数字技术与人工智能如何革新公共卫生协同创新？基于Health CASCADE需求评估的关键建议

为应对公共卫生协同创新中技术应用碎片化问题，Loisel团队通过概念映射法整合26名专家的123项技术使用陈述、91项需求声明及25项选择因素，揭示通信工具（如WhatsApp）、可视化平台（如Canva）的核心地位，提出AI在跨语言协作、联邦学习（Federated Learning）等领域的应用潜力，为构建符合GDPR标准的协同创新生态系统提供实践框架。

　　

在全球面临疫情、社会不平等和气候变化的复杂挑战下，传统公共卫生方法的局限性日益凸显。线性问题解决模式和学科壁垒难以应对多维度社会问题，而强调包容性和跨部门合作的协同创新（Co-creation）方法逐渐成为关键策略。这种集合社区居民、政策制定者、医疗从业者和研究者的共创模式，虽能产生更具情境相关性和公平性的干预措施，却面临组织复杂、资源密集和参与失衡等实施难题。

数字技术尤其是人工智能（AI）的兴起为解决这些挑战带来新机遇。从克服语言障碍的机器翻译到确保数据安全的区块链（Blockchain），技术手段能显著提升参与效率。然而现实情况是，学者们热衷于讨论AI驱动的分析工具和大语言模型（LLMs）的变革潜力，而一线从业者仍依赖WhatsApp、Google Docs等基础工具——这种理论与实践脱节的现状，正是Health CASCADE项目开展本研究的核心动因。

研究团队采用结构化共识协议（Structured Consensus Protocol），通过虚拟研讨会和在线调查收集26名跨领域专家的意见。样本涵盖公共卫生研究、社区发展、青少年倡导等12个专业方向，运用概念映射法（Concept Mapping）对239条技术相关陈述进行内容分析，最终通过共识会议验证分类体系。关键技术方法包括：1）基于"轮转法"（Carousel）的线上白板互动，生成7类技术使用场景；2）混合"I like, I wish"框架的需求优先级投票系统；3）三级编码体系（编码-子类-大类）的定性内容分析。

研究结果揭示三大维度：

1. 1.

   技术使用现状

   通信（23.4%）和数据管理（23.6%）构成技术应用双核心。DeepL翻译工具解决语言障碍，NVIVO和Rayyan支持质性分析，而Mural等可视化平台（19%）成为创意表达载体。值得注意的是，VR/AR等前沿技术仅在原型设计（Prototyping）子类被零星提及。

2. 2.

   需求图谱

   可及性需求（39%）高居榜首，包括降低Canva等设计工具成本、优化GitLab的易用性。特征需求（25%）聚焦实时协作功能，如期望Microsoft工具实现类似Google Drive的同步编辑。伦理安全（6.5%）虽占比不高，但GDPR合规性被反复强调。

3. 3.

   技术选择因素

   成本（38.1%）和易用性构成首要门槛，而过程支持（16.7%）和用户体验（9.5%）反映对工具方法论适配性的重视。开放源代码（Open-source）选项在治理价值（9.5%）子类中引发热议。

讨论部分指出，当前AI应用存在"理想-现实鸿沟"：尽管文献强调AI在模拟多元视角（Perspective Simulation）和情感分析（Sentiment Analysis）的价值，实践中却更需"能直接替代Google Translate的可靠工具"。这种差异突显了四大矛盾：创新性与稳定性、高级功能与易用性、数据安全与操作效率、技术潜力与采纳成本。

研究提出革命性解决方案——联邦学习（Federated Learning）架构可同步解决数据隐私与协作效率问题，差分隐私（Differential Privacy）技术能在不暴露个体数据的前提下实现群体洞察。这些发现为构建下一代数字协同平台指明方向：既要继承现有工具的直观界面，又需嵌入AI驱动的自动化分析层。正如作者强调，只有当技术发展始终锚定协同创新的核心原则（包容、透明、共享治理），才能真正推动公共卫生领域的范式变革。

该研究的价值在于首次系统梳理了公共卫生协同创新的数字化需求谱系，其提出的"技术采纳优先级模型"为后续工具开发提供实证基础。随着欧盟Horizon 2020计划的持续支持，这些发现将直接影响Health CASCADE项目后续的AI增强型协同平台设计，最终助力实现联合国可持续发展目标（SDGs）中的健康公平愿景。