综述：AI-Y：全球背景下人口伦理的人工智能检查清单

这篇综述介绍了Hswen团队开发的AI-Y检查清单，为评估人工智能（AI）在公共卫生领域的伦理应用提供了结构化框架。通过6个全球案例（涵盖痴呆症护理、环境预测、自杀预防等），揭示了AI在疾病筛查和资源分配中的潜力，同时指出模型普适性（generalizability）、问责制（accountability）和透明度（transparency）等伦理盲点。强调技术卓越需与伦理对齐，该清单可作为标准化工具指导AI开发。

　　

AI-Y检查清单：人工智能在全球公共卫生中的伦理导航

引言
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的快速发展为公共卫生带来革新机遇，但透明度和科学严谨性引发担忧。Hswen团队提出的AI-Y检查清单（AI Checklist for Population Ethics）旨在填补行业实践与学术研究间的鸿沟，通过10项核心标准评估AI技术的开发与部署。

AI-Y检查清单的十大原则

1. 模型适应性：需检测异常值并适应异构数据集，如瑞典痴呆症研究因样本代表性不足被标记为“未知”。
2. 问责制：需纠正历史医疗差异，美国原住民自杀风险模型（Native-RISE）因整合部落数据获评“满意”。
3. 开发团队多样性：乌干达宫颈癌筛查项目因包含临床医生与工程师获高分。
4. 商业利益评估：欧洲环境预测模型因专利问题被质疑。
5. 情境适应性：结核病诊断工具CAD4 TB因燃料限制导致设备停用，暴露资源限制问题。

全球案例的伦理实践

• 痴呆症护理（瑞典）：AI模型整合电子病历和心电图数据，但未解决边缘化群体覆盖问题。
• 环境预测（欧洲）：AI提升15天气象预报精度，但数据缺口导致农村地区预测不确定性。
• 自杀预防（美国）：社区共研模型AUC达0.83，显著优于传统方法（AUC 0.64）。
• 宫颈癌筛查（乌干达）：AI增强醋酸染色（VIA）准确性，但需解决移动网络覆盖障碍。

挑战与未来方向
伦理短板普遍存在：40%案例未满足数据隐私要求，70%缺乏历史问责。AI-Y清单的标准化应用可推动社区共研（co-design）和政策治理，但需警惕“技术殖民主义”——高收入国家主导算法开发可能加剧全球健康不平等。

结语
AI在公共卫生中的潜力与风险并存。通过AI-Y清单的透镜，技术卓越必须与伦理对齐，方能实现“不让任何人掉队”的全球健康愿景。