중남미의 연구단체와 비정부기구들이 인공지능(AI)을 활용해 성적·생식 건강 정보 접근을 넓히고 있습니다. 페루와 아르헨티나의 프로젝트는 청소년과 소외된 집단, 특히 원주민과 트랜스젠더 공동체를 대상으로 전통적 보건 서비스가 미치지 못한 부분을 보완하려는 목적을 지닙니다.
페루에서는 산부인과 의사 Ana Miluzka Baca Gamarra가 케추아어 챗봇 TeleNanu 설계를 주도했습니다. TeleNanu는 생성형 AI와 다섯 단계 상담 모델을 결합해 신뢰를 쌓고 필요를 파악하며 이해도를 확인하는 방식으로 소통을 엽니다. 조산사들이 WHO와 페루 보건부 지침, 동료 심사 문헌과 전문 지식을 바탕으로 시스템을 학습시켰고, 플랫폼은 지난 1년 동안 케추아어와 스페인어로 88,000건이 넘는 문의를 받았습니다.
비영리단체 APROPO는 WhatsApp·웹·소셜미디어에서 이용 가능한 생성형 AI 플랫폼 NOA를 공개했고, NOA는 국내외 정확한 데이터를 바탕으로 학습되었다고 설명합니다. 페루의 성 건강 상황은 악화 중이며, 2024년에는 8,000건이 넘는 신규 HIV 감염이 보고되었고 20대가 가장 큰 영향을 받았으며 전체 출생의 12%는 10세에서 19세 사이의 산모에게서 나왔습니다. APROPO는 2026년까지 100,000명의 청소년에게 도달하는 것을 목표로 합니다.
아르헨티나에서는 연구자들이 AI의 해악 가능성도 조사합니다. Virginia Silveira 등은 편향된 모델이 트랜스젠더의 몸을 지우고 차별을 반복할 위험이 있다고 경고했습니다. 2022년 인구조사에서는 거의 200,000명을 트랜스젠더 또는 논바이너리로 집계했고, 2021년 보고서는 기대수명이 35–40세이며 보건소에서 높은 수준의 차별이 존재한다고 지적했습니다. CIECTI는 대형 언어 모델을 시험해 낙인적 반응과 임상적 오류를 확인했고, 사람이 트랜스젠더인지 시스젠더인지에 따라 적절한 절차를 거부하는 사례를 발견했습니다. 팀은 피해 평가 도구를 만들고 편향을 줄이기 위해 데이터를 추가할 계획입니다.
전문가들은 더 나은 데이터와 규제, 공공·민간의 협력, 공동체 참여의 필요성을 강조합니다. CLIAS는 2023년과 2024년 사이에 15개의 AI 프로젝트를 지원하고 고품질 건강 데이터셋을 위한 가이드를 제작했습니다. 연구자들은 도구가 대표성 있는 정보로 훈련되고 시기적절한 인간의 감독과 함께 사용될 때 AI가 성적·생식 건강을 지원할 수 있다고 말합니다.
- 더 나은 데이터
- 명확한 규제
- 공공·민간 협력
- 공동체 참여
어려운 단어·표현
- 생성형 — 인공지능이 새 텍스트나 답변을 만드는 방식생성형 AI
- 상담 — 문제와 필요를 이야기하며 도움 찾는 과정상담 모델
- 조산사 — 산모와 출산을 도와주는 보건 전문가조산사들이
- 동료 심사 — 전문가들이 연구 내용을 검토하는 절차동료 심사 문헌
- 편향되다 — 한쪽 관점으로 치우쳐 공정하지 않은 상태편향된
- 낙인적 — 부정적이고 차별을 촉발하는 사회적 태도낙인적 반응
- 대표성 — 여러 집단을 고르게 반영하는 성질대표성 있는
- 감염 — 병원체가 몸에 들어와 병을 일으킴감염이
팁: 글에서 강조된 단어에 마우스를 올리거나 포커스/탭하면, 읽거나 들으면서 바로 간단한 뜻을 볼 수 있습니다.
토론 질문
- AI 기반 도구가 성적·생식 건강 접근성을 넓힐 때 어떤 장점과 한계가 있을까요? 구체적 이유를 적어 보세요.
- 지역 언어와 소수자 공동체를 포함하도록 기술을 설계하려면 어떤 형태의 공동체 참여가 필요할까요?
- 편향과 낙인을 줄이기 위해 어떤 종류의 데이터와 규제가 우선되어야 한다고 생각합니까? 예를 들어 설명하세요.
