In Lateinamerika setzen Gesundheitsgruppen und Forschende zunehmend generative Künstliche Intelligenz ein, um sexuelle und reproduktive Gesundheitsinformationen für junge sowie marginalisierte Menschen besser zugänglich zu machen. In Peru entwickelte die Gynäkologin Ana Miluzka Baca Gamarra an der University of San Martín de Porres den Quechua-Chatbot TeleNanu. Die Plattform liefert evidenzbasierte Antworten und kann bei Bedarf an persönliche Beratung weiterleiten.
TeleNanu arbeitet mit einem fünfstufigen Beratungsmodell, das auf Kontaktaufnahme, Bedarfsermittlung, Antworten, Verständnisprüfung und offener Kommunikation setzt:
- Kontakt aufbauen
- Bedürfnisse identifizieren
- antworten
- Verständnis überprüfen
- Kommunikation offen halten
Hebammen trainierten das System anhand von WHO- und peruanischen Gesundheitsrichtlinien, begutachteter Fachliteratur und beruflicher Erfahrung. TeleNanu hat im letzten Jahr mehr als 88.000 Anfragen in Quechua und Spanisch bearbeitet, darunter auch einige aus dem Ausland. Die NGO APROPO startete im Oktober die generative-KI-Plattform NOA, die über WhatsApp, Web und soziale Medien zugänglich ist. APROPO erklärt, NOA sei mit genauen lokalen und internationalen Daten trainiert worden und wolle bis 2026 100.000 Jugendliche in besonders bedürftigen Regionen erreichen.
Die Initiative reagiert auf öffentliche Gesundheitsdaten: 2024 wurden mehr als 8.000 neue HIV-Fälle gemeldet, 12 Prozent der Geburten entfielen auf Mütter im Alter von 10 bis 19 Jahren, und die mütterliche Sterblichkeit bei Jugendlichen steigt. Expertinnen und Aktivistinnen warnen vor Zugangsbeschränkungen, fehlender Datenvielfalt und ethischen Problemen. APROPO nennt die Notwendigkeit staatlich-privater Koordination. Forschende des argentinischen CIECTI fanden stigmatisierende Antworten und fachliche Lücken in grossen Sprachmodellen, entwickelten ein Instrument zur Klassifizierung von Schäden und planen repräsentativere Daten. Der Conicet-Forscher Marcelo Risk bezeichnete Verzerrungen in Trainingsdaten als zentral und forderte menschliche Aufsicht; Fachleute plädieren dafür, Wissenschaft, Gesundheitssysteme und Gemeinschaften in Design und Evaluation zu verbinden.
Schwierige Wörter
- künstliche Intelligenz — Computerprogramme, die menschenähnliche Aufgaben automatisch lösengenerative Künstliche Intelligenz, generative-KI-Plattform
- evidenzbasiert — auf wissenschaftlichen Belegen oder Studien beruhendevidenzbasierte
- bedarfsermittlung — Feststellung, welche Hilfe oder Information gebraucht wird
- stigmatisierend — Menschen negativ markieren oder beschämenstigmatisierende
- verzerrung — eine ungenaue oder einseitige Darstellung von DatenVerzerrungen
- repräsentativ — so, dass die Daten eine ganze Gruppe zeigenrepräsentativere
- sterblichkeit — Anteil der Todesfälle in einer Gruppe
Tipp: Fahre über markierte Wörter oder tippe darauf, um kurze Definitionen zu sehen – während du liest oder zuhörst.
Diskussionsfragen
- Welche Chancen und Risiken sehen Sie, wenn generative KI sexuelle und reproduktive Gesundheitsinformationen für junge Menschen bereitstellt? Nennen Sie je ein Beispiel aus dem Text.
- Wie wichtig ist staatlich-private Koordination bei Gesundheitsprojekten wie NOA? Begründen Sie Ihre Meinung mit Argumenten aus dem Artikel.
- Welche konkreten Schritte könnten Forschende und Organisationen unternehmen, um Verzerrungen in Trainingsdaten zu reduzieren? Beziehen Sie sich auf Vorschläge im Text.
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