印度有五亿人口需要更好地获得高质量的基本卫生服务，该国不断增长的数字专业知识和基础设施为改善生活提供了广阔的空间。但是也很清楚，创新的潜力必须与精心的治理相匹配。

印度有将近4亿人拥有智能手机，十亿的人经常使用互联网，而移动数据的费用则是全球平均水平的十分之一。Aadhaar(印度数字通用ID)是一种可生物识别的唯一身份识别码系统，现已向该国大多数居民提供。

印度拥有强大的医学，技术和应用研究机构，例如全印度医学科学研究所，印度理工学院和科学与工业研究理事会。该国健康的民主制-世界上最大的民主制-提供问责制。

训练有素的医生和护士非常短缺，但是可用的许多辅助卫生工作者意味着有很大的机会利用人工智能和其他技术来支持医务人员的工作。

然而，对于技术应用的担忧正在出现，尤其是在隐私，问责制和访问平等性方面，以不让穷人落后。由我和日内瓦国际与发展研究所研究生院的伊洛娜·基克布施(Ilona Kickbusch)主持的新的柳叶刀与金融时报联合委员会正在探索这些挑战。

去年5月，世界卫生大会批准了一项决议，将“数字技术的开发，评估，实施，扩大规模和更大利用作为优先事项，以促进所有人平等，负担得起和普遍获得卫生服务”。

虽然人类医师不会因患者的肤色而误导，但AI系统可以

潜力巨大。印度已开始数字化公共卫生数据流，包括集中化数据的可视化和监视。国家卫生指南已被纳入针对社区卫生工作者的基于智能手机的系统中。

人工智能可以帮助解决因缺乏医生而无法完成关键任务(例如，对肺结核进行X射线筛查，对骨折进行创伤成像或对糖尿病性视网膜病变进行筛查)而引起的问题。AI对X射线的解释质量现在已经接近人类分析的质量，有时甚至更高。

人工智能提供了新的可能性。例如，训练有素的深度学习系统可以检测出糖尿病性视网膜病(可预防的失明的主要原因)，它也能够通过视网膜照片确定年龄，性别和心血管疾病的风险，这是眼科医生无法匹敌的。

然而，这种“黑匣子”应用程序(人们无法理解其内部工作原理)也引起了人们的关注。使用计算机分析没有人会做的数字视觉图像时，有许多错误分类错误的例子，这表明缺乏真正的理解。

虽然人类医师不会因患者的肤色而误导，但AI系统却可以。已经证明，在非洲行之有效的读取胸部X光的算法在印度次大陆产生假阳性。值得信赖的AI可能指日可待，但尚未完全到来。

除技术问题外，另一个关键挑战是协调负责有效数字健康干预措施的各个利益相关者，每个利益相关者都有不同的指导原则和激励措施。