综述：人工智能驱动的医疗保健与结核病污名：基于伦理视角

这篇综述深入探讨了人工智能（AI）在结核病（TB）管理中的变革潜力，尤其聚焦于印度背景下AI技术对消除TB社会污名的作用。文章系统分析了AI在影像诊断（如qXR13）、抗菌素耐药性（AMR）预测16和移动健康（mHealth）中的应用，同时揭示了数据偏见、责任归属等伦理挑战，提出需构建以"可解释性"为核心的监管框架（如ICMR指南30）。

　　

Abstract
印度2024年报告的26.07万例结核病（TB）病例使得国家消除TB计划的目标显得遥不可及。然而，通过人工智能（AI）的赋能，印度有望实现联合国2030年的目标。阻碍进展的主要障碍是TB相关的社会污名，这种根植于社会文化层面的偏见不仅阻止患者就医，还导致治疗依从性差和复发率升高。AI技术通过移动应用提供匿名诊疗服务，正在成为破除污名的关键突破口。

Introduction
在数据驱动的时代，AI通过分析海量数据集获得决策能力，其本质应被理解为"人工代理"而非"新智能形式"。Floridi将其定义为"工程化的人工制品，能完成需要智能的任务"。在TB诊疗中，AI已实现突破性应用：印度"百日无TB运动"中，配备AI放射影像系统（qXR）的移动检测车在偏远地区筛查出71.9万病例³，将诊断时间从1-3周缩短至秒级。

AI in TB Management and Care
TB管理的AI应用可分为三类：患者导向型（如用药验证系统）、临床导向型（计算机辅助检测CAD）和行政导向型（智能分诊机器人）。印度案例显示，Qure.ai开发的qXR系统在拉贾斯坦邦实现快速胸片解读，准确率媲美放射科医生^11-12。更革命性的是Google与Salcit合作开发的咳嗽声纹AI模型，通过3亿次呼吸音频训练可早期识别TB¹⁷。在AMR研究领域，AI能快速解析结核分枝杆菌的基因组变异，为耐药患者匹配有效抗生素组合¹⁶。

The Stigma Associated with TB
TB污名表现为对传染的恐惧、社会歧视和婚姻排斥等多维困境^18-19。AI通过两种途径破解困局：一是计算机视觉技术实现皮肤测试远程判读，避免患者暴露在TB诊所；二是方言聊天机器人提供隐私保护式咨询，同时纠正公众认知误区。这种"无接触医疗"模式显著提升了高风险群体的就诊意愿。

Ethical and Legal Concerns
AI医疗必须遵循五大伦理原则：行善、不伤害、自主、公正及新增的"可解释性"²。典型案例显示，美国医疗算法曾因数据偏见导致黑人患者获医质量显著低于白人²⁸。印度ICMR指南采用"人在回路"（Human in The Loop）模型³⁰，要求医生必须审核AI方案，患者则享有"动态同意权"——可随时撤回数据授权。当前法律空白亟待填补，NITI Aayog建议采用阶段性"自我监管"框架^36-37。

Future Perspectives
医疗范式将从"疾病管理"转向"预防干预"，AI驱动的健康监测将成为新常态。NASSCOM预测到2025年AI可为印度医疗GDP贡献300亿美元⁴⁴。自然语言处理（NLP）技术将赋能智能分诊台完成病历分析、药物研发等全流程服务，而精准医疗则通过挖掘健康数据库实现个性化治疗方案。

Conclusion
AI不是万能药，但确实是消除TB污名战役中的战略武器。其成功取决于三个平衡：技术创新与伦理约束、效率提升与人文关怀、数据利用与隐私保护。未来需建立跨学科治理联盟，确保AI医疗发展始终锚定"增强而非取代人类"的初心。