AI thay đổi chăm sóc y tế cơ bản ở châu Phi hạ SaharaCEFR B2
5 thg 2, 2026
Phỏng theo Guest Contributor, Global Voices • CC BY 3.0
Ảnh: Dieuvain Musaghi, Unsplash
Trí tuệ nhân tạo đang được triển khai để cải thiện tiếp cận và chất lượng chăm sóc y tế cơ bản ở châu Phi hạ Sahara. Ở Siaya County, tây Kenya, một nông dân 28 tuổi bị sốt được chẩn đoán trong khoảng 90 giây vào năm 2024 sau khi nhân viên y tế cộng đồng chụp mẫu máu nhuộm dày bằng một điện thoại thông minh gắn vào kính hiển vi di động trị giá USD 50. Một thuật toán gợi ý “Plasmodium falciparum ++” với độ chính xác 98.5 percent.
Dự án thí điểm do Bộ Y tế Kenya với hỗ trợ kỹ thuật của Ubenytics hiện hoạt động ở hơn 420 cơ sở tại eight counties. Kết quả sơ bộ công bố trên The Lancet Digital Health vào March 2025 cho thấy giảm 31 percent kê kháng sinh không phù hợp và giảm 19 percent biến chứng sốt rét nặng trong khu vực can thiệp. Những dự án tương tự gồm Chestify AI ở Ghana, giúp bác sĩ đọc X-quang ngực và rút thời gian trả kết quả; ở 25 health facilities Chestify báo cáo giảm khoảng 40 percent thời gian, với báo cáo hình ảnh giao trong vòng 3 hours thay vì vài ngày. Chương trình giao máu bằng drone ở Rwanda dùng thuật toán điều hướng, rút thời gian giao trung bình từ 42 minutes xuống 18 minutes ở các huyện khó tiếp cận.
Khoảng cách y tế vẫn lớn: châu Phi hạ Sahara chiếm 11 percent dân số thế giới nhưng chịu 24 percent gánh nặng bệnh tật toàn cầu, có 3 percent nhân lực y tế toàn cầu và chi tiêu y tế toàn cầu dưới 1 percent. Nigeria có khoảng một nhà giải phẫu bệnh trên 500,000 người so với trung bình toàn cầu một trên 25,000. Các công cụ AI còn giúp người không chuyên, như dự án AI Health Lab của Đại học Makerere dùng siêu âm sản khoa có hướng dẫn bằng AI và nghiên cứu trên The Lancet năm 2019 ở Zambia cho thấy mô hình deep learning hoạt động tốt với bệnh võng mạc đái tháo đường và phù hoàng điểm.
Chi phí cũng giảm: huấn luyện một LLM quét kính hiển vi sốt rét hiệu năng cao tốn roughly USD 180,000 vào 2022; tới cuối 2025 chi phí cận biên mỗi xét nghiệm ở triển khai quy mô lớn dưới USD 0.30. Quy định và lưu trữ dữ liệu tại chỗ, nguồn tài trợ bền vững và giám sát con người là yếu tố then chốt. Kenya’s Pharmacy and Poisons Board và Nigeria’s National Agency for Food and Drug Administration and Control đã ban hướng dẫn thực dụng về AI như một thiết bị y tế trong past 18 months. Rủi ro gồm hallucination (dự đoán sai), bias, hiểu bối cảnh yếu và các vấn đề riêng tư, an ninh. Với quản trị cẩn trọng, tới 2030 một nhân viên y tế cộng đồng với điện thoại USD 120 và một LLM qua 5G có thể đưa câu trả lời trong vài phút thay vì phải đi một quãng 200 kilometre (124 miles).
Từ khó
- trí tuệ nhân tạo — hệ thống máy tính mô phỏng tư duy con người
- thuật toán — quy trình tính toán cho xử lý dữ liệu
- kính hiển vi di động — thiết bị phóng đại dùng di chuyển dễ dàng
- LLM — mô hình ngôn ngữ lớn dùng cho trả lời
- siêu âm sản khoa — kỹ thuật siêu âm cho kiểm tra thai sản
- biến chứng — tình trạng xấu phát sinh từ bệnh hoặc điều trị
- quy định — văn bản hoặc hướng dẫn pháp lý bắt buộc
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn nghĩ lợi ích chính của việc sử dụng AI trong chăm sóc y tế ở vùng nông thôn là gì? Hãy nêu một hoặc hai lý do.
- Những rủi ro như hallucination, bias, và vấn đề riêng tư nêu trong bài có thể ảnh hưởng thế nào tới bệnh nhân và dịch vụ y tế?
- Để đảm bảo triển khai AI y tế bền vững ở châu Phi hạ Sahara, các nước nên ưu tiên những biện pháp nào? Vậy bạn đề xuất gì?
Bài viết liên quan
Tóc ghi lại tiếp xúc với hóa chất
Nghiên cứu từ University of Texas at Austin cho thấy tóc người có thể lưu lại dấu vết tiếp xúc với hóa chất qua ngày, tuần và tháng. Phương pháp mới quét sợi tóc nguyên vẹn và phát hiện nhiều hợp chất, giúp hiểu tiếp xúc lâu dài hơn máu hay nước tiểu.
