Penerapan AI Dalam Program Keluarga Yang Berencana

Penerapan AI Dalam Program Keluarga Yang Berencana – Peningkatan investasi pada teknologi baru di negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah telah menciptakan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk memanfaatkan inovasi digital guna meningkatkan program keluarga berencana sukarela.

Penerapan AI Dalam Program Keluarga Yang Berencana

dodingtonfamily – Secara khusus, penggunaan kecerdasan buatan (AI) untuk mendapatkan wawasan baru mengenai keluarga berencana dan mengoptimalkan pengambilan keputusan dapat berdampak jangka panjang pada program, layanan, dan pengguna. Kemajuan AI saat ini hanyalah permulaan. Seiring dengan penyempurnaan pendekatan dan alat ini, para praktisi tidak boleh melewatkan kesempatan untuk menggunakan AI untuk memperluas jangkauan dan dampak program keluarga berencana.

Potensi penggunaan AI dalam program keluarga berencana
Dengan menerapkan kerangka penggunaan AI dalam layanan kesehatan yang dikembangkan oleh USAID, kita dapat mengklasifikasikan potensi penggunaan AI dalam program keluarga berencana menjadi empat kategori:

Kesehatan penduduk. Kesehatan pribadi (manajemen perawatan dan pelayanan keperawatan).
sistem medis.
Teknologi farmasi dan medis.
Di bawah ini adalah contoh penerapan AI terkait program keluarga berencana dalam subkategori spesifik kerangka USAID.

Baca Juga : Pentingnya Menyeimbangkan Teknologi dan Masyarakat Bagi Anak 

kesehatan penduduk

Seleksi intervensi. Metode KB khusus didasarkan pada penelitian mengenai karakteristik populasi tertentu yang berisiko tidak terpenuhinya kebutuhan KB dan metode mana yang paling efektif dan efisien dalam memenuhi kebutuhannya.

Jalur pengobatan kesehatan perorangan

Referensi diri. Berdasarkan data real-time yang dimasukkan oleh pasien, sistem bertenaga AI memberikan rekomendasi kepada pasien mengenai pengobatan yang diperlukan.
Kontak individu. Data pasien dikumpulkan dan dianalisis secara real-time untuk mengidentifikasi pola dan menghasilkan interaksi pasien yang dipersonalisasi dan langsung, termasuk pesan dari penyedia layanan kesehatan dan chatbot, serta rekomendasi pengobatan. layanan medis yang dipersonalisasi

Perubahan perilaku. Individu menerima informasi yang ditargetkan dan saran yang dipersonalisasi mengenai pilihan keluarga berencana secara real time.
Diagnostik berbasis data. Diagnosis kondisi dengan menganalisis gejala dan data lain yang diberikan oleh pasien.
Dukungan keputusan klinis. Profesional layanan kesehatan menerima panduan real-time tentang praktik terbaik untuk layanan keluarga berencana berdasarkan data pasien.
Perawatan yang didukung AI. Pasien menerima panduan tentang praktik terbaik perawatan mandiri keluarga berencana berdasarkan gejala dan keadaan mereka.
Pemantauan kepatuhan. Memberi tahu pengguna atau penyedia layanan kesehatan tentang kepatuhan pengobatan berdasarkan data penggunaan pasien. sistem medis

Perencanaan kapasitas dan manajemen sumber daya manusia. Periksa data tentang kebutuhan perawatan di tingkat fasilitas dan ketersediaan penyedia layanan untuk memperkirakan dan merencanakan sumber daya.
Penjaminan Mutu dan Pelatihan. Menganalisis keputusan-keputusan sebelumnya dan mengidentifikasi potensi kesalahan untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi pelayanan KB yang diberikan.
Rekam medis. Membantu pembuatan rekam medis elektronik dan membatasi waktu yang dihabiskan penyedia layanan kesehatan untuk tugas-tugas ini.
Pengkodean dan penagihan. Mendukung fungsi keuangan penyedia dengan menganalisis rekam medis untuk memastikan pengkodean yang tepat. Strategi penagihan Anda juga akan dioptimalkan.

Baca Juga : Kenali Museum Misalignment AI Masa Depan

Penerapan AI dalam program keluarga berencana
Meskipun beberapa penerapan AI belum diterapkan dalam program keluarga berencana, teknologi ini diharapkan dapat membuat penyampaian layanan keluarga berencana menjadi lebih efisien dan meningkatkan keterjangkauan dan cakupan. Menurut perusahaan konsultan TI Accenture, aplikasi layanan kesehatan yang didukung AI dapat mengurangi biaya tahunan industri layanan kesehatan AS sebesar $150 miliar pada tahun 2026. Para ahli juga menyadari potensi penghematan ini di negara-negara berpendapatan rendah dan menengah. Pelajaran awal dapat diambil dari proyek keluarga berencana yang menggunakan AI, dengan kemungkinan penerapan dan kemungkinan dampaknya disorot di sini.

Jalur pengobatan kesehatan perorangan

kontak individu

Perusahaan ilmu data Palindrome Data dan Jhpiego telah berkolaborasi dalam studi tentang pilihan keluarga berencana pasca kehamilan (PPFP) di Kenya dan Indonesia. Dua tujuan utama penelitian ini adalah untuk memprediksi kemungkinan perempuan akan menggunakan kontrasepsi 6 bulan pascapersalinan dan untuk mengidentifikasi kelompok yang lebih atau kurang cenderung menggunakan kontrasepsi segera pascapersalinan. Di Indonesia, model AI yang mereka kembangkan memprediksi penggunaan metode KB enam bulan setelah kelahiran dengan akurasi 62% (spesifisitas 64%, sensitivitas 63%). Dengan menggunakan model ini, mereka mengklasifikasikan profil perempuan ke dalam kelompok dengan menggunakan teknik PPFP tinggi, sedang, dan rendah. Pengembangan model-model ini akan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk merencanakan dan merancang intervensi bagi perempuan selama kehamilan, persalinan, dan masa nifas, meningkatkan isi pesan konseling, dan pada akhirnya membantu perempuan mencapai keberhasilan reproduksi. metode sesuai kebutuhan.

Perusahaan ilmu data AIfluence telah bermitra dengan MSI Reproduction Choices, PSI, dan Jhpiego untuk mendukung kampanye perubahan perilaku sosial yang berfokus pada kesehatan seksual dan reproduksi di Pantai Gading, Kenya, Nigeria, Togo, dan Uganda. Gunakan AI untuk mengukur dan menganalisis minat influencer terhadap kampanye Anda, lihat seberapa positif koneksi jaringan mereka dan seberapa banyak keterlibatan yang dihasilkan postingan mereka, sehingga meningkatkan jumlah penayangan di media sosial. Identifikasi influencer yang tepat untuk diajak berkomunikasi. Misalnya, Alfluence bekerja dengan MSI Reproduction Choices dalam kampanye media sosial untuk mempromosikan tes HIV dan infeksi menular seksual lainnya di Eastleigh, Nairobi, Kenya. Mereka berkolaborasi dengan 38 influencer untuk memposting konten rutin di akun media sosial mereka selama enam minggu untuk mendorong lebih banyak remaja menggunakan layanan, termasuk keluarga berencana, di komunitas mereka. Kami berupaya mengatasi hambatan pemahaman dan akses terhadap layanan kesehatan preventif.