引言：
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）正迅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，尤其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遇的同時，也引發了關於公平性的擔憂。
AI 於傳染病建模的潛力與挑戰
人工智慧（AI）在傳染病建模領域的應用，為我們提供了前所未有的機會，能夠更精準地預測疾病傳播趨勢，並制定更有效的防控措施。透過機器學習演算法，我們可以分析大量的數據，包括人口統計資料、地理資訊、以及疾病爆發的歷史數據，從而建立更複雜、更精確的傳染病模型。這些模型可以幫助決策者更好地了解疾病的傳播途徑，評估不同干預措施的效果，並做出更明智的決策。
然而，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，人工智慧（AI）的應用也可能加劇現有的不平等現象。如果人工智慧（AI）模型的訓練數據主要來自於高收入國家，那麼模型可能無法準確地預測低收入國家的疾病傳播情況。此外，如果人工智慧（AI）技術的開發和應用主要由少數機構或國家主導，那麼其他國家可能無法平等地獲得這些技術，從而導致公共衛生領域的不平等現象加劇。
數據偏差與演算法透明度的重要性
數據偏差是人工智慧（AI）應用中一個重要的問題。如果訓練數據不能充分代表不同人群的特徵，那麼模型可能會產生偏差，導致對某些人群的預測不準確。例如，如果一個疾病預測模型的訓練數據主要來自於城市地區，那麼模型可能無法準確地預測農村地區的疾病傳播情況。因此，在開發人工智慧（AI）模型時，必須確保訓練數據的多樣性和代表性，以避免數據偏差。
除了數據偏差之外，演算法的透明度也是一個重要的問題。如果人工智慧（AI）模型的演算法不夠透明，那麼決策者可能難以理解模型的預測結果，也難以評估模型的可靠性。因此，在開發人工智慧（AI）模型時，必須注重演算法的透明度，讓決策者能夠理解模型的運作原理，並對模型的預測結果進行合理的評估。
促進 AI 在公共衛生領域的公平應用
為了確保人工智慧（AI）在公共衛生領域的應用能夠促進公平，而不是加劇不平等，我們需要採取一系列措施。首先，我們需要加強國際合作，共同開發和應用人工智慧（AI）技術。透過國際合作，我們可以共享數據和技術，共同解決公共衛生領域的挑戰。
其次，我們需要注重能力建設，提高低收入國家的人工智慧（AI）應用能力。透過能力建設，我們可以幫助低收入國家更好地利用人工智慧（AI）技術，改善公共衛生狀況。最後，我們需要加強監管，確保人工智慧（AI）技術的應用符合倫理和法律規範。透過加強監管，我們可以避免人工智慧（AI）技術被濫用，保護公眾的利益。
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