印度、欧盟、美国及中低收入国家公共卫生工具的比较算法治理

本研究调查了国际公共卫生工具的法律-技术架构，重点关注其在印度、欧盟、美国以及中低收入国家，特别是撒哈拉以南非洲地区的实施情况。它填补了一个研究空白：在资源受限的司法管辖区内，规范性卫生法与算法公共卫生基础设施之间缺乏充分的协调。主要目标是评估人工智能如何增强基于《国际卫生条例(2005)》(IHR 2005)和《世界卫生组织烟草控制框架公约》(WHO FCTC)的工具的实施，同时识别教义和基础设施瓶颈。运用比较教义分析和法律规范映射，本研究对立法工具、WHO 监测框架、包括 BlueDot、Aarogya Setu 和 EIOS 在内的 AI 系统以及合规指标进行了三角互证。初步结果显示，AI 提高了高能力司法管辖区在早期检测、监测精度和响应速度方面的表现，而中低收入国家则面临基础设施缺陷、数据隐私缺口和分散的法律框架。研究结果强调了欧盟《人工智能法案》和 GDPR 作为面向卫生的算法治理监管原型的重要性，并将其与许多中低收入国家初级的 AI 整合和有限的互联网普及率进行了对比。研究主张将 AI 嵌入符合权利、超国家协调的监管框架中，以确保公平的卫生结果和更强的合规性。它提出了一个受 FCTC 架构启发的算法条约制定模型，并呼吁建立以 WTO 争端解决机构为原型的、由 WHO 主导的合规机制，以增强大流行防范、监测公平性和跨国治理韧性。