Organisasi kesehatan dan peneliti di Amerika Latin mulai memakai generative AI untuk memperluas akses informasi kesehatan seksual dan reproduksi bagi anak muda dan kelompok terpinggirkan. Di Peru, bidan Ana Miluzka Baca Gamarra merancang TeleNanu, chatbot berbahasa Quechua yang dikembangkan di University of San Martín de Porres; nama TeleNanu berarti "orang yang dipercaya" dalam bahasa Quechua. Platform ini menggabungkan generative AI dengan model konseling yang mengikuti lima langkah inti.
TeleNanu dilatih menurut pedoman WHO, pedoman Kementerian Kesehatan Peru, literatur peer-reviewed, dan pengetahuan profesional. Dalam setahun terakhir platform menangani lebih dari 88.000 pertanyaan dalam bahasa Quechua dan Spanyol, termasuk beberapa dari luar Peru. Pada Oktober, organisasi nirlaba APROPO meluncurkan NOA, platform AI yang dapat diakses lewat WhatsApp, situs web, dan media sosial; APROPO menyatakan NOA dilatih dengan data lokal dan internasional yang akurat dan menargetkan menjangkau 100.000 remaja pada 2026 melalui strategi digital untuk wilayah yang paling membutuhkan.
Data kesehatan masyarakat mendorong pengembangan ini: lebih dari 8.000 kasus HIV baru dilaporkan pada 2024 dengan orang dewasa muda di usia 20-an paling terdampak; 12 persen kelahiran terjadi pada ibu berusia 10 hingga 19; serta kematian ibu remaja menunjukkan kenaikan. Para ahli dan aktivis menyoroti tantangan penting, termasuk akses, kurangnya data yang beragam dan etis, serta kebutuhan koordinasi publik-swasta. Aktivis Virginia Silveira memperingatkan bahwa AI dapat mereproduksi diskriminasi historis terhadap orang transgender.
Peneliti di CIECTI, Argentina, menguji large language models dengan berbagai prompt dan menemukan respons yang stigmatis serta celah klinis. Mereka mengembangkan alat untuk mengklasifikasikan bahaya dan berencana membuat data yang lebih representatif untuk mengurangi bias. Peneliti Conicet Marcelo Risk menegaskan bahwa bias dalam data pelatihan adalah persoalan sentral dan mendesak pengawasan manusia. Spesialis lain menyerukan pengaitan antara ilmu pengetahuan dan sistem kesehatan serta keterlibatan komunitas dalam perancangan dan evaluasi.
- Membangun hubungan
- Mengidentifikasi kebutuhan
- Memberikan respons
- Memverifikasi pemahaman
- Menyimpan komunikasi tetap terbuka
Kata-kata sulit
- mengembangkan — membuat atau memperbaiki sesuatu menjadi lebih baikdikembangkan
- melatih — memberi latihan atau data agar bisa berfungsidilatih
- pedoman — aturan atau panduan untuk bertindak
- terpinggirkan — kelompok yang kurang mendapat perhatian atau dukungan
- representatif — mewakili karakteristik kelompok secara umum
- diskriminasi — perlakuan tidak adil terhadap individu atau kelompok
- pengawasan — pemantauan dan kontrol agar sesuatu aman
- mengklasifikasikan — mengelompokkan informasi menurut kategori tertentu
Tips: arahkan kursor, fokus, atau ketuk kata yang disorot di dalam teks untuk melihat definisi singkat sambil membaca atau mendengarkan.
Pertanyaan diskusi
- Bagaimana penggunaan AI berbahasa lokal seperti Quechua dapat mengubah akses informasi kesehatan bagi komunitas adat? Jelaskan dengan contoh.
- Apa langkah konkret yang dapat diambil untuk mengurangi bias dalam data pelatihan AI kesehatan?
- Apa keuntungan dan risiko menggunakan platform seperti WhatsApp dan media sosial untuk layanan kesehatan reproduksi remaja?
Artikel terkait
Sains warga bantu pantau kesehatan dan SDG
Tinjauan ilmiah menemukan sains warga dapat membantu memantau indikator kesehatan dan kesejahteraan yang terkait SDG dan Target Triple Billion WHO. Studi ini menunjukkan potensi besar, contoh praktik, serta tantangan kualitas dan partisipasi.
Pemimpin Penelitian Afrika Dorong Kontrol Lokal atas RD&I Kesehatan
Pemimpin penelitian Afrika meminta pengendalian regional atas penelitian dan pengembangan kesehatan. Mereka menyorot penurunan bantuan sejak 2021 dan mendorong pembiayaan, kapasitas produksi vaksin, serta kebijakan regional untuk membuka pasar.
Afrika Mendesak Pembiayaan Kesehatan yang Lebih Adil
Di UNGA80, pembuat kebijakan Afrika menyerukan perubahan cara pembiayaan kesehatan. Obinna Ebirim menyoroti ketergantungan pada donor, kekurangan tenaga kesehatan, infrastruktur lemah, dan memberikan contoh Program National Health Fellows di Nigeria.
AI Mempelajari Nilai Budaya dari Perilaku Manusia
Penelitian University of Washington menunjukkan AI yang dilatih mengamati perilaku manusia dapat meniru nilai budaya. Eksperimen permainan dan tes donasi menunjukkan agen yang dilatih pada data kelompok Latino bertindak lebih tolong‑menolong.