人工智能（Artificial Intelligence, AI）在疾病预测、诊断和健康管理方面具有深远的变革潜力，有望重塑公共卫生领域。然而，这一技术进步也伴随着重大的伦理、社会和治理挑战。2026年1月14日的《Frontiers in public health》刊载了一篇系统综述，旨在全面审视AI在公共卫生领域的机遇与挑战，重点关注其应用、相关困境及治理路径。

该综述遵循系统综述和荟萃分析首选报告项目（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, PRISMA）指南进行。研究者们在多个数据库（如PubMed、Web of Science、Scopus、IEEE Xplore、CNKI、万方）中开展了系统检索，时间范围为2019年1月至2025年1月。采用PICOS框架指导纳入标准，纳入研究需涉及AI在公共卫生职能中的应用、其结果以及伦理或治理方面。初步检索获得901条记录，经筛选和质量评估后（采用Newcastle-Ottawa量表和CASP检查表），最终纳入136项研究进行定性综合分析。

分析揭示了AI在公共卫生领域的双重效应。AI显著提升了疫情监测、应急响应、健康传播和临床决策支持的效率。然而，这些益处也伴随着算法偏倚、数据隐私问题、健康不公平加剧以及公众信任削弱等风险。公众接受度取决于具体情境，并受透明度、数字鸿沟和任务关键性等因素影响。证据基础存在地理分布不均的问题，大多数研究来自高收入国家，这凸显了将研究发现应用于中低收入国家所面临的挑战。有效治理需要建立多层次、适应性的生态系统，整合技术标准、伦理监督、社区参与和全球协作。

该研究认为，将AI融入公共卫生领域不仅仅是技术升级，而是一场重大的社会技术变革。应对AI的双重性质需要采取平衡策略，将伦理前瞻性嵌入设计之中，推动公平和参与式治理，并弥合全球证据差距。未来应优先发展可解释AI、建立稳健的数据治理模型、开展跨学科研究，并制定前瞻性政策框架，引导AI发展走向公平且可信的公共卫生成果。

原文出处：Gao Q, Chen L, Huang Z. Opportunities and challenges of artificial intelligence in public health: a systematic review on technological efficacy, ethical dilemmas, and governance pathways. Front Public Health. 2026 Jan 14;13:1748797. doi: 10.3389/fpubh.2025.1748797. PMID: 41613098; PMCID: PMC12847321.

链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41613098/