Public health AI’s precision strategy: Globally integrating, institutionalizing, and scaling science, economics, and ethics
本文介绍了 RHAMI，这是一个以人为本的综合指数及相应的医师认证路径，旨在通过在全求医疗系统中整合科学、经济与伦理，来衡量并培养公共卫生领域负责任的人工智能就绪度。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下，医学世界就像一座巨大且繁忙的城市。几十年来，这座城市一直试图在两件事上做得更好：一是治疗到达医院的病人（就像修理坏掉的汽车），二是保持整个人口的健康，让他们不再生病（就像教导每个人如何安全驾驶）。最近，一个极其强大的新工具来到了这座城市：人工智能（AI）。你可以把 AI 想象成一个超级聪明、反应极快的机器人助手，它能在瞬间阅读数百万本医学书籍，发现人类会忽略的患者数据模式，甚至能协助医生做出决策。它承诺让医疗变得更快、更便宜，并让每个人都能公平地享有医疗服务。
但问题在于：这座城市制造这些机器人助手的速度，已经超过了教导人类如何管理它们的速度。我们有很多关于如何制造机器人的规则，但我们还没有一套好的方法来检查它们是否真的安全、公平且负担得起——而不仅仅是让富裕社区受益。我们也没有清晰的教学大纲来教导医生和公共卫生工作者如何成为这些机器人的“驾驶员”。如果我们不解决这个问题，机器人可能会在无意中犯错、对某些人的待遇优于他人，或者其成本高昂到只有少数人才用得起。核心问题不仅是“机器人能否胜任这项工作？”，而是“我们是否准备好将生命托付给它，以及我们是否有合适的人选来监督它？”
这正是全球专家团队在其新论文中所探讨的问题。他们担心，虽然 AI 正像野火一样在医院和卫生机构中蔓延，但需要治理它的相关人员却正被远远甩在后面。作者指出，我们正面临着一个隐藏在“技术问题”之下的“信任问题”。他们指出，尽管富裕国家在健康研究方面投入了数万亿美元，但预期寿命并没有显著提高，而且人们对医疗机构的信任度也在下降。与此同时，AI 主要由仅有的两个国家的少数几家强大公司开发，这意味着世界其他地区可能会被抛在后头，或者被迫使用一些他们并不理解的工具。
为了解决这个问题，论文引入了一个名为 RHAMI（负责任健康 AI 就绪度与成熟度指数）的新工具。你可以把 RHAMI 想象成医院和卫生机构的“体检表”或“健身追踪器”。它不仅仅是在问：“你们有 AI 吗？”而是在问：“你们准备好负责任地使用它了吗？”它通过一个综合了三个维度的单一系统为组织评分：科学（技术是否真的能胜任工作？）、经济（我们负担得起吗？）以及伦理（它是否公平且对每个人都有利？）。论文指出，目前的许多工具只关注其中之一，比如只检查汽车引擎是否正常工作，却不问这辆车是否安全，或者驾驶员是否买得起汽油。RHAMI 试图同时衡量这三者，并以基于人权的道德基础为准则，以确保 AI 尊重人类尊严。
但作者也知道，仅仅有一个计分卡并不能教会你如何驾驶。因此，他们还设计了一套全新的教学大纲来配合 RHAMI。这是一条面向医生和公共卫生工作者的循序渐进的培训路径，带领他们从“初学者”成长为 AI 治理方面的“专家”。这就像是一门驾驶员教育课程，它不仅教你如何转向，还教你如何看地图、理解交通规则，以及当汽车出现异常时该如何应对。这种培训旨在向全球推广，而不仅仅局限于富裕国家，这样即使是在小村庄的医生也能学习到与大城市医生同等水平的高级技能。
论文发现，AI 的增长速度与我们的劳动力学习管理它的速度之间的差距正在日益扩大。他们建议，我们不能等到技术变得更完善后再去培养人才，我们需要“现在”就开始培训。他们认为，如果 AI 犯了错误，承担责任的是医生和医疗领导者，因此他们必须接受关于 AI 背后的经济学、伦理学和科学知识的培训。
作者谨慎地表示，RHAMI 和这套教学大纲并不是最终的、完美的解决方案。它们更像是“初稿”或“原型”，旨在开启对话并提供路线图。他们明确反对那种认为我们可以仅靠砸钱就能解决健康问题，或者可以将 AI 伦理交给工程师或政治家去处理的想法。相反，他们提出了一种“精准策略”，即将科学、资金和伦理整合为一个整体，并教授给那些真正护理患者的人。论文指出，如果我们现在不建立这种全球性的伙伴关系，我们可能会面临一个虽然令人印象深刻但却极不均衡的 AI 未来——它只能造福少数人，而让世界其他地区掉队。
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