算法与村庄：用地方智慧弥合全球健康人工智能鸿沟

人工智能的地方使用为改善全球健康结果提供了机会。包括移动应用程序在内的全球健康生态系统包含了生成式人工智能（AI）功能，支持世界各地低收入和中等收入社区的公共卫生。然而，在支持公共卫生干预的过程中，数据集、训练和使用大型语言模型仍然存在挑战。在审查人工智能在全球健康中的应用后，本文解决了一些在全球健康中实施生成式人工智能的最困难挑战，即算法偏见，并提出了一种集体治理模型，该模型涉及地方参与数据集的创建和训练，以确保算法的问责制。这一全球治理的概念化涉及通过资源网络获得健康诊断、干预和治疗的机会，使得在任何地点、任何时间都能进行。这为确保人工智能作为公共卫生和医疗保健中公平和可持续发展的催化剂提供了政策框架，以解决现有的不平等现象，其设计、治理和实施的原则框架对全球公共卫生至关重要。该框架强调地方所有权、人本中心性，以及对伦理考量的积极主动的接近，超越了一个模型，在这个模型中，人工智能真正由全球的低收入和中等收入社区设计、治理和实施，特别关注健康结果。本文的贡献在于提出了一种公共卫生的新方法，涉及全球健康系统治理的共同创造和集体责任。