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，尤其是在傳染病建模方面。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、生物學教授麥特·法拉利（Matt Ferrari）指出，這為建模領域帶來了新機遇，但也可能加劇現有的不平等現象。
人工智慧在傳染病建模中的角色與潛力
人工智慧在傳染病建模領域的應用日益廣泛，為疾病傳播的預測和控制提供了新的可能性。透過機器學習演算法，研究人員可以分析大量的數據，包括人口統計資料、地理資訊、疾病爆發歷史等，從而更準確地預測疾病的傳播趨勢，並制定更有效的干預措施。例如，人工智慧模型可以幫助衛生部門評估不同疫苗接種策略的效果，或預測特定地區爆發疫情的風險，進而提前部署資源，降低疫情造成的影響。
然而，人工智慧在傳染病建模中的應用也面臨一些挑戰。首先，模型的準確性高度依賴於數據的品質和完整性。如果數據存在偏差或缺失，模型可能會產生誤導性的結果，導致決策失誤。其次，人工智慧模型的複雜性使得其結果難以解釋，這可能會降低決策者對模型的信任度。因此，在使用人工智慧進行傳染病建模時，需要謹慎評估數據的品質，並確保模型的可解釋性，才能充分發揮其潛力。
人工智慧可能加劇的全球健康不平等
儘管人工智慧在公共衛生領域具有巨大的潛力，但麥特·法拉利教授警告說，如果不加以妥善管理，人工智慧也可能加劇現有的全球健康不平等。一個主要原因是，人工智慧模型的開發和應用往往集中在高收入國家，而低收入國家可能缺乏必要的技術和資源來參與其中。這可能導致人工智慧模型在解決低收入國家面臨的健康問題時效果不佳，甚至產生負面影響。
此外，人工智慧模型的訓練需要大量的數據，而這些數據往往來自於特定的人群或地區。如果數據的代表性不足，模型可能會產生偏差，導致對不同人群的健康風險評估不準確。例如，如果一個人工智慧模型主要基於高收入國家的人口數據進行訓練，那麼它可能無法準確預測低收入國家人群的疾病風險。因此，在開發和應用人工智慧模型時，需要充分考慮數據的代表性，並確保模型能夠公平地服務於所有人群。
確保人工智慧促進全球健康公平的策略
為了確保人工智慧能夠促進全球健康公平，需要採取一系列策略。首先，需要加強國際合作，促進技術和知識的共享，幫助低收入國家建立人工智慧的能力。這包括提供技術培訓、數據資源和資金支持，讓低收入國家的研究人員和衛生專業人員能夠參與到人工智慧模型的開發和應用中。
其次，需要建立一套完善的倫理規範和監管框架，確保人工智慧模型的開發和應用符合公平、透明和負責任的原則。這包括確保數據的隱私和安全，防止數據被濫用，以及確保模型的結果能夠被解釋和理解。此外，還需要加強對人工智慧模型的監測和評估，及時發現和糾正模型中存在的偏差，確保模型能夠公平地服務於所有人群。透過這些努力，我們可以充分發揮人工智慧在公共衛生領域的潛力，促進全球健康公平。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 11, 2026