来自亚洲各地的大学学者一直在与孟加拉国政策制定者合作，以确定在孕产妇保健中使用人工智能的差距和瓶颈，并为未来使用人工智能等先进技术的卫生服务升级奠定基础。

该倡议是环太平洋大学协会与联合国亚洲及太平洋经济社会委员会（亚太经社会）在曼谷合作开展的人工智能促进社会公益项目的一部分。

它让新加坡国立大学、韩国高级科学技术研究所、澳大利亚国立大学和夏威夷大学的研究人员参与提供研究，以支持孟加拉国政府制定人工智能政策和建设人工智能妊娠监测能力。

在谷歌资助的为期两年的澳大利亚审慎监管机构项目中，他们与政府信息和通信技术司和内阁司的孟加拉国创新雄心（a2i）计划以及孟加拉国政策制定者和卫生专业人员密切合作，该项目于上个月发布了最终报告。本报告特别侧重于孟加拉国和泰国。

以孟加拉国为例，该报告得出的结论是，尽管存在技术障碍，但随着IT基础设施的发展，人工智能系统是可行的，可以利用医院和诊所的可用数据集成人工智能和本地化的人工智能模型。

例如，人工智能可以通过分析从不同地方来源收集的数据，或通过开发交互式“妊娠助理”或监测系统，更好地了解高危妊娠。

夏威夷太平洋大学计算机科学与工程系助理教授Arifur Rahman告诉《大学世界新闻》：“该项目旨在确定人工智能如何帮助孟加拉国进行妊娠监测，然后提高孟加拉国使用人工智能进行监测的准备程度。”

同样隶属于夏威夷大学马诺阿分校的拉赫曼表示，自主人工智能“将能够预测即将发生的事情，一旦你能够预测，你就可以采取预防措施来阻止它。因此，对于妊娠监测，人工智能是有前景的。但前景有多大，还有待观察”。

尽管世界各地的许多研究小组都在研究人工智能在妊娠监测中的应用，但他指出，这在很大程度上还处于研究阶段。“它还没有被应用，”他说。

拉赫曼补充道，许多正在进行的研究涉及中级人工智能，这涉及医疗数据的输入，“然后[人工智能]输出帮助医生做出决定——但这不是人工智能做出自主决定”。

需要克服的技术挑战

拉赫曼在该项目中的任务是研究孟加拉国当前的技术挑战以及他们必须解决的问题，以便在将人工智能用于妊娠监测方面取得一些进展。

这包括医院和诊所以及村级的计算机硬件，连接的健壮性，以及手机的普及率和数字网络的前景。

他发现，尽管孟加拉国的手机普及率几乎达到100%，但令人惊讶的是，计算机普及率很低，除了数字访问之外，还有其他高障碍，如识字、社会规范和无法对信息采取行动，尤其是在风险最高的群体中。

拉赫曼承认，要将自主人工智能系统纳入该国的产妇护理，还有一段路要走。尽管如此，还是有一些“垫脚石”可以落实到位。

他指出：“预测性人工智能的强大可能需要一些时间。但国家不应该只是等待，而应该做出一些改进，以便在这些预测性人工模型准备好后，他们可以立即实施。”。

孟加拉国与可持续发展目标

a2i数字健康公共卫生专家Shabnam Mostari博士表示，孟加拉国的孕产妇健康在过去二十年中有了很大改善。“但近年来，改善速度停滞不前，需要进一步投入和努力来支持孕妇和新妈妈的健康。”

她告诉《世界大学新闻》，该国90%的准妈妈接受了产前护理，但只有15%的准妈妈获得了高质量的产前护理，只有30%的准妈妈能够获得合格的卫生专业人员提供的高质量产后护理。

孕产妇和儿童健康的并发症往往是由于延迟获得医生或医院等高质量的医疗保健而引起的。她解释说，人均医生水平较低——平均每10000人中只有一名医生——加剧了这种情况。

她说：“政府的目标是降低孕产妇死亡率，为此我们需要研究一些指标。”。其中的关键是识别孕妇，减轻卫生服务提供者的负担，同时利用亚太经社会-亚太经社会合作的结果开展一个新的持续妊娠监测项目。

“从怀孕开始到分娩，[目的是]捕捉每天的患者数据——运动、血压、睡眠模式、体温，并将其存储在云中。”然后，在未来的某个时候，“人工智能将帮助服务提供商识别高危孕妇，以早期发现妊娠并发症，”她说。

“这将有助于服务提供商将重点放在高危孕妇身上。”

为医疗保健领域的人工智能做好准备

新加坡国立大学（NUS）副主任兼首席科学家（环境和气候）Olivia Jensen教授表示，持续的妊娠监测对于实现可持续发展目标3中的每个阶段的健康至关重要。

人工智能将改变治疗和诊断，以及卫生专业人员和患者之间的关系。她是该项目新加坡国立大学团队的研究负责人。

卫生系统数字化增强了监测并提高了数据质量。更高质量的数据对于机器学习技术在人工智能分析中的最终应用至关重要。

但在孟加拉国缺乏通用电子健康记录系统的情况下，还需要奠定其他基础。研究团队利用医院和诊所的可用数据评估了开发本地化人工智能模型的选项。

以用户为中心的设计也很重要。她告诉《大学世界新闻》：“系统和应用程序的设计应该以强有力的证据为基础，满足医疗保健提供者和准妈妈的需求。”。

Jensen指出了跨学科合作的重要性，这“使我们能够纳入学术研究中关于风险感知和沟通的观点，这些观点受到了我们政府合作伙伴的高度重视”。

该项目报告建议在公共卫生系统中数字化标准的产前护理数据输入，并实施基于手机的预约跟踪系统，为孕妇和社区卫生工作者提供自动提醒。Jensen还指出了它在交通不便地区卫生工作者路线规划中的应用。

她解释说：“我们在工作中非常重视社区卫生保健工作者，他们不是合格的卫生专业人员，但在提供包括孕产妇保健在内的卫生保健服务的第一线发挥着极其重要的作用。”。

Jensen表示，研究过程中出现的一个问题是孕妇自己可能使用数字设备。她说：“这在其他国家和孟加拉国都有开发，所以已经有一些应用程序或在线资源，如聊天机器人，可以为女性或她的家人提供信息。”。

“但我们决定，这不会对我们正在跟踪的女性及其关键结果产生太大影响，”她指着最脆弱和边缘化的群体说道。

a2i的孟加拉国政府政策顾问、该项目的政府负责人Anir Chowdhury说：“数字不平等与孕产妇健康和平等完全匹配。因此，无法获得可靠数字服务的人，就是目前无法获得所需孕产妇护理的女性，她们发现在复杂分娩的情况下很难去诊所接受援助。”

学术研究的重要性

Chowdhury解释说，决策者的目标是“收集足够的数据，以便我们能够识别高危妊娠，并改变卫生工作者的就诊时间表，优先考虑这些妊娠。但问题是，要收集的正确数据是什么？”

他说，研究投入有助于为决策者提供全面的了解，并找出差距以缩小差距。“因此，希望这将带来一个负担得起且可扩展的解决方案——如果你在一个地方收集100名女性的数据，它可以扩展到10万或100万，这就是挑战。”

他指出，第二个目标需要更长的时间，那就是训练一个人工智能系统，帮助医生和卫生工作者做出决定。但这需要收集大量数据，“也许还需要对人类所做的和人工智能所做的进行大量实验、排列和组合”，Chowdhury说，并补充道：“这是一个漫长的过程，但我们想开始，其中一些已经实现，但要达到可扩展性和准确性还需要数年时间。”

与学术研究人员合作很重要。“澳大利亚审慎监管局在整个过程中都非常谨慎和深思熟虑地让决策者参与进来。一开始，决策者的要求和挑战就融入了研究的设计中。

乔杜里说：“在整个研究过程中，两党之间的指导和辩论确实有所帮助。双方相互尊重、信任和证明。”。

他承认：“当然，一开始有点困难，因为语言和视角不同。”。“但我们找到了一种共同的沟通语言和共同的愿景，这对我们来说是一个很好的榜样。

他说：“决策者不太了解人工智能，人们对人工智能以及人工智能是否正在‘接管’有很大的恐惧。这种恐惧实际上正在加剧。因此，比决策者更了解人工智能的院士们之间的合作，可以谈论其他国家的成功和失败的具体例子，真的为决策者提供了信息。”。

澳大利亚审慎监管局首席战略官Christina Schönleber解释说，该研究团队是一个庞大的团队，有多所大学参与，由澳大利亚审慎监管机构从60多所成员大学中汇集而成，并基于构建研究问题所需的专业知识。

Schönleber说：“对澳大利亚审慎监管局来说，这是为了向政府提供他们可能已经知道自己需要或不知道自己需要的信息，关于他们将提供的一些服务的人工智能实施，以及影响。”。“我们想确保他们使用人工智能不仅仅是为了使用人工智能，因为每个人都想使用它。”

乔杜里还强调了让国际大学参与进来的重要性，学习其他国家的成功和失败，“然后将其与我们的背景并置”。他补充道：“当地研究人员不可能做到这一点，他们也不会受到其他国家的影响。”

他强调：“这不仅仅是一个研究项目。它正在导致可操作的项目，以及我们将实际尝试的干预措施。”