AI转型实例：阿联酋政府靠AI缩小医疗落差，荷兰Erasmus医学中心将AI伦理导入临床

阿联酋卫生服务部（UAE Emirates Health Services）首席人工智能官暨首席信息官和荷兰Erasmus医学中心急重症医师相继在SAS Innovate 2025大会第二日登场，分享AI在政府机构和医疗场景的落地经验与实际成效。

首先登场的是阿联酋卫生服务部首席人工智能官暨首席信息官Mubaraka Ibrahim。她指出，阿联酋很早就推动AI发展，2017年即任命全球首位AI部长，并在2021年发布国家级AI战略，还成立专门的AI大学，更在各政府部门设置22位首席人工智能官，她就是其中之一。这些首席人工智能官与AI部长密切合作，来确保公部门以安全、有效的方式导入AI应用。

阿联酋卫生服务部目前服务阿联酋北部5个酋长国、管理超过130间医疗机构，以AI作为优化医疗服务的核心手段。Mubaraka Ibrahim表示，卫生服务部的AI策略聚焦3大目标，包括提升医疗看护品质、创建医疗从业人员与病患对AI的信任，以及用AI缩小人们获得医疗服务的差距。

在这个脉络下，卫生服务部先是在2019年构建EHS智能平台，来部署AI模型，至今已开发超过40套AI模型，来协助医疗决策。这些模型有ICU死亡率风险预测模型，在COVID-19疫情中发挥关键作用，其他还有疾病监测模型、急诊转住院预测模型等。此外，卫生服务部也导入其他技术，如机器人手术、智能药店（机器人药房）和语音识别等，来强化临床作业效率。

她指出，这些应用已带来明显成果，像是提高临床决策的准确性、减轻医护人员负担、强化病患参与感，甚至提高了医疗财务效率。

再来是荷兰Erasmus MC医学中心的急重症医师Michel van Genderen，他分享自家医院如何与WHO、台夫特理工大学和SAS联手，来推动REAiHL计划（Responsible and Ethical AI in Healthcare Lab），将WHO制定的AI伦理原则落实到临床实务和模型治理流程。

Michel van Genderen先是引述一项调查，这份调查访问了27间欧洲ICU、共316位医师，发现超过90%的受访医师认为AI可减少文书作业、提升决策品质，但只有约半数的医师熟悉模型准确率、特异性与公平性等指标，且近9成医师表示，若能看到模型运行与评估数据，会更愿意采用AI。这些结果凸显“可解释性与透明度”是AI在临床落地的关键。

为此，Erasmus MC医学中心导入两种做法，包括AI模型登录制度，来关注模型用途与性能，以及构建模型偏误（Bias）侦测与持续评估流程，确保模型在实际场景中安全可用。他举例，他们自己医院曾开发一套模型，来判断癌症手术后患者是否可出院，因医院IT系统更新，导致数据表变动，造成模型预测失准。但还好该模型仍处于研究阶段，即时发现问题并修正，否则后果难以想象。

此外，Erasmus MC也打造一套即时呼吸机仪表板，可24小时即时监控患者状况，让医护人员快速调整治疗策略（如下图）。他们统计，导入后，获得即时看护的病患人数多了1倍。