综述：指导菲律宾医疗保健领域负责任的人工智能发展

这篇综述系统探讨了菲律宾在医疗保健领域部署人工智能（AI）面临的挑战与机遇，提出通过借鉴欧盟（EU）《AI法案》、美国及东盟（ASEAN）经验构建本土化战略框架。重点强调基础设施（如国家宽带计划NBP）、数据互操作性（HL7? FHIR? ）、伦理治理（如算法公平性）和跨学科能力建设（如TESDA培训计划）四大支柱，为政策制定者提供兼顾创新与公平的实施路径。

　　

医疗AI在菲律宾的机遇与挑战

作为拥有1.12亿人口的群岛国家，菲律宾面临医疗资源分布不均、基层医护人员短缺等结构性难题。人工智能（AI）技术为改善这一现状提供了新思路——从AI辅助的远程会诊到基于临床决策支持系统（CDSS）的早期筛查，这些应用有望突破地理限制，提升医疗可及性。然而，当前菲律宾约70%的医疗机构虽已部署电子健康档案（EHR），但数据标准化程度不足，且全国仅20%家庭拥有稳定网络连接，成为技术落地的首要障碍。

国际经验的本土化适配

欧盟《AI法案》将医疗AI列为高风险系统，要求严格的透明度与人工监督机制。这种风险分级模式值得借鉴，但需结合菲律宾实际：例如泰国通过五年"电子健康战略"弥合老年群体数字鸿沟，越南则优先建设全国电子病历系统为AI奠基。值得注意的是，新加坡的"AI医疗指南"提出按应用场景分级管理，这对资源有限的菲律宾更具操作性——可率先在影像分析、慢病筛查等低风险领域试点，逐步建立监管沙盒机制。

基础设施与数据基石

国家宽带计划（NBP）的实施效果将直接影响AI医疗的普及度。在吕宋岛以外的偏远地区，离线AI应用（如智能手机眼底筛查）可能比依赖云端的产品更实用。数据层面，采用HL7^?
FHIR^?
标准构建跨机构交换平台是关键，这既能满足《全民医保法案》的互操作性要求，又能解决当前纸质病历转化中的数据结构混乱问题。马尼拉某医院的研究表明，未经清洗的EHR数据会导致AI模型准确率下降达37%。

人才培育与伦理防线

技术教育与发展署（TESDA）正在推行的数字素养培训需与AI专项技能结合，特别是培养能桥接临床需求与技术实现的"双语人才"。伦理风险方面，算法偏见在菲律宾多元文化背景下尤为突出——某糖尿病预测模型在棉兰老岛穆斯林群体中的误诊率比马尼拉高22个百分点。建议参考WHO《健康AI伦理指南》，建立包含原住民代表的多利益相关方监督委员会，并对AI辅助诊断强制实施"人在环路"（human-in-the-loop）设计。

风险管控的实践路径

MIT的AI风险评估框架提示，菲律宾应重点关注三类风险：用户过度依赖AI导致的认知偏差（如基层医生盲目接受AI处方建议）、模型漂移（由于流行病学特征变化）以及网络安全漏洞。可学习肯尼亚"Peek Vision"项目的分层管理模式：将AI工具按风险等级匹配不同的验证流程，例如远程监测设备仅需本地临床验证，而自主诊断系统需通过国家药品监管机构认证。

通过这种分阶段、重实效的策略，菲律宾有望在规避"技术陷阱"的同时，实现医疗AI的跨越式发展——正如作者所言："当发达国家的AI在优化报销流程时，我们正用AI挽救那些从未见过医生的生命。"