《人工智能在传统医学中的应用映射》这份由世界卫生组织和国际电信联盟联合发布的技术简报，旨在探讨人工智能（AI）在传统医学中的应用现状、潜力、风险和挑战。简报指出，AI技术的快速发展为传统医学带来了前所未有的机遇，但也带来了一系列需要仔细权衡的风险。
简报首先介绍了传统医学的背景和重要性，强调其在全球范围内，尤其是在低收入和中等收入国家的广泛应用，以及其对实现全民健康覆盖和可持续发展目标的重要贡献。 简报指出传统医学的市场规模巨大，并对当地经济有重要贡献。
随后，简报详细阐述了AI目前在传统医学中的应用，涵盖医疗保健、临床医护、医疗保健研究与药物研发、医疗保健行业管理和规划以及政策制定等多个方面。具体应用包括：
●诊断和预测：AI算法可以分析患者数据，辅助疾病诊断和预后，并结合传统医学的诊断方法（如脉诊、舌诊等），实现个性化医疗。 简报中以印度的 “阿优尔基因组学”项目为例，说明 AI 如何结合基因组学和阿育吠陀原理，识别疾病预测标志物，从而提供个性化的预防建议。
●临床医护：AI驱动的临床决策支持系统（CDSS）可以根据患者的症状、遗传特征和病史等信息，推荐合适的治疗方案，并从经典的传统医学文献中提取相关信息。美国的“通向AI之桥” 项目被列为案例，说明 AI 如何支持传统医学与现代医学的整合。AI也能优化传统医学疗法的临床试验设计。
●健康研究与药物研发：AI可用于药物研发、植物鉴定、原材料标准化、以及药物相互作用分析等方面。简报中以南非的“路易波士”基因组学项目为例，说明AI如何用于药用植物基因组分析，识别与药用化合物相关的基因。还介绍了利用AI进行植物图像识别、以及电子舌技术进行植物标准化的案例。
●医疗行业管理和规划：AI可以处理传统医学医疗机构的患者记录，分析疾病模式和相关性，辅助医疗行业管理和规划。
●保护和发展传统医学知识：AI可以用于创建传统医学知识在线库，保护传统知识免受生物盗版，以及进行文献综述和翻译等。印度的传统知识数字图书馆（TKDL）被列为案例，说明如何利用AI保护传统医学知识。
简报还特别关注了在传统医学中应用AI的风险和挑战，包括：
●生物盗版：AI技术可能被用于未经授权地利用传统医学知识和资源，导致文化遗产的丧失和不公平的利益分配。
●数字基础设施和素养差距：数字基础设施和素养的不足，特别是对偏远地区和弱势群体的局限，可能会阻碍AI技术在传统医学中的公平应用。
●数据基础不足：缺乏高质量的传统医学数据，可能会影响AI模型的准确性和可靠性。
●对传统医学的参与不足：如果AI系统没有充分考虑传统医学的文化背景，可能会导致文化冲突和信任危机。
●AI系统的本地化与整合：需要在AI系统的本地化适应性和全球适用性之间取得平衡。
为应对这些风险和挑战，简报提出了多项政策和实践建议，包括：
●完善监管框架：根据世卫组织的指南，制定适合传统医学的AI监管框架，并更新传统医学调查，纳入数字化和前沿技术概念。
●加强数据治理：制定保护传统医学知识和数据的策略，尊重土著人民和当地社区的数据主权。
●促进合作与协作：加强全球合作，协调传统医学术语和数据格式的标准化，并利用全球传统医学图书馆等平台，促进知识共享和协作。
●提高公众意识：开展公众宣传活动，提高公众对AI在传统医学中应用的益处和风险的认识。
简报最后总结指出，AI技术在传统医学中的应用具有巨大潜力，但需要谨慎和负责任地推进。需要制定全面的框架，在监管、知识共享、能力建设、数据治理和公平促进等方面，确保AI技术能够安全、合乎伦理、并循证地融入传统医学领域，同时保护传统知识的真实性和传统医学的基本原则。简报强调，只有充分考虑文化背景、伦理规范和数据安全等因素，才能真正发挥AI技术在传统医学领域的潜力，并造福全球人民。
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