“我曾见证过无数次技术革命的浪潮，每一次都仿佛是时代的转折点。然而，在所有这些变革中，人工智能（AI）的崛起无疑是最为震撼和深远的。”

近日，全球最具影响力的私人慈善机构——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·盖茨在报告开篇的主席致辞中，对AI给予了极高的评价，称其为改变世界的力量。

《报告》发出警示，AI的快速发展虽然带来了无限可能，但也加剧了不平等现象。谁能从AI中受益，以及受益的速度有多快，这扇窗口期正迅速收窄。要让AI真正惠及全球最贫困的人群，改善他们的生活和生计，接下来的12到18个月将是关键时期。

为此，盖茨基金会宣布了一项雄心勃勃的计划：未来两年内，将至少投入10亿美元，推动AI技术更加广泛、公平地服务于全球人群。在资金分配上，健康领域占据了40%的份额，成为重点投资方向。

“AI的积极作用并非自然而然就能实现。”多位来自高校、医疗公司和技术公司的专家在接受徽声在线记者采访时表示，仅仅提供AI工具并不足以提升医疗服务的可及性，本地化思维和数据的重要性不容忽视。

盖茨基金会主席比尔·盖茨致辞 图片来源：《报告》截图

AI非“万能解药”，工具交付需配套本地化策略

《报告》指出，在撒哈拉以南非洲地区，一名医生往往需要负责2000人的健康，而在高收入国家，这一数字不到200。要使非洲地区的医疗可及性达到高收入国家的水平，还需新增200多万名医生。AI技术的飞速发展，为弥补这一巨大的人力缺口提供了可能。

盖茨基金会承诺的10亿美元投资中，约40%将用于教育领域，40%用于健康领域，10%用于农业，剩余10%则用于建设公平普惠AI所需的数字基础设施，包括构建目前AI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AI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，以及利用AI加速新药和疫苗的研发进程。

然而，专家们也强调，AI并非自动弥合现有差距的“万能解药”。清华大学医学院水木学者、助理研究员曾典告诉徽声在线记者，她的团队联合全球42家机构、214名来自不同资源条件地区的临床医生进行了对照实验。结果显示，AI模型确实能提升医生的诊疗能力，缩小高低资源地区之间的诊疗差距，但低资源地区医生的诊疗建议评分仍不及高水平三甲医院专家。

这一结论也得到了国际研究的支持。今年，《Nature Medicine》杂志发表了一项重磅研究，在肯尼亚16家基层医疗机构对103名医务工作者和近万名患者进行了实地测试。研究证实，AI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，并不会自动转化为实际诊疗收益。

深势科技的算法研究员李翰政也有类似观察。在依托AI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AI辅助研发能够拓展化学分子探索边界，对候选化合物做优先级筛选，减少无效实验，但AI不能替代科研人员，实验数据会持续回输模型实现迭代优化，科学家判断与科学试验依旧是整个链条的核心。

AI或加剧医疗不平等，中国定制医疗产品出海非洲

“资源丰富的医院将AI嵌入工作流，形成闭环，医生和AI的能力同时提升；而在资源匮乏的医院，医生只是单纯接收AI的建议，技能反而可能退化，这是非常危险的。”曾典的感慨与《报告》的观点不谋而合。《报告》指出，如果完全由市场决定，最强大的AI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AI中受益，当前尤其需要做三件事：一是让AI工具支持所有语言，目前训练早期大语言模型的数据90%以上来自英语信源；二是基于本地数据，为本地情况设计AI应用；三是投资人才和可及性，确保医生、农民、教师和开发人员不仅能够使用AI，还能判断其有效性，并结合当地情况不断调整和改进。同时，AI技术本身也必须足够可负担。

在全球媒体电话会上，盖茨基金会CEO马克・苏斯曼（Mark Suzman）对徽声在线记者表示，团队相信AI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，AI的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，长期来看，盖茨基金会希望全球企业和本地企业能共同参与到发展中国家AI市场的发展中，但关键是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AI掌上超声就是代表性案例之一。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AI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告诉徽声在线记者，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。

本地化思维与数据：AI促进公平的关键

关于如何为非洲等地欠发达国家开发AI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。然而，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，而在非洲，这一状况更加严峻。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。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AI模型的训练上，本地化数据尤为重要。莫建华介绍，为了保证AI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例用于测量模型性能。数据采集地区非常广泛，来自非洲、美国、中国、欧洲等地。

具体来说，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：一是为谁研发，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；二是如何开展验证，方案能否适配非洲当地蚊群抗性情况与现场使用条件；三是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；四是如何落地可及，依托公共卫生体系并配套后续科学评估。