在公共卫生领域应对AI：超越技术的真实伦理挑战

引言：进步的幻象

人工智能（AI）迅速成为医疗保健领域最具前景的工具之一，能够支持诊断成像、预测疾病爆发、辅助临床决策以及实现移动健康干预。在那些医疗系统负担过重的国家，AI 以少胜多的潜力尤为令人兴奋。然而，随着研究人员和产品团队竞相开发和部署这些 AI 工具，我们越来越面临一个令人不安的事实：真正的采纳障碍并非技术性的，而是伦理性的。过去几年里，我在 AI、公共卫生和以人为中心的研究交汇点工作。我参与了评估移动健康技术的项目，探索了数字应用采纳中的用户行为，并与开发者和一线卫生专业人员合作。几乎每个项目都重复着一个模式：无论技术多么智能或高效，如果它不能建立信任，就不会被使用。我们往往沉迷于算法精度、模型调优和管道优化，却忽略了问一些基本问题：这个系统公平吗？可理解吗？包容吗？合乎伦理吗？医疗保健领域的 AI 不会因为代码不好而失败，而是因为我们没有为信任设计。

偏见是内置的

AI 中的偏见不是一种错误。它是人类系统的反映，在大规模上被放大。在医疗保健领域，这种偏见尤其危险，因为决策直接影响到诊断、治疗和结果。一个重大挑战在于用于训练健康 AI 系统的数据集缺乏多样性。如果一个模型主要基于西方人群的数据进行训练，那么它在尼日利亚、印度或南美洲农村的表现如何呢？答案往往是：表现不佳。在我们最近的一项研究中，我们评估了移动糖尿病应用程序，分析了不同人群中用户的采纳行为和决策模式。我们的观察结果很能说明问题：基于对识字水平、智能手机行为甚至健康信念假设的应用程序往往无法引起真实用户的共鸣。技术本身并没有问题，但视角有问题。它没有反映出其预期用户的真实情况。当偏见被嵌入数据中时，模型可能会强化现有的差异，例如在皮肤病学中误诊深色皮肤，低估边缘化人群的风险，或者由于代表性不足而完全错过某些模式。在某些情况下，这会导致直接伤害。在其他情况下，它只是侵蚀了信任，尤其是在已经对机构医疗持怀疑态度的社区中。解决办法不仅仅是“更多数据”。而是更好的数据、包容性实践以及在模型开发过程中有意识地决定优先考虑谁的健康。

可解释性：黑箱问题

在医学中，信任不是可选的。当生命攸关时，患者及其医生有权知道为什么做出某个推荐。不幸的是，许多医疗保健领域的 AI 系统都是“黑箱”操作，提供高置信度的预测但没有人类可理解的理由。对于数据科学家来说，这可能是性能和透明度之间的可接受权衡。但对于医生或患者来说，这是不可接受的。想象一下，被告知你患某种罕见疾病的风险很高，但没有告诉你原因。或者因为你被一个 AI 系统标记为低优先级而被拒绝接受某种医疗程序，而你无法看到或理解这些变量。在健康技术中，可解释性不仅是一个技术特性，而且是一种道德义务。在设计 AI 系统时，我们必须不仅优先考虑预测能力，还要考虑可解释性。SHAP 值、LIME 和透明决策树等工具是朝着正确方向迈出的一步。更重要的是，我们必须设计界面和沟通流程，帮助人们理解输出结果。特别是在资源匮乏的公共卫生环境中，这意味着要考虑到识字水平、语言和当地健康知识。

前进的道路：构建负责任的医疗 AI

那么，我们如何超越空谈，开始构建真正负责任的 AI 系统呢？

首先，我们需要多样化的团队来设计这些系统，不仅种族和文化多样化，还包括患者、护士、临床医生、公共卫生专家和伦理学家。如果桌子上的每个人都是一名机器学习工程师，我们已经失去了视角。其次，我们必须在整个模型生命周期中建立可解释性。澄清决策是如何做出的工具应该像准确性指标一样经过严格的测试。第三，我们应该像对待技术审计一样认真对待伦理审查。独立的伦理小组、透明报告和社区咨询委员会可以帮助确保模型对其服务的人群负责。最后，在全球卫生背景下，我们必须与所帮助的社区共同创建 AI 系统。这意味着要与当地研究人员合作，使用参与式设计方法，并调整模型以反映当地价值观和约束条件。

公共卫生领域的 AI 不仅靠技术优势就能成功。它的成败取决于人们是否相信它、理解它，并将其视为生活中的积极力量。这不仅仅是一个设计挑战，更是一个道德挑战。我们必须超越准确性作为唯一标准。我们必须问：这个模型公平吗？尊重吗？透明吗？如果答案是否定的，我们必须有勇气暂停并重新思考。因为医疗 AI 的未来不在于更聪明的机器，而在于尊严的设计。

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