После многих лет зависимости от доноров африканские страны стремятся к большей самостоятельности в здравоохранении. На Конференции по общественному здравоохранению в Африке (CPHIA), которая прошла на прошлой неделе в Дурбане, Ландри Донгмо Цаге рассказал о роли искусственного интеллекта и цифровых инструментов для Africa CDC. По его словам, ИИ может улучшить работу Центра по защите 1,4 миллиарда жителей континента и является частью континентальной стратегии ИИ Африканского союза и общей цифровой трансформации.
Цаге описал два основных уровня применения. Первый — внутри самого Africa CDC: автоматизация планирования, отчётности, финансов, закупок и мониторинга должна упростить управление данными и усилить центральный репозиторий информации о болезнях. Второй уровень направлен на поддержку государств-членов, особенно в сообществах и на объектах первичной медико-санитарной помощи, где часто начинаются вспышки. Цифровые инструменты и ИИ могут улучшить событийный надзор, обнаруживать сигналы раньше, передавать данные быстрее и вызывать более оперативные ответные меры. В Руанде Национальный центр медицинской разведки использует ИИ для отслеживания вспышек, материнских чрезвычайных ситуаций, телемедицины и принятия решений в реальном времени.
Вопросы владения данными и их защиты находятся в центре внимания: Африканский союз разработал континентальную политику в области данных, а Africa CDC готовит континентальную рамочную политику управления данными о здоровье. Эта рамка должна определить этичные правила сбора, хранения и использования данных, гарантировать африканское владение и обеспечить, чтобы партнёрства с частными и технологическими компаниями уважали суверенитет.
Цаге также предупредил о риске смещения алгоритмов, потому что многие модели обучены на данных из более благополучных регионов; решение — развивать алгоритмы на основе африканских данных. Africa CDC сотрудничает с государствами-членами, экспертами и частным сектором: разрабатывает руководящие принципы, укрепляет инфраструктуру данных и собирает точные, своевременные и представительные данные, чтобы они оставались в Африке и приносили пользу населению. При этом цифровые инструменты не сработают без базовой инфраструктуры — электричества, воды, персонала и функционирующей первичной медико-санитарной помощи — и без адекватного финансирования. Green Book Africa CDC выделяет три столпа устойчивого финансирования:
- увеличение внутренних инвестиций
- развитие инновационных источников финансирования
- обеспечение хорошего управления
Первичная медико-санитарная помощь остаётся основой санитарной безопасности: инвестиции в работников общинного здравоохранения, медсестёр и цифровые инструменты помогают раннему обнаружению вспышек и поддержанию услуг. Через новый Центр первичной медико-санитарной помощи Africa CDC помогает странам перестраивать системы с упором на доступность, равенство и инновации.
Сложные слова
- искусственный интеллект — компьютерные системы, выполняющие умные задачиискусственного интеллекта
- цифровой инструмент — программа или платформа для работы с даннымицифровых инструментов, Цифровые инструменты
- репозиторий — место для хранения информационных данных
- событийный надзор — наблюдение за внезапными эпидемиями и случаями
- владение данными — право контролировать и распоряжаться информациейвладения данными
- суверенитет — независимость страны в принятии решений
- первичная медико-санитарная помощь — базовые медицинские услуги для населенияпервичной медико-санитарной помощи
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Какие преимущества и риски вы видите в использовании ИИ для обнаружения вспышек заболеваний в сообществах?
- Какие шаги, по вашему мнению, нужны, чтобы данные о здоровье оставались в Африке и уважали суверенитет стран?
- Как можно обеспечить работу цифровых инструментов в местах без стабильного электричества и достаточного персонала?
Похожие статьи
Почему языковые модели ошибаются при умножении четырёхзначных чисел
Новое исследование показало, что современные большие языковые модели плохо умножают четырёхзначные числа, потому что не хранят и не используют промежуточные результаты. Метод ICoT и дополнительные цели обучения помогают моделям запоминать шаги и давать правильный ответ.
Танзания борется с бешенством через вакцинацию собак
Бешенство в Танзании остаётся серьёзной угрозой: около 1,500 человек умирают ежегодно, а полный курс PEP стоит US$100. Массовая вакцинация собак и подход «One Health» помогают сокращать случаи и стремятся устранить смертельные исходы к 2030 году.
