印度的医疗保健挑战不仅在于新疾病的出现，还在于长期存在的医疗缺口，导致大量人口无法获得医疗服务。熟练医护人员短缺、诊断延误以及医疗服务分散，意味着许多疾病往往在为时已晚时才被发现。医疗费用负担能力仍然是一个主要问题，私人支出占医疗保健总支出的近70%，其中约62%为个人自付，这一比例位居世界前列。贫困和边缘化群体受到的冲击最大，政府估计，每年有6300万人因医疗费用而陷入贫困。
如果我们想要改变这种现状，我们需要的是系统层面的推动因素，而不仅仅是更多的工具。正因如此，人工智能主导的疾病监测才成为一项国家当务之急。
早期发现对于任何公共卫生项目的成功都至关重要，无论是应对结核病还是癌症。传统的监测方法速度太慢、人工操作过于繁琐，而且严重依赖每个地区训练有素的工作人员，因此不适合印度庞大且人口构成复杂的现状。深度学习（DL）是一种通过多层互连处理海量数据集进行学习的算法，如今已成为人工智能领域的主流方法。它能够检测医学图像中的复杂模式，并在肺结节识别和中风分诊等领域取得了重大突破。人工智能改变了这一现状，它使社区卫生工作者（ASHA）、辅助助产士（ANM）和基层医疗中心（PHC）工作人员能够在社区层面进行持续的实时筛查，无需等待专家复核。它实现了跨地域的诊断质量标准化，确保农村地区与城市中心拥有相同的精准度和一致性。通过与“阿尤斯曼·巴拉特数字使命”（Ayushman Bharat Digital Mission）、非传染性疾病门户网站和远程医疗平台等数字公共产品无缝集成，人工智能创建了一个反馈回路，从而推动更快速的行动和更好的健康结果。
印度若想在人工智能领域，尤其是在医疗保健领域，引领潮流，就必须平衡本地需求与更广泛的公共利益。这需要政府主导的大规模变革性干预，并由私营部门提供强有力的支持。目前，印度的人工智能应用有限，只有不到四分之一的企业以任何形式使用人工智能，医疗保健初创企业生态系统仍处于早期阶段。一个常见的政策误区是将人工智能视为一个附加层，只有在完善的数字基础设施到位后才能添加。到2025年，全球近80%的医院已经采用人工智能工具来简化工作流程并改善治疗效果。人工智能应该从一开始就融入医疗体系的基础，在患者接触的最初环节就实现流程数字化。例如，人工智能可以作为一线工作人员的助手，在医生接诊患者之前采集结构化的患者病史和症状，从而帮助医生更快、更明智地做出决策。通过自动化筛查设备、健康记录和报告门户之间的数据流，人工智能可以加速临床决策。这种方法旨在让医疗系统在数字化方面逐步成熟，同时立即产生影响。人工智能要从试点阶段走向全国推广，必须融入现有的国家项目，例如“阿尤斯曼·巴拉特”计划和大规模非传染性疾病筛查活动。清晰的治理框架对于保障隐私、确保偏见测试和保持可解释性至关重要。
在印度近期为期100天的结核病防治运动中，人工智能驱动的便携式X光机筛查了1.3亿人，发现了超过28.5万例无症状感染者，这充分展现了科技在抗疫一线所蕴含的变革性潜力。大型城市医疗系统也展现了人工智能在实时监测方面的强大作用。在孟买，市政卫生部门在人口密集的贫民窟和公立医院部署了人工智能胸部X光机，实现了结核病和呼吸道疾病的早期筛查，其规模之大是以往人工方法无法企及的。这构建了一个实时监测网络，使卫生团队能够追踪疫情热点地区，防止疾病进一步扩散。
在摩诃昆布梅拉节上，人工智能筛查被用作一线监测工具。由于每天有数百万朝圣者参加，该系统对呼吸道疾病和传染病进行了持续监测，帮助卫生官员保护游客和当地社区的安全。
可持续的规模化发展需要混合融资模式，结合国内预算和基于结果的支付机制。同样重要的是，要设计能够适应印度多元化国情的AI系统，避免常见的陷阱，例如供应商锁定、系统利用率低，甚至仅限于小规模试验。AI不仅能够优化工作流程，还能将医疗保健服务扩展到每个村庄，构建一个专为印度规模量身打造的全天候健康智能网络。随着医疗系统的不断发展，AI将成为帮助其提高响应速度、更好地满足各级患者需求的重要工具之一。