Penerapan Awal AI Dalam Program Keluarga Berencana

Penerapan Awal AI Dalam Program Keluarga 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 Awal AI Dalam Program Keluarga Berencana

dodingtonfamily – Secara khusus, penggunaan kecerdasan buatan (AI) untuk memberikan wawasan baru mengenai keluarga berencana dan optimalisasi keputusan dapat berdampak jangka panjang pada program, layanan, dan pengguna. Kemajuan dalam kecerdasan buatan saat ini hanyalah permulaan. Seiring dengan penyempurnaan pendekatan dan alat ini, para profesional tidak boleh melewatkan kesempatan untuk menerapkan AI guna memperluas jangkauan dan memperkuat dampak program keluarga berencana.

Potensi Penggunaan AI dalam Program Keluarga Berencana
Menerapkan Kerangka Kerja AI untuk Penggunaan Kecerdasan Buatan dalam Layanan Kesehatan Dikembangkan oleh USAID, kami mendapatkan kemungkinan penerapan AI dalam program keluarga berencana yang terbagi dalam empat kategori:

Kesehatan penduduk.
Kesehatan individu (layanan dan rujukan).
Sistem kesehatan.
Kedokteran dan pengobatan.

Baca Juga : Meningkatkan Hubungan Keluarga Dengan Teknologi AI

Di bawah ini adalah contoh AI terkait penggunaan program keluarga berencana dalam subkategori spesifik kerangka USAID.

Kesehatan penduduk

Memilih intervensi. Metode KB tertentu direkomendasikan berdasarkan penelitian terhadap karakteristik populasi tertentu yang berisiko terhadap kebutuhan KB yang tidak terpenuhi dan metode mana yang paling efektif dan efisien dalam memenuhi kebutuhan tersebut.

Pendahuluan. Berdasarkan data real-time yang dimasukkan oleh pasien, sistem berbasis AI membuat rekomendasi mengenai perawatan yang dibutuhkan pasien.
Tujuan pribadi. Data pasien secara real-time dikumpulkan dan dianalisis untuk mengidentifikasi pola kontak langsung dan pribadi dengan pasien (misalnya pesan dari penyedia layanan kesehatan dan chatbot, rekomendasi pengobatan).

Penggunaan AI dalam program keluarga berencana
Program keluarga berencana belum mencapai hal ini. . masih harus dikembangkan. beberapa telah diperkenalkan melalui penggunaan kecerdasan buatan, namun teknologi ini seharusnya dapat meningkatkan penyampaian layanan keluarga berencana dan meningkatkan keterjangkauan dan cakupan. Menurut perusahaan konsultan TI Accenture, aplikasi layanan kesehatan yang didukung AI dapat menghemat perekonomian layanan kesehatan AS sebesar $150 miliar per tahun pada tahun 2026. Para ahli juga mengetahui potensi penghematan ini di negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah. Pembelajaran dari proyek keluarga berencana yang menggunakan AI disorot di sini untuk menunjukkan potensi dan potensi dampaknya.

Baca Juga : Memahami Kecerdasan Buatan dalam Seni

Pemberitahuan yang Dipersonalisasi

Perusahaan ilmu data Palindrome Data dan Jhpiego berkolaborasi dalam postingan ini. – Survei Pilihan Keluarga Berencana untuk Kehamilan (PPFP) di Kenya dan Indonesia. Dua tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memprediksi kemungkinan terjadinya keluarga berencana di kalangan wanita enam bulan pascapersalinan dan untuk mengidentifikasi kelompok yang lebih atau kurang cenderung untuk mematuhi kontrasepsi segera setelah melahirkan. Di Indonesia, model AI yang mereka kembangkan memperkirakan penggunaan metode KB enam bulan setelah melahirkan dengan akurasi 62% (spesifisitas 64% dan sensitivitas 63%).

Dengan menggunakan model ini, mereka mengklasifikasikan profil perempuan ke dalam kelompok menggunakan metode PPFP tinggi, sedang, dan rendah. Pengembangan model-model ini memberikan wawasan yang dapat segera ditindaklanjuti untuk merencanakan dan merancang intervensi bagi wanita hamil, bersalin, dan nifas guna meningkatkan konten pesan konseling dan pada akhirnya mendukung wanita untuk mencapai tujuan reproduksi mereka dan menggunakan metode keluarga berencana jika diinginkan.

9dan Girls Big Sis, yang dikembangkan melalui proyek A360 PSI, berinteraksi dengan gadis-gadis Nigeria melalui gaun obrolan yang tersedia di Facebook. Big Sista menyampaikan konten Keluarga Berencana dan Kesehatan Reproduksi melalui SMS, termasuk pro dan kontra dari setiap metode dan pertanyaan umum.

SnehAI, yang dikembangkan oleh Population Fund of India, adalah obrolan AI (aplikasi perangkat lunak). digunakan di ruang obrolan online) yang bertujuan untuk mendidik dan menginspirasi remaja dan dewasa muda untuk menjalani hidup sehat, meningkatkan kesehatan seksual dan reproduksi, dan mengadvokasi kesehatan dan kesejahteraan perempuan dan anak perempuan.

Chatbots menyediakan ruang aman bagi generasi muda untuk mendiskusikan topik tabu, memberikan informasi akurat tentang pilihan pencegahan seks aman, dan mengatasi masalah kesehatan mental. SnehAI mewakili intervensi pendidikan inovatif yang memungkinkan kelompok rentan dan sulit dijangkau untuk mendiskusikan topik sensitif.

Diagnosis berbasis data

Perusahaan ilmu data dan kecerdasan buatan InData Labs berkolaborasi dengan Flo untuk menerapkan neuroteknologi. jaringan—program komputer yang mengenali dan mengidentifikasi pola—untuk memprediksi menstruasi tidak teratur dan ovulasi dengan lebih baik berdasarkan data yang dimasukkan pengguna ke aplikasi konsumen.

Versi jaringan saraf Flo InData Labs saat ini dapat meningkatkan prediksi siklus tidak teratur hingga 54%. Pengetahuan yang lebih luas tentang siklus menstruasi dapat membantu pengguna mengidentifikasi kapan dan metode keluarga berencana mana yang terbaik untuk kebutuhan mereka.

Optimasi rantai pasokan dan perencanaan

Macro-Eyes, sebuah perusahaan kecerdasan buatan, sedang berkembang . model Kecerdasan buatan memprediksi rantai pasokan kontrasepsi dan memastikan bahwa titik distribusi layanan kesehatan memiliki pasokan yang diperlukan saat dibutuhkan, sehingga meningkatkan ketersediaan dan efisiensi serta mengurangi limbah. Macro-Eyes kini sedang menguji modelnya di Pantai Gading. Hal ini didasarkan pada pembelajaran awal dari proyek STRIATA Tanzania, yang menemukan bahwa pasokan dan permintaan vaksin membantu mengurangi biaya vaksin sebesar 26 persen selama satu tahun di wilayah Arusha.