议程

人工智能正在重塑卫生系统检测疾病、提供护理和管理资源的方式。然而，人工智能在医疗卫生领域的前景依然分布不均，创新集中在高收入环境中，而受益最多的国家往往成为受益者而不是贡献者。此外，由于缺乏足够的数据来充分反映全球人口在传统生活方式、文化、种族、语言和其他相关参数方面的多样性，这极大地助长了数据驱动型人工智能解决方案的有效性参差不齐。

埃及的AI SHARE举措提供了一种不同的模式。AI SHARE建立在本地开发的人工智能诊断工具的基础上，这些工具经过多种埃及数据训练，从一开始就旨在与邻近的阿拉伯和非洲国家共享，它体现了人工智能合作的南南愿景，即全球南方国家开发、拥有解决方案并相互转让解决方案，而不是坐等打包技术从偏远地区和不同环境中涓涓细流。

本节会议将探讨大规模构建这种灵活的模型需要什么。它将探索将人工智能健康创新从国家影响转变为区域相关性所需的条件，以及实现这一负责任和可持续的旅程需要哪些治理、数据和制度框架。

小组讨论可围绕三个指导性问题展开：

• 需要哪些制度和监管框架来确保AI卫生解决方案能够在不同国情下负责任地调整和部署？ 
• 在医疗卫生领域人工智能有效跨境推广之前，必须建立哪些数据管理和互操作性标准？ 
• 南南合作模式如何重塑全球AI健康格局，需要什么样的投资和伙伴关系结构来维持这些格局？