摘要：医疗领域的人工智能正处于蓬勃发展时期。从能将医疗指南翻译成本地语言的聊天机器人，到几秒钟内就能检测贫血的智能手机应用，再到能减少疾病诊断错误的数字显微镜，新的 AI 驱动解决方案似乎每天都在涌现。然而，纯粹的技术"惊叹因素"只是故事的一部分。当 AI 与自然智

医疗领域的人工智能正处于蓬勃发展时期。从能将医疗指南翻译成本地语言的聊天机器人，到几秒钟内就能检测贫血的智能手机应用，再到能减少疾病诊断错误的数字显微镜，新的 AI 驱动解决方案似乎每天都在涌现。然而，纯粹的技术"惊叹因素"只是故事的一部分。当 AI 与自然智能结合时才能真正实现转型：我们人类的同理心、文化理解力和追求价值的能力。这种融合被称为混合智能，确保技术能够解决实际需求，而不是为了创新而创新。

当我们讨论全民医疗保障时，往往过分关注先进医院和研究实验室。但数十亿人仍然缺乏自来水或铺设道路，更不用说专业医疗服务了。这些社区的人们往往错过预防性护理，或在寻求帮助时难以应对医院的行政程序。在人类价值观的指导下，AI 可以克服其中的一些障碍。

然而，这里有一个关键原则：我们不能期望明天的技术能反映出今天我们人类未能体现的价值观。换句话说，亲社会的 AI 不会自动形成。它的出现需要人类利益相关者——开发者、投资者、非营利组织和社区——决定塑造技术以造福人类和地球。

下面，我们将探讨 MIT Solve 项目池中的几个 AI 驱动的解决方案和组织，每个都展示了混合智能的不同角度。这些项目将机器学习、本地洞察力和让医疗保健更加普及的承诺结合在一起。

利用对话式 AI 消除行政障碍

医疗保健中有相当大一部分是后勤而非临床工作——安排预约、跟进处方和确定社会项目资格。在全球许多地区，医院没有足够的人员来完成这些任务。ThriveLink 就是一个应对这一挑战的组织，它通过简单的电话使用 AI 虚拟助手，让没有智能手机的患者也能获得资源。

这个 AI 代理可以提醒父母安排婴儿健康检查、协调去当地诊所的交通，或帮助患者了解保险福利。想象一下，一个无家可归的人现在可以使用这项 AI 服务来安排在洗车场取餐并找到价格合理的药物。这就是混合智能在发挥作用：技术很先进，但服务于医生和护士往往没有精力管理的实际需求。反过来，AI 又受到富有同理心的人性化设计的影响，确保解决方案对所有人都是可及的——从需要调整工作班次的 Z 世代父母到独居老人。

另一个以人为本的 AI 推动公平初级保健的例子是 AmarDoctor。通过关注语言和文化包容性，AmarDoctor 的数字健康平台解决了经常阻碍低收入、农村或弱势群体及时就医的障碍。用户可以用本地语言描述症状，AI 根据区域疾病流行情况和临床指南提供个性化建议，然后由医生验证。这种本地化方法减轻了卫生系统的行政负担，确保每个患者的就医过程都植根于同理心和文化理解。通过将人而不仅仅是技术放在中心位置，AmarDoctor 从根本上解决了健康不平等问题，为更公平的医疗服务铺平了道路。

AI 赋能的服务不足女性和女童筛查

在世界许多地方，即使是基本的血液检查也可能无法进行，导致疾病未能得到诊断和治疗。贫血就是这样一种情况，在女性和青春期女孩中尤为普遍。NiADA 的计算机视觉驱动的移动应用程序应运而生，它只需分析一个人的眼睑内侧照片就能检测贫血。AI 在几秒钟内就能估算血红蛋白水平。这意味着医疗工作者——经常前往偏远地区——不再需要笨重、昂贵的设备来筛查贫血。相反，他们可以依靠智能手机的相机和应用程序的机器学习算法。

在高收入地区，这类应用程序可以让女性在家自检铁含量。这对青少年、孕妇或任何怀疑自己患有慢性疲劳但无法及时就医的人来说尤为重要。商业模式涉及与基金会或政府合作，购买这些筛查测试包并通过公共卫生计划分发。然而，NiADA 和其他公司的长期目标也是找到让日常消费者采用这款应用的方法——使预防性护理成为日常生活的常规部分，而不是只在出现严重症状时才进行。

通过聊天机器人本地化临床决策支持

想象一下在远离大医院的农村做医生，无法轻松获取医学文献。这是许多中低收入国家的现实情况，那里甚至可能没有心电图机或稳定的互联网这样的基本设备。Medibot 的聊天机器人通过 WhatsApp 部署以实现最大的易用性，它可以吸收当地临床指南，并能用英语和帝汶的 Tétum 语以及其他地区语言回答问题。医生不用翻阅往往已经过时的参考指南堆，就能获得快速、符合具体情况的治疗指导。

与此同时，Med AI 为说孟加拉语的社区将本地语言支持提升到了新的水平。他们的系统可以进行语音录入，因此不识字或不习惯打字的患者可以直接用方言说话。AI 会整理症状并标记可能的诊断结果供医生验证。关键是，Med AI 正在建立该地区疾病流行率和实践模式的深层知识库，而不是简单地重新利用来自欧洲或北美人群的数据集。这再次体现了混合智能：代码加文化，算法加同理心。

为 AI 革命建设基础设施

AI 不是在真空中运作的。它依赖于数字化数据。这就是像显微镜这样的经典工具发挥作用的地方。Open Flexure Project 解决了有效诊断疟疾等疾病的一个重要障碍：优质显微镜和训练有素的技术人员的短缺。使用 3D 打印设计在本地生产的 Open Flexure 显微镜使撒哈拉以南非洲和其他地区的实验室或诊所能够获得数字化、高分辨率图像。这些图像可以输入到分析血涂片或检测细胞异常的 AI 系统中。简而言之，这是为软件突破创造硬件基础设施。

如果没有此类设备的本地生产和维护，基于 AI 的显微镜工具仍然仅限于其他地方的富裕医院，这会扩大而不是缩小医疗差距。通过为本地制造商提供蓝图和指导，Open Flexure Project 表明，通过系统的设计和部署，即使是复杂的技术也可以持续部署，而本地专家可以保持对工具的控制。

商业和投资的角色

这一切对商业领导者和投资者意味着什么？首先，这提醒我们，巨大的未满足需求往往转化为巨大的市场机会——前提是解决方案的价格和设计适合低资源环境。虽然许多风险投资家仍然对投资面向全球贫困人口的医疗保健解决方案持谨慎态度，但人们越来越认识到，如果方法得当，AI 可以降低成本、扩大影响并产生可靠的回报。

这也突显了交叉补贴的重要性：一些组织通过在更富裕的市场销售高端服务，来维持发展中地区诊所的可负担成本（或免费）。其他组织则与政府或非营利组织合作资助试点项目。对于正在阅读这篇文章的企业家来说，创造性的融资模式可能会打开传统医疗保健初创企业经常忽视的市场。

然而，最大的启示是技术本身无法解决医疗保健不平等。人类的抱负和合作才能引导 AI 从炒作走向切实的改变。如果当地临床医生和社区不信任或不理解 AI 驱动的聊天机器人、诊断应用程序或数字显微镜，它们永远无法真正缩小差距。这就是为什么许多创新者强调以用户为中心的设计、培训课程和文化适应性内容。如果做得好，这些解决方案会产生推动力，鼓励进一步创新。

塑造明天技术的价值观

如果我们人类不愿在日常实践中坚持这些价值观，就不能期望 AI 神奇地体现善意。简而言之，AI 是我们为自己建造的镜子。如果我们当前的社会优先考虑公平获取、道德数据收集、包容性政策制定和本地赋权，我们开发的 AI 就会遵循这些原则。否则，我们可能会加深现有的偏见。

AI 可以实现成本节约并开辟新市场——但只有将人放在中心位置，这些收益才能在生活质量和全球稳定性方面产生可持续的成果。无论是在偏远村庄还是繁华城市，患者都应该获得准确的信息和公平的健康生活机会。混合智能结合了机器学习的优势——速度、可扩展性和精确性——以及人类独特的同理心、环境意识和道德决策能力。

在未来十年，这些技术只会变得更加复杂。但它们的最终成功将取决于我们现在建立的伙伴关系——技术专家和医生、捐助者和政府、数据科学家和最终用户之间的合作——以及指导我们的价值观。在一个近一半全球人口仍在为基本医疗保健而奋斗的世界里，AI 有潜力成为一个伟大的均衡器。让我们确保给它这个机会。

通过将先进算法与坚定的人类道德和社区智慧结合起来，混合智能为实现真正包容的医疗保健提供了一条路径。亲社会 AI 对人类、社区、经济和地球来说是多赢的——要实现这一点，我们作为人类合作者，必须践行我们希望技术反映的价值观。输入垃圾，输出垃圾——或者说输入价值观，输出价值观。我们有选择，但我们必须做出选择。

来源：有趣的科技君