引言：

人工智慧（Artificial Intelligence，AI）正快速改變全球公共衛生決策的核心工具，例如疾病控制政策、資金籌措和疫苗接種策略，特別是在傳染病建模方面。然而，這項技術的快速發展，在為公共衛生領域帶來新機會的同時，也引發了關於公平性的討論。賓州州立大學哈克生命科學研究所傳染病動力學中心主任、生物學教授 Matt Ferrari 認為，AI 的應用可能加劇現有的不平等現象。

AI 在傳染病建模中的潛力與挑戰

AI 在傳染病建模領域的應用，無疑開啟了新的可能性。透過機器學習等技術，AI 能夠處理大量的數據，從而更精準地預測疾病的傳播趨勢，協助制定更有效的防控措施。例如，AI 可以分析人口流動、氣候變化、疫苗接種率等多個因素，建立更複雜、更全面的模型，為決策者提供更可靠的依據。這對於資源有限的國家或地區來說，無疑是一項福音，有助於更有效地利用資源，降低疾病帶來的負擔。

然而，AI 的應用並非沒有挑戰。其中一個主要問題是數據的獲取和使用。AI 模型的準確性高度依賴於數據的質量和數量。如果數據存在偏差或缺失，模型預測的結果也可能存在誤差，甚至會加劇現有的不平等。例如，如果某個地區的數據收集不完整，AI 模型可能無法準確預測該地區的疾病傳播情況，導致防控措施的不足，進而加劇該地區的健康風險。

數據偏差與演算法公平性：

潛在的不平等風險

數據偏差是 AI 應用中一個重要的問題。由於歷史、社會和經濟等因素的影響，數據往往存在系統性的偏差。例如，某些族群或地區的數據可能被低估或忽略，導致 AI 模型對這些群體的預測不準確。這種數據偏差會直接影響 AI 模型的公平性，使得某些群體在公共衛生決策中被忽視或歧視。因此，在開發和應用 AI 模型時，必須高度關注數據的質量和代表性，採取措施消除數據偏差，確保模型的公平性。

演算法的公平性也是一個需要關注的問題。即使數據沒有偏差，AI 演算法本身也可能存在內在的偏見。例如，某些演算法可能對某些群體更敏感，而對另一些群體則不敏感。這種演算法偏見會導致 AI 模型在不同群體之間產生不同的預測結果，進而加劇不平等。因此，在選擇和設計 AI 演算法時，必須考慮其公平性，並採取措施消除演算法偏見，確保模型對所有群體都是公平的。

彌合差距：

確保 AI 促進全球健康公平

為了確保 AI 能夠真正促進全球健康公平，需要採取多方面的措施。首先，必須加強數據收集和共享，特別是在資源有限的國家和地區。這需要國際合作和資金支持，以建立完善的數據收集系統，並確保數據的質量和代表性。同時，還需要建立數據共享機制，促進數據的開放和透明，讓更多的研究人員和決策者能夠利用數據，共同應對全球健康挑戰。

其次，必須加強 AI 演算法的公平性研究，開發更公平、更透明的 AI 模型。這需要跨學科的合作，包括數學家、統計學家、計算機科學家和公共衛生專家等，共同研究演算法偏見的來源和影響，並開發消除演算法偏見的方法。同時，還需要建立 AI 倫理規範，確保 AI 的應用符合倫理原則，保護弱勢群體的權益。只有這樣，才能真正發揮 AI 在全球健康領域的潛力，促進健康公平。

發布日期：

2026 年 5 月 11 日

資料來源：

medicalxpress.com

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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 11, 2026