刚果民主共和国公共卫生领域实施人工智能的机遇与障碍：伊班达卫生区案例研究及非洲试点项目经验

《BMC Health Services Research》：Opportunities and barriers to implementing artificial intelligence for public health in the Democratic Republic of Congo: a case study of the Ibanda health zone and lessons from African pilot programs

　　

摘要

背景

人工智能（AI）日益被推崇为强化卫生系统的工具，但在脆弱、资源匮乏的环境中如何实现人工智能的相关证据仍然有限。本研究考察了刚果民主共和国（DRC）一个城市卫生区的与人工智能相关的实践和实施准备情况，并利用非洲的试点经验来阐释当地的研究发现。

方法

我们对刚果民主共和国伊班达卫生区11名目的性选定的卫生专业人员进行的半结构化访谈进行了二次主题分析，并将研究结果与来自刚果民主共和国、卢旺达、肯尼亚和南非的56份科学文献及灰色文献文件的批判性叙事综述相结合。两条证据链依据一个涵盖用例、制度化、报告效果及卫生系统前提条件的共同框架进行编码。

结果

在伊班达卫生区未发现已制度化实施的临床人工智能系统。部分专业人员报告了非正式使用消费级生成式人工智能的情况，而谷歌搜索、DHIS2和常规实验室自动化构成了更广泛的数字化准备环境的一部分，但未被归类为人工智能。参与者感知人工智能在诊断、实验室周转时间和数据管理方面存在潜在益处，但报告了与培训、网络连通性、纸质记录、法规和治理相关的重大障碍。非洲个别试点研究报告了令人鼓舞的结果，但由于设计和设置存在异质性，无法进行直接比较或汇总分析。

结论

伊班达卫生区展示了人工智能准备度的萌芽阶段，而非已确立的人工智能实施。综合证据表明，任何未来的部署应逐步推进、经本地验证，并先投入数据系统、基础设施、人力能力建设和问责制治理的建设。这些探索性发现具有情境特异性，不应被解读为人工智能在刚果民主共和国有效性的证据。