Leveraging Artificial Intelligence in Healthcare in Cambodia: Enhancing Access and Patient Outcomes

方法

视角综述，梳理机器学习、深度学习、可穿戴与生成式AI在诊疗、远程医疗等场景的应用

发现

AI可缓解人力短缺与就医不均，但受数字基建、数据质量与治理能力制约，需分阶段循证落地。

机会点

可借鉴其'技术可行性与可持续实施差距'框架，研究低收入地区农业AI落地的本地验证与治理机制。

人工智能（AI）正日益重塑全球医疗健康格局，并可能为包括柬埔寨在内的低收入和中等收入国家（LMICs）加强卫生系统提供机遇。AI赋能技术，包括机器学习、深度学习、预测分析、计算机视觉、可穿戴设备和生成式AI，有助于应对持续存在的卫生系统挑战，如医疗卫生专业人员短缺与分布不均、专科服务有限、医疗服务可及性不平等以及资源受限，尤其是在农村和服务不足社区。然而，将这些技术机遇转化为有意义的健康效益，需要的不仅仅是获得AI工具。柬埔寨在数字基础设施、卫生信息系统、数据质量与可用性、人力资源能力、网络安全、算法偏见、可负担性以及监管与伦理治理等方面面临重要障碍。与此同时，正在进行的数字化转型、电子卫生信息系统的扩展、新兴的AI研究能力以及国家层面推进AI治理的努力，为负责任地采用AI提供了不断发展的基础。本文从视角文章的角度审视AI在柬埔寨卫生系统中的当前和潜在作用，重点关注其在疾病诊断、临床决策支持、远程医疗、公共卫生监测、医疗行政管理和卫生系统管理中的应用。特别关注技术可行性与可持续卫生系统实施之间的差距，包括本地验证、互操作性、经济评估、人力资源准备和长期融资。因此，AI的引入应采取分阶段、循证和以患者为中心的方式，使技术补充而非替代医疗卫生专业人员。对数字基础设施、人力能力、本地相关研究、伦理治理和可持续实施的投资，对于确保AI助力柬埔寨改善医疗服务可及性、质量、公平性和患者结局至关重要。