产生的诊断空白。即使在偏远地区，也可以提供高质量的诊断服务。仅通过互联网连接，就可以访问数字化的健康服务。在文化敏感的主题领域，如性教育等，消除直接的人际接触还能增加更大的覆盖面，因为这降低了障碍并能以更隐蔽的方式触及更多人。6通过数字健康解决方案减少健康不平等并改善基本健康服务的可及性。此外， 对大量数据的分析还允许针对患者个别需求量身定制的治疗方案。7在疾病管理领域，实时数据分析师有助于预测和遏制疫情爆发。例如，加拿大的人工智能初创公司BlueDot早在世界卫生组织宣布COVID-19疫情的九天前，就已经预警了该病毒的存在。通过使用机器学习（ML）技术 ，机器学习),通过对全球大量的数据进行分析，例如新闻报告、航班模式和健康数据，这种 →berwindung地理-grafischerBar-rierendurchdigitaleGesundheitslösungen 分析成为可能。8此外，AI可以通过促进更高效的分配来优化稀缺的卫生资源。 VonRuandabisSingapur：数字健康和KI的最佳实践和创新 数字健康和人工智能解决方案的实际应用已在多个国家显示出颇具前景的结果。9在卢旺达，无人机用于运送血液制品和医疗物资的部署已经彻底改变了偏远地区的供应方式。该系统将送达时间从数小时缩短至几分钟，显著提高了紧急医疗服务的质量。因此，农村地区获得了前所未有的访问机会。10这种方案的可扩展性正在其他非洲国家进行试验，显示出在基础设施薄弱地区广泛应用的巨大潜力。在印度，“eSanjeevani”远程医疗项目在COVID-19疫情期间得到了广泛使用。疫情凸显了远程医疗的必要性和有效性，并促使进行了必要的监管调整。此前，在印度，远程医疗咨询对患者和医疗服务提供者并不合法。自2019年推出以来，该项目已为超过2.75亿患者提供了服务，展示了在人口众多的国家中数字健康解决方案的可扩展性和接受度。11一个成功的AI应用案例可以在新加坡找到。该国实施了一种基于AI的糖尿病视网膜病变早期检测 系统。该系统能够以高精度分析视网膜图像，并显著提高了筛查效率。12可以在较短的时间内对更多的人进行检查。这将改善早期发现和及时治疗的效果，从长远来看有助于减少失明情况 。该解决方案的可扩展性尤其具有前景。由于糖尿病的发病率上升以及其对个人、家庭和卫生系统造成的重大经济负担，尤其是对于低收入和中等收入国家，联合国和世界卫生组织已将其视为一个重大的全球公共卫生问题。13该模型可以相对容易地集成到现有的卫生系统中，并且 潜在地在全球范围内适用。14 ErfolgreicheKI-ImplemententierungeninLändernwieRuandaundSingapur-einBlickauf创新Lösungen 这些案例研究表明，数字健康和人工智能解决方案不仅具有理论潜力，已经在全球医疗卫生服务中产生了具体的可测量改进。挑战在于识别成功的模式、进行调整并在更大规模上实施，以在全球范围内最大化其影响。 HerausforderungenimSpannungsfeldvonDatenschutz,EthikundAkzeptanz 尽管数字健康和人工智能解决方案存在巨大的潜力，我们在实施过程中仍面临重大挑战。保护敏感的健康数据免遭滥用是优先事项，并且需要采取robust的数据保护和安全措施。在美国，FDA已经发布了有关用于医疗决策的人工智能/机器学习产品的监管指南。这确保了这些AI应用程序在投入使用前符合数据保护和安全要求。在卢旺达，已经部署了一种基于AI的公共卫生监控平台 ，该平台实时分析健康数据以早期识别潜在疾病爆发。虽然这种系统提高了对流行病预测能力，但也引发了关于数据保护和个人健康数据使用接受度的问题，特别是在社区层面。15数字鸿沟在不同人群和地区之间存在，这加剧了现有的健康不平等风险。在医疗领域应用人工智能还会引发复杂伦理问题，尤其是在涉及自动化决策过程时。16迅猛的技术发展对全球立法者提出了挑战，要求他们尽快调整监管框架条件。此外，必须克服公众对数字健康解决方案的疑虑和保留态度，以确保广泛的接受和使用。在此过程中，文化差异必须予以考虑。17死谁的帽子在einemAI健康圆桌会议erstkürzlichfürdenEinsatzvonKIfolgendKriteriendefiniert: VerantwortungimEinsatzvonKI ›“不要伤害”：DieNutzungvonDatenanddieWeiterentwicklungvonDatensätzensolltentransparenterfolgen. ›“做得最好”：EsmüssenLeitplankenfüreineGerechteDaten-Governancegeschf-fenwerden. ›“创造人类智慧”：构建人工智能能力和教育项目对于确保在数字化利用过程中继续以以人为本的方法为核心至关重要。 “不伤害”和 关于健康数据，它涉及特别敏感的信息，需要严格的保护机制。许多国家和国际组织，如世卫组织（WHO）和经合组织（OECD），强调应实施清晰且一致的數據保护政策。18确保人工智能系统具有透明性和可解释性是伦理上的一个核心挑战。特别是在关乎生命和死亡的情况下，必须能够理解AI决策是如何作出的。责任问题也至关重要：当AI系统作出错误决策时，应由谁来承担责任？国际准则强调了尊重人权、公平性和隐私保护的重要性。另一个挑战在于对AI系统的怀疑态度。GegenüberdigitalenGesundheitslösungenundKI.VieleMenschenmisstrauensolchenTech- 特别是在个人健康数据处理方面缺乏诺利根（Nolgen），尤其是从个人健康数据处理的角度。教育项目和透明的沟通可以促进公众的信任和接受度。 数字化健康和人工智能的行动建议：加强全球合作、伦理指导原则和地方接受度 为了充分发挥数字健康和人工智能解决方案在改善全球卫生方面的作用，需要采取有针对性且全面的措施。19 StärkungglobalerPartnerschaften:复杂的健康挑战要求加强国际协作。应强化像世界卫生组织（WHO）这样的平台，并促进工业国、发展中和发展中国家之间的合作伙伴关系，以使创新解决方案对所有人群都可获得。数字化健康领域的全球卓越中心以及HealthAI等项目——全球负责任人工智能健康机构——是颇有前景的方法。20 StärkungdezentralerGovernment:去中心化治理对于在全球技术成功实施于低收入和中等收入国家（LMICs）特定文化背景下是必要的。当地actors应该能够根据自身需求调整这些技术 。在此过程中，实现了全球创新与当地责任之间的平衡。21 数字基础设施调查：强大的数字基础设施是成功实施数字健康和AI解决方案的前提。应在这一领域增加投资，特别是在发展中国家和新兴市场。重要领域包括宽带网络的扩展、移动网络覆盖的改善以及可靠电力供应的提供。 EntwicklungethischerRichtlinienandeinesflexblenregulatorischenRahmens: 鉴于健康数据的敏感性质以及人工智能支持决策在医疗领域可能产生的影响，需要制定全面且国际协调一致的指导原则。跨学科的专家团队应共同制定患者安全、数据保护以及医疗人工智能产品审批的标准。一个灵活的监管框架，考虑到如“监管沙盒”等方法，可以在促进创新的同时确保安全。 Zusammenarbeit,ethischeLeitlinienandInvestionenalsSchlüsselfürdenErfolgvonDigitalHealth Förderungvon(lokaler)digitalerGesundheitskompetenz:为了确保广泛接受并有效利用数字健康解决方案，提升公众和医疗专业人员的数字健康素养至关重要