一个典型的科技飞跃案例是印度在1990年代采用了GSM移动网络。当美国还在使用CDMA时，印度选择了GSM，从而实现了广泛的移动应用和变革性的服务，如零费用支付转账和移动及语音银行服务——即使是在偏远地区。现在，印度有机会以类似的方式利用人工智能技术栈（ML、LLMs、RAGs、代理等）重塑医疗系统，更高效地提供高质量护理。
人工智能为印度提供了从头开始构建更高效、可扩展解决方案的机会，从而绕过现有的模式。就像移动技术使印度能够超越旧的电信基础设施一样，AI可以帮助印度克服当今医疗保健领域的许多系统性挑战。AI在预测分析、诊断和个人化治疗计划方面的能力为一个面临医疗获取问题、慢性病负担增加和训练有素的医疗专业人员短缺的国家提供了显著优势。
一个精心规划的路线图可以同时影响传染病和慢性疾病。在像印度这样差异巨大的国家，利用现成可用的AI服务层（如诊断成像、疾病检测或临床决策支持），无论是在城市还是农村地区的提供者都可以获得相同的高质量工具和见解，有效地减少不同医疗服务提供者之间的质量差距，而无需对医疗提供者进行大量培训要求。
一方面，基于多模态、跨学科数据的AI系统可以辅助早期发现登革热和基孔肯雅热疫情，从而潜在地减少疾病的传播；另一方面，它们可以通过创建特定亚人群的预防和管理协议，利用多组学数据改善结果和管理，以及预防和延缓疾病的发生来管理心代谢疾病。
为了实现这一潜力，印度需要加倍努力，建设标准化的医疗基础设施，以迎接未来十年的变化。正如UPI通过提供安全、互操作的金融交易平台彻底改变了印度的数字支付，一个类似于UMANG的平台可以为医疗保健创建。该平台将整合行为、基因组和表型等不同的数据源，创建一个全面且易于访问的数据湖。这个数据湖将成为任何拥有适当凭证的人构建AI应用程序的基础。
印度现有的生物样本库努力，如Phenome India，是重要的第一步，但在数据质量和全面性方面仍存在挑战。相比之下，英国生物样本库数据集在2024年仅凭一己之力就推动了超过21,000篇学术文章的发表，大大推进了健康研究。目前，用于开发次大陆人群AI应用程序的最佳数据来自英国！
印度需要一个全国性的医疗AI应用研究所，这是一个公共、私人和慈善合作的平台，用于维护和分发由AI驱动的临床协议、决策支持系统、诊断工具等。政府医院将免费获得AI工具，而私立医院则需支付象征性费用，这有助于促进创新并保持成本可控。
虽然AI具有巨大潜力，但必须解决其在医疗保健中使用的伦理挑战。算法偏差、数据隐私和知情同意等问题必须谨慎管理，以维持公众信任，确保公平，并对个人和集体数据提供者给予适当的补偿。
随着AI在医疗决策中扮演越来越重要的角色，明确的责任指南至关重要，以确保我们清楚谁应对这些决策负责。这可能是最难回答的问题之一：是人类还是算法？这些问题需要政府迅速做出明智的政策和监管选择。
要实现AI驱动的医疗愿景，需要一支熟练的劳动力队伍。为了填补这一空白，印度需要投资于建立强大的人才管道，通过大学、医疗机构和技术公司之间的合作来培养数据科学家、工程师和AI研究人员，以确保印度能够建设和维护所需的AI基础设施。此外，还需关注数据存储、计算能力和能源等更大的基础设施问题。
印度政府不回避大想法，如果成功执行这一愿景，印度有可能成为全球AI医疗领域的领导者，开发出可扩展和适应其他国家类似医疗挑战的解决方案。印度多样化的人口及其对数字基础设施的承诺使其成为测试和实施医疗AI的理想环境。印度开发的创新可以出口到其他发展中国家，使印度成为公平的AI驱动医疗模式。
(全文结束)