Latin Amerika genelinde araştırma grupları ve sivil toplum kuruluşları, yapay zekayı cinsel ve üreme sağlığı bilgisine ulaşımı genişletmek için kullanıyor. Amaç, geleneksel hizmetlerin yetersiz kaldığı gençler ve ötekileştirilmiş gruplara, özellikle Yerli ve trans topluluklara ulaşmak.
Peru'da doğum uzmanı Ana Miluzka Baca Gamarra, ergenler için Keçua dilinde çalışan TeleNanu sohbet botunun tasarımına liderlik etti. TeleNanu, güven oluşturmak ve ihtiyaçları belirlemek için üretken yapay zeka ile beş aşamalı bir danışmanlık modelini kullanıyor. Ebe ve hemşireler sistemi Dünya Sağlık Örgütü, Peru Sağlık Bakanlığı yönergeleri, hakemli literatür ve mesleki bilgiyle eğitti.
APROPO ise NOA adlı platformu WhatsApp, web ve sosyal medyada başlattı ve platformun doğru yerel ve uluslararası verilerle eğitildiğini belirtiyor. Peru'da 2024'te bildirilen yeni HIV vakaları ve genç annelik oranları gibi yükselen cinsel sağlık sorunları nedeniyle APROPO, 2026'ya kadar 100.000 ergene ulaşmayı hedefliyor.
Araştırmacılar yapay zekanın trans kişiler için nasıl zarar oluşturabileceğini de inceliyor. Çalışmalar, önyargılı modellerin ayrımcılığı tekrarlama riskine dikkat çekiyor ve testlerde damgalayıcı yanıtlar ile klinik hatalar bulundu.
Zor kelimeler
- ötekileştirmek — grubu dışlamak veya ayrı tutmakötekileştirilmiş
- üreme sağlığı — gebelik ve cinsel sağlıkla ilgili durumlar
- üretken yapay zeka — yeni metin veya içerik üreten yapay zeka
- danışmanlık modeli — belli bir yardım ve rehberlik yöntemidanışmanlık modelini
- hakemli literatür — uzmanların incelediği bilimsel makale ve yayınlar
- önyargılı — taraflı veya adil olmayan tutum
- damgalayıcı — insanları ayıplayan veya küçük düşüren
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Yapay zekanın gençlerin cinsel ve üreme sağlığı bilgilerine ulaşmasını kolaylaştırmasının avantajları ve riskleri neler olabilir?
- Keçua gibi yerel dillerde hizmet sunmanın etkileri hakkında ne düşünüyorsunuz? Örnek verin.
- Yapay zekadaki önyargıları azaltmak için hangi önlemler alınabilir? Kısa bir öneri listesi yapın.
İlgili makaleler
Yapay zekâ melanomu tespit etmek için test ediliyor
University of Missouri araştırmacıları, 400.000 görüntüyle yapay zekânın melanomu tanıyıp şüpheli vakaları hızla belirlemesini test etti. Sistem uzmanların yerine geçmek için değil, doktorlara karar desteği sağlamak için tasarlandı.
İspanya'da içki yaşının yükselmesi ergen alkol kullanımını azalttı
Yeni çalışma, İspanya'da asgari yasal içki yaşının yükseltilmesinin ergenlerde alkol kullanımını azalttığını; okul başarıları ve akıl sağlığı göstergelerinin iyileştiğini gösteriyor. Bulgular Journal of Health Economics'te yayımlandı.
