“在科技发展的历史长河中，我见证了无数次变革浪潮，每一次都堪称时代的重大事件。然而，没有任何一次变革，能与人工智能（AI）所带来的影响相提并论。”

近日，全球规模最大的私人慈善基金会——盖茨基金会发布了其第十份年度《目标守卫者报告》（以下简称《报告》），比尔·盖茨在报告开头的主席致辞中，将人工智能提升到了前所未有的高度。

《报告》发出警示，人工智能在带来诸多机遇的同时，也加剧了不平等现象。决定谁能从人工智能中受益以及受益速度的窗口期极为短暂。若要让人工智能真正助力改善世界上最贫困人群的生活和生计，未来12至18个月将是关键时期。

与此同时，盖茨基金会宣布了一项重大计划，即在未来两年内至少投入10亿美元，推动人工智能更广泛、更公平地惠及全球人群。从资金分配情况来看，健康领域占比高达40%，成为主要投入领域之一。

“人工智能发挥积极作用并非自然而然的事情。”来自高校、医疗公司和技术公司的多位专家向徽声在线记者表示，仅仅交付人工智能工具，难以有效提升医疗可及性，本地化思维和高质量的数据至关重要。

盖茨基金会主席比尔·盖茨致辞 图片来源：《报告》截图

AI并非“万能解药”，单纯交付工具难提升医疗可及性

根据《报告》数据，在撒哈拉以南非洲地区，一名医生平均需要照顾约2000人，这意味着一个医生往往要承担起整个城镇居民的健康责任。而在高收入国家，每个医生服务的人数不到200人。若想让撒哈拉以南非洲地区的医疗可及性达到高收入国家的水平，还需要增加200多万名医生。

人工智能技术的迅猛发展，为弥补中低收入国家的医疗人力缺口带来了希望。因此，盖茨基金会承诺在未来两年投入至少10亿美元，用于缩小人工智能的可及性差距。其中，约40%的资金将用于教育领域，40%用于健康领域，10%用于农业领域，另外10%用于建设公平普惠人工智能所需的数字基础设施，包括建设目前人工智能工具尚未充分覆盖的语言数据集。

在健康领域，盖茨基金会将重点支持人工智能诊断和临床决策工具的研发、赋能一线卫生工作者、改善孕产妇和新生儿健康状况，以及利用人工智能加速新药和疫苗的研发进程。

然而，人工智能并不会自动弥合现有的医疗差距。曾典是清华大学医学院的水木学者、助理研究员，她向徽声在线记者介绍，其团队联合全球42家机构、214名来自不同资源条件地区的临床医生开展了对照实验。实验结果显示，人工智能模型对不同组别医生的诊疗能力均有一定提升作用，也能够缩小高低资源地区之间的诊疗差距。但低资源地区医生给出的诊疗建议评分，仍然不及高水平三甲医院的专家。

这一结论也得到了国际研究的交叉印证。今年，《Nature Medicine》杂志刊发了一项重要研究，该研究在肯尼亚16家基层医疗机构，针对103名医务工作者和近万名患者开展了实地测试。研究证实，人工智能模型本身具有较高的准确率，但单纯将模型投放到临床环境中，并不会自动转化为实际的诊疗收益。

深势科技的算法研究员李翰政也有类似的观察。在依托人工智能分子模型研发新型灭蚊分子、应对蚊虫杀虫剂抗药性难题的合作项目中，他发现人工智能辅助研发能够拓展化学分子的探索边界，对候选化合物进行优先级筛选，减少无效实验。但人工智能不能完全替代科研人员，实验数据会持续回输到模型中，实现模型的迭代优化，科学家的判断和科学试验仍然是整个研发链条的核心。

AI或催生新医疗差距 中国定制医疗产品已出海非洲

“资源更好的医院将人工智能嵌入工作流，形成闭环，医生和人工智能的能力都能得到提升；而在资源较差的医院，医生只是单纯接收人工智能的建议，自身的技能反而可能退化，这是非常危险的。”曾典的这句感慨，与《报告》的观点不谋而合。《报告》指出，如果完全由市场决定人工智能工具的开发和应用，最强大的工具将首先为最有支付能力的人和机构开发，而未必是那些最能从中受益的人。

《报告》提出，要让更多人真正从人工智能中受益，当前尤其需要做好三件事。

首先，要使人工智能工具支持所有语言，目前训练早期大语言模型的数据中，90%以上来自英语信源；其次，要基于本地数据，为本地情况量身定制人工智能解决方案；再次，要投资人才和提升可及性，即医生、农民、教师和开发人员不仅要能够使用人工智能，还要有能力判断人工智能是否有效，并结合当地情况不断调整和改进。同时，人工智能技术本身也必须足够经济实惠，让更多人能够负担得起。

在全球媒体电话会上，盖茨基金会CEO马克・苏斯曼（Mark Suzman）向徽声在线记者表示，团队坚信人工智能在未来会带来变革性影响，但前提是要做好这些必要的投入。目前，人工智能的所有应用场景仍然比较有限，且尚未实现同等程度的规模化应用。

马克・苏斯曼还表示，从长期来看，盖茨基金会希望全球企业和本地企业能够参与到发展中国家人工智能市场的发展中，但关键是要明确发展目标和受益人群。

从公开资料来看，中国企业已经积极投身其中，面向非洲孕产妇筛查的人工智能掌上超声就是一个典型案例。今年3月，理邦超声在肯尼亚发布了智能手持超声仪1.0版，成为全球第一家将基于人工智能的盲扫掌上超声产品推向非洲市场并实现商业化落地的公司。

理邦超声技术委员会主席莫建华向徽声在线记者介绍，公司的这款产品主要针对非洲国家，基本上是为非洲等欠发达及医疗资源匮乏的国家和地区量身定制的。

“AI 促进公平”需贯穿研发全程，本地化思维与数据不可或缺

关于如何为非洲等欠发达国家开发人工智能医疗工具，莫建华向徽声在线记者分享了宝贵经验。

莫建华表示，了解当地市场的需求是开发的第一步。根据世界卫生组织的指南建议，即便是低风险孕妇，也应在24周前至少完成一次超声检查。但全球有三分之二的人口无法获得任何形式的医学影像服务，而他在非洲看到的实际状况更加严峻：相当大比例的孕妇在分娩之前没有做过任何一次超声检查，医护人员特别需要创新产品的使用指导。正是这一观察，为公司的产品设计归纳了三个关键词：可负担、精准、可及。

在人工智能模型的训练方面，本地化数据尤为重要。据莫建华介绍，为了保证人工智能模型的结果准确，团队使用了超过1.4万例样本进行模型开发，其中1.1万例用于训练，3800例用来测量模型性能。数据采集地区非常广泛，涵盖了非洲、美国、中国、欧洲等地。

具体而言，在预训练阶段，团队采用了盖茨基金会支持的开源FAMLI数据集，该数据集样本主要来源于非洲与美国，其中非洲样本10000余例，美国样本2000余例。

在模型轻量化的开发和调优过程中，团队使用了理邦掌超在中国和非洲采集的上千例数据进行训练和测试。在最后验证阶段，团队采用了完全独立的从加纳采集的数据，但模型后期调优无需重复使用预训练阶段那样庞大的数据量。

在新型灭蚊分子的研发实践中，李翰政也总结出了具备本地化思维的研发经验。他表示，要将“AI 促进公平”贯穿研发全过程，需要优先回答四大问题：第一，为谁研发，研发能否优先回应高疾病负担地区、资源约束场景下的真实需求；第二，如何开展验证，方案能否适配非洲当地蚊群抗性情况与现场使用条件；第三，面向欠发达地区人群，产品是否具备可负担性，因此未来要将制造成本、稳定性等纳入优化目标；第四，如何落地可及，依托公共卫生体系并配套后续科学评估。