全球健康与发展论坛：消除健康不平等，用科技创新加速全球健康共享

9月11日，2023浦江创新论坛——第四届全球健康与发展论坛在上海召开。本届论坛主题为“创新技术的新应用和新市场加速促进全球健康与发展”，聚焦探寻创新技术在医疗健康应用方面的新路径、新方案，进一步发挥新兴技术在解决全球健康问题和提高人类生活质量方面的巨大潜力。

中国科学院院士高福，比尔及梅琳达•盖茨基金会北京代表处首席代表郑志杰，科学技术部副司长李昕，全球健康实验室（GH Labs）执行董事史蒂夫·克恩等十余位国内外专家学者和业界精英出席会议，围绕这一主题分享了各自的观点。

与会的中外嘉宾一致认为，要通过越来越紧密的国际合作，来消弭不同国家和地区间的健康差距和医疗不平等；要通过持续不断的科技创新和新兴技术应用落地，来应对未来可能出现的健康新挑战；要汇聚政府、企业、科研机构、公众等多方力量，共同应对新技术、新产品带来的科技与社会治理新问题，为护佑全人类健康探寻新路径、新方案。

国际合作消弭健康不平等

“中国在上世纪50年代每年有3000万的疟疾病例，如今已经实现了本土案例零的突破。不论是平均寿命的增长，还是中国消除疟疾的案例，都让人类对未来充满了更高的期待。然而，只有确保创新的成果公平地得到应用，才能应对人类面临的多重挑战、推动全人类的进步。”比尔及梅琳达·盖茨基金会北京代表处首席代表郑志杰在论坛上说。

对此，郑志杰列举了盖茨基金会与国家自然基金委的合作案例：2015年，双方发起首个联合项目“中国大挑战”，资助了由清华、复旦等中国高校发起的四个研究项目，涵盖结核病药物和疫苗的创新研究，旨在缩短结核病疗程的临床试验以及基于结构的艾滋病疫苗设计等工作。

2021年，双方联合发起“大挑战：户外疟疾媒介控制”项目，资助了六项来自中科院及国内高校的研究方案，聚焦户外疟疾媒介控制的创新策略、工具和产品，以加快实现在全球范围内消除疟疾的目标。今年3月，双方又联合发起农业领域的资助项目，支持科研人员开发创新解决方案，帮助低收入国家应对威胁农业生产的气候相关挑战。

“基于实践，我们深刻地感受到创新生态体系的建设，对于确保创新成果真正造福最有需要人群而言至关重要。”郑志杰说。

全球健康实验室执行董事史蒂夫·克恩介绍了他们的经验：作为一家创新型的非营利研究机构，他们将全球100多位优秀科学家集合在一起，聚焦欠发达地区的基层医疗诊断、传染病防治，以及儿童和孕产妇的健康。与外部专家、各国政府的卫生部门、企业开展了积极的合作，通过创新型的产学研模式，为欠发达地区提供更为廉价、有效的药物和治疗。

克恩详细介绍了人工智能辅助下的低成本超声检测如何助力产科提升诊断水平，以及未来多样的应用场景。在演讲的最后，他留给中国同行一个问题：中国如何利用创新和制造方面的实力，提升资源匮乏地区的医疗服务能力？

全球诊断技术联盟首席技术官马尔塔·费尔南德斯·苏亚雷斯给出了他们的经验。她介绍说，在中低收入国家和地区，医疗检测的缺口比治疗的缺口要大得多，而艾滋病、疟疾、结核病等传染病的检测不足，又加剧了疾病的传播。

“我们致力于在全球50多个国家和地区开展工作，推广更为低价、更易使用、更高效率的检测产品。”苏亚雷斯说，新的诊断产品从医院走向了社区，从大型、多功能变得小型、快速化，实现了去中心化的医疗检测。在她展示的一个应用场景中，一台用两根架子支撑的X光机，在一座山顶为一名患者拍下了片子，人工智能的读片软件很快给出了诊断结果。

“数据”资源治理新路

在比尔及梅琳达·盖茨基金会北京代表处副主任徐福洁主持下，中国科学院院士高福，麦肯锡咨询公司高级顾问、斯坦福大学商学院讲师戴维仁，国际欧亚科学院院士、深圳理工大学筹备办副主任赵伟，科技部外国专家服务司副司长李昕，全球健康药物研发中心数据科学部负责人郭晋疆围绕“数据”这一基础核心资源，探讨了如何推动全球健康与发展的新技术、新应用和新市场，以及如何应对随着人工智能的应用产生的信息安全、隐私保护等问题。

戴维仁提到，当前有83%的国家已经或者正在考虑在医疗领域应用数字技术。面对这一比例的提升，搭建强大、可持续、能有效发挥影响力的数据平台，以及准确的界定这些创新技术的价值，是尤为重要的两个关键点。同时，还需要制定合适的监管体系和创新的融资方式。

在赵伟看来，对数字技术而言，数据是资源。当资源被免费使用的时候，其结果大概率是穷者更穷、富者更富。要实现有效、有价的交换，实现在技术、法律等方面的保护，使人人都能在其中获益。

“现在医院看病已经进入了大数据时代，但病人的体温、血压都是个人的隐私，应该加以保护。然而一味倡导保护，就不能充分利用大数据的价值。”赵伟说，“免费共享可能导致数据剥削，而有价共享能够帮助数据提供者从中获益。”

高福从另一个角度提到在认同数据价值的基础上，要充分发挥人工智能的作用，帮助人类更好的辨别和把控数据质量。

高福表示，科学家们以前关注数据的质量是否是真实的，但在AIGC应用之后，还面临着如同“假钞”式的假数据、错数据。如果过度依赖人工智能的大数据收集，就有很大可能导致错误信息的出现。“我们都想用人工智能预测下一次流行病，但如果它得出的结论是错误的，发出了错误的预警，就会引发很大的问题”。

李昕重点谈到了卫生健康领域的国际科技合作，而打破信息不对称以实现信息同步、推动标准趋同、知识产权保护，是他认为需要关注的三个关键点。希望通过更加公平的国际合作，不断缩小国际健康领域中的鸿沟。

郭晋疆从新药研发角度介绍了数据和人工智能的应用，帮助生物学家、化学家发现靶点、并找到有效的化合物。伴随着通用人工智能的兴起，不同尺度的多模态异质化生物数据可以进行融合与学习，有助于帮助人工智能真正理解疾病发展的机制和生命运作规律，给药物研发人员更多的见解，产生新的更有效的药物。

本次论坛由中华人民共和国科技部、上海市人民政府主办，上海浦江创新论坛中心、上海市生物医药科技发展中心承办，同时得到了比尔及梅琳达·盖茨基金会、中国科技交流中心、“一带一路”国际科学组织联盟的大力支持。