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África impulsa la autosuficiencia sanitaria con AI y datos — Nivel B2 — doctor sitting at the table in front of girl

África impulsa la autosuficiencia sanitaria con AI y datosCEFR B2

27 oct 2025

Adaptado de Ogechi Ekeanyanwu, SciDev CC BY 2.0

Foto de Francisco Venâncio, Unsplash

Nivel B2 – Intermedio-alto
8 min
447 palabras

Tras años de dependencia de donantes, varios países africanos buscan fortalecer sus sistemas de salud y lograr autosuficiencia. En la Conferencia sobre Salud Pública en África (CPHIA) en Durban, la semana pasada, Landry Dongmo Tsague describió cómo la inteligencia artificial (AI) forma parte de una transformación digital alineada con la estrategia continental de AI de la Unión Africana y puede reforzar la labor de Africa CDC para proteger a 1.4 billion de personas.

Africa CDC propone dos niveles de uso. El primer nivel incorpora AI y automatización en procesos internos —planificación, informes, finanzas, compras y monitoreo— para agilizar la gestión de datos y consolidar un repositorio central de inteligencia sobre enfermedades. El segundo nivel está dirigido a los estados miembros, sobre todo en entornos comunitarios y de atención primaria donde suelen surgir la mayoría de los brotes; las herramientas digitales y la AI pueden mejorar la vigilancia basada en eventos, detectar señales tempranas, acelerar la transmisión de datos y desencadenar respuestas más rápidas. Tsague mencionó el Centro Nacional de Inteligencia Sanitaria de Ruanda, donde la AI apoya el rastreo de brotes, emergencias maternas, la telemedicina y la toma de decisiones en tiempo real.

La propiedad y protección de los datos son prioridades. La Unión Africana cuenta con un marco de políticas de datos y Africa CDC está elaborando un Marco Continental de Gobernanza de Datos de Salud para definir la recopilación, almacenamiento y uso ético de los datos, garantizando la propiedad africana y la soberanía en las asociaciones con el sector privado. El sesgo en algoritmos, por entrenarse con datos de regiones más ricas, requiere el desarrollo de modelos alimentados con datos africanos representativos. Africa CDC trabaja con estados miembros, expertos y el sector privado para crear directrices, reforzar infraestructura y recoger datos precisos, oportunos y representativos; la meta es que esos datos permanezcan en África y beneficien a las poblaciones africanas.

Tsague advirtió que las herramientas digitales no funcionan donde falta la infraestructura básica: electricidad, agua, personal y atención primaria funcional son necesarios antes de que la AI aporte valor. También señaló que, con la disminución de fondos de donantes, la autosuficiencia exige financiación doméstica. El Green Book de Africa CDC sobre financiación sanitaria destaca tres pilares para un financiamiento sostenible:

  • Aumentar la inversión doméstica
  • Promover el financiamiento innovador
  • Asegurar una buena gobernanza

La atención primaria sigue siendo la base de la seguridad sanitaria; invertir en agentes de salud comunitarios, enfermeras y en herramientas digitales que los conecten ayuda a detectar brotes temprano y mantener servicios esenciales. A través de su nuevo Centro para la Atención Primaria de Salud, Africa CDC apoya a los países en el rediseño de sistemas centrados en accesibilidad, equidad e innovación.

Palabras difíciles

  • autosuficienciacapacidad de un país para sostenerse solo
  • automatizaciónuso de máquinas o programas para tareas
  • repositoriolugar central donde se guarda información
    repositorio central
  • vigilancia basada en eventossistema que detecta alertas según eventos
  • soberaníaderecho a controlar recursos y decisiones
  • sesgoerror sistemático que afecta resultados
  • infraestructuraservicios y recursos básicos para funcionar
  • financiacióndinero público o privado para pagar servicios
    financiación doméstica

Consejo: pasa el cursor, enfoca o toca las palabras resaltadas en el artículo para ver definiciones rápidas mientras lees o escuchas.

Preguntas de discusión

  • ¿Qué desafíos concretos pueden impedir que los países mantengan la propiedad y la soberanía de los datos de salud en África? Da ejemplos.
  • ¿De qué maneras la financiación doméstica podría ayudar a lograr autosuficiencia en los sistemas de salud? Explica con razones.
  • Teniendo en cuenta el problema del sesgo en algoritmos, ¿qué ventajas y dificultades ves en crear modelos alimentados con datos africanos?

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