张文宏：医疗公平不会因为药物创新而自然到来

随着人工智能、基因编辑等技术的突飞猛进，全球生物医药正经历前所未有的创新浪潮。然而，最具颠覆性的前沿技术往往最先涌向支付能力充沛的成熟市场，而承受最沉重疾病负担的欠发达地区与脆弱人群却难以享受红利。

9月13日，在2026浦江创新论坛·全球健康与发展论坛上，国家传染病医学中心（上海）主任、复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏指出：“医疗的公平性并不会因为世界的发展和药物的创新而自然到来。如果不建立系统性的筛查、可及的支付与底层的递送能力，哪怕最先进的药物被发明出来，也无法抵达最需要它的人群。”

他提到，自1882年发现结核分枝杆菌至今140余年，全球已有近半数发达国家基本实现了结核病的消除。然而，全球每年仍有约1000万人新发结核病，因结核病及其导致的不可逆肺损伤而死亡的人数每年高达123万。

新冠疫情之后，结核病迅速重回全球致死率第一大传染病的位置。张文宏指出，在资源匮乏的高负担地区，传统防控策略之所以收效放缓，核心原因在于“诊断不足、耐药严重、疗程过长、药物不可及”等系统性障碍。

尽管世界卫生组织（WHO）近年来推出了治愈率可达85%到90%的新型全口服短程治疗方案，但全球高达58%的耐药结核病患者根本未能进入正规治疗路径。许多患者从未接受过耐药分子诊断，只能被当成普通结核，延误治疗。即便确诊，面对动辄耗时两年、副作用极大且价格昂贵的传统方案，绝大多数贫困家庭最终只能被迫放弃。技术红利与低资源环境之间的落差，构成了难以跨越的鸿沟。

如何让医疗创新惠及资源匮乏地区的患者？张文宏团队近年来在我国贵州、云南、浙江等地的基层实践提供了一套行之有效的中国方案。

“按照世卫组织的筛查标准，大量隐匿传染源根本不会主动走进医院，这恰恰是疾病持续蔓延的根源。”张文宏指出，团队通过将便携式超低剂量CT、人工智能辅助影像初筛，与床旁快速分子诊断（POCT）深度整合为一站式流动筛查模式，几分钟内即可在村口完成从影像识别到耐药基因分型的闭环判定。

他与团队还探索了将传统数月的服药周期缩短为每周三次、吃一个月的极简预防性治疗新方案，减轻患者负担。面对高发地区进口原研新药短缺或医保覆盖受限的现实，团队通过大规模多中心临床试验改写国内指南，在引进WHO推荐方案的同时，量身定制了多套精准替代方案。

与会嘉宾认为，要解决全球医疗资源分配不公问题，全球健康研发模式需要经历一场根本性范式革命，从过去发达国家主导的研发后向南方国家转移，转向全球南方从源头共同定义问题、共同创造方案。

南非科创部部长顾问恩兰拉·姆索米（Nhlanhla Msomi）提出，非洲不能永远充当创新的临床受试地或被动受捐者：“我们必须建立自己的科研基础设施与制造主权。全球南方的合作核心，在于彼此平等的议程设置权。”

上海全球健康创新研究院疟疾项目负责人玛丽丝·科尔曼（Marlize Coleman）在圆桌讨论中指出：“全球77%的疟疾病例集中在11个国家。防治策略绝不能‘一刀切’，必须深入当地社区，倾听传统领袖的诉求，让中国等新兴力量的技术储备与非洲本土生态形成精准对接。”

在底层新药创制端，前沿AI正被重构为破解冷门疾病的普惠工具。全球健康药物研发中心（GHDDI）数据科学部负责人郭晋疆指出，传染病病原体往往具有厚壁、高外排泵及高耐药变异特性，且针对儿童与孕妇的安全窗口极窄。

“AI绝不能仅仅追逐热门的抗肿瘤靶点，我们正在将生成式大模型嵌入抗结核、抗疟候选分子的早期毒性优化，在短短几个月内完成过去数年的改造周期。更重要的是，我们要让AI在立项第一天就考虑到低资源场景的稳定性与成本限制。”他说。

“学术期刊的聚光灯不能只盯着技术看起来够不够时髦，更要衡量其能否真正解决应用现场的短板。”《细胞》（Cell）杂志副主编谭家颖提到，“一项技术如果在顶尖三甲医院表现优异，却在基层农村无法落地，那它的创新价值就要大打折扣。”