Adoption précoce de l'IA dans les programmes de planification familiale

Utilisations potentielles de l'IA dans les programmes de planification familiale

En appliquant la Cadre d'utilisation de l'IA dans les soins de santé développé par l'USAID, nous pouvons classer l'application potentielle de l'IA dans les programmes de planification familiale en quatre catégories :

1. Santé des populations.
2. Santé individuelle (routage des soins et service de soins).
3. Systèmes de santé.
4. Pharma et medtech.

Vous trouverez ci-dessous des exemples d'utilisation de l'IA pertinentes pour les programmes de planification familiale pour certaines sous-catégories du cadre de l'USAID.

Santé de la population

Sélection des interventions. Des méthodes de planification familiale spécifiques sont recommandées sur la base d'un examen des caractéristiques d'une population donnée à risque de besoins non satisfaits en matière de planification familiale et de ce qui est susceptible d'être le plus efficace et efficient pour répondre à leurs besoins.

Le crédit: Arne Hoel/Banque mondiale

Santé individuelle—Acheminement des soins

Auto-référence. Sur la base des données en temps réel saisies par le patient, un système activé par l'IA fournit des recommandations au patient sur les soins nécessaires.
Intervention personnalisée. Les données des patients en temps réel sont capturées et analysées pour identifier des modèles afin de générer une sensibilisation personnalisée et directe des patients (par exemple, des messages de prestataires de soins de santé et de chatbots, des recommandations de soins).

Services de soins de santé individuels

Changement de comportement. Les individus reçoivent des informations ciblées en temps réel ou des conseils personnalisés sur les options de planification familiale.
Diagnostic basé sur les données. Diagnostiquer les conditions en analysant les symptômes et d'autres données fournies par les patients.
Aide à la décision clinique. Les agents de santé reçoivent des conseils en temps réel sur les meilleures pratiques de planification familiale en fonction des données des patients.
Soins facilités par l'IA. Les patients reçoivent des conseils sur les meilleures pratiques d'auto-prise en charge de la planification familiale en fonction de leurs symptômes et de leur situation.
Surveillance de la conformité. Alertez les utilisateurs ou les fournisseurs sur l'observance des médicaments en fonction des données d'utilisation des patients.

Systèmes de santé

Planification des capacités et gestion du personnel. Examiner les données sur les besoins de soins au niveau des établissements et la disponibilité des agents de santé pour aider à prévoir et planifier les ressources.
Assurance qualité et formation. Analysez les décisions passées et identifiez les erreurs qui ont pu être commises pour améliorer la qualité et l'efficacité des services de planification familiale fournis.
Dossiers médicaux. Aider à créer des dossiers médicaux électroniques pour limiter le temps que les prestataires consacrent à la tâche.
Codage et facturation. Soutenir les fonctions financières des fournisseurs en analysant les notes médicales pour assurer un codage approprié ; les stratégies de facturation sont également optimisées.

Pharma et Medtech

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement et de la planification. Améliorez la gestion de la chaîne d'approvisionnement de la planification familiale et la planification des ressources en automatisant le processus.

Applications de l'IA dans les programmes de planification familiale

Les programmes de planification familiale n'ont pas encore mis en œuvre certaines de ces utilisations de l'IA, mais la technologie devrait créer des gains d'efficacité dans la manière dont les services de planification familiale sont fournis et augmenter l'abordabilité et la couverture. Selon la société de conseil en informatique Accenture, les applications de santé alimentées par l'IA pourraient entraîner des économies annuelles de $150 milliards pour l'économie américaine de la santé d'ici 2026. Les experts reconnaissent également le économies potentielles dans les pays à revenu faible et intermédiaire. Les premières leçons peuvent être tirées des projets de planification familiale qui ont utilisé l'IA, démontrant à la fois l'opportunité de son utilisation et son impact potentiel, mis en évidence ici.

Santé individuelle—Acheminement des soins

Sensibilisation personnalisée

• Palindrome Data, une entreprise de science des données, et Jhpiego se sont associés pour l'étude sur les choix de planification familiale après la grossesse (PPFP) au Kenya et en Indonésie. Les deux principaux objectifs de l'étude étaient de prédire la probabilité d'adoption de la planification familiale chez les femmes six mois après l'accouchement et d'identifier les groupes qui étaient plus susceptibles ou moins susceptibles d'adopter la planification familiale immédiatement après l'accouchement. En Indonésie, le modèle d'IA qu'ils ont développé a prédit l'adoption d'une méthode de planification familiale à six mois post-partum avec une précision de 62% (spécificité 64% et sensibilité 63%). À l'aide du modèle, ils ont classé les profils des femmes en groupes d'adoption de la méthode PPFP supérieure, moyenne et inférieure. Le développement de ces modèles démontre des informations immédiates et exploitables pour planifier et concevoir des interventions pour les femmes enceintes, en accouchement et en post-partum afin d'améliorer le contenu des messages de conseil et, en fin de compte, d'aider les femmes à atteindre leurs objectifs de reproduction et à adopter une méthode de planification familiale lorsqu'elles le souhaitent.

• En 2020, entreprise informatique Quilt.AI, à l'aide d'un outil d'IA appelé Culture AI, a analysé le contenu numérique de quatre plateformes de médias sociaux pour comprendre les connaissances, les croyances, les motivations et les attitudes des jeunes envers la planification familiale dans les États indiens de l'Uttar Pradesh et du Bihar. Quilt.AI a regroupé les internautes âgés de 16 à 24 ans en huit catégories en fonction de leurs comportements en ligne liés à la planification familiale, tels que les conformistes, les spiritualistes, les sceptiques et les militants. Ils ont également identifié les biais uniques sur les sujets liés à la planification familiale sur différentes plateformes de médias sociaux. L'information permet à ceux qui travaillent dans les communications pour le changement de comportement d'adapter leurs messages pour attirer groupes de jeunes distincts. En mettant à disposition la plate-forme optimale, ils peuvent influencer les attitudes et les comportements concernant la planification familiale.

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  Le crédit: Arne Hoel/Banque mondiale.

  La société de science des données AIfluence s'est associée à MSI Reproductive Choices, PSI et Jhpiego pour soutenir des campagnes de changement de comportement social axées sur la santé sexuelle et reproductive en Côte d'Ivoire, au Kenya, au Nigeria, au Togo et en Ouganda. À l'aide de l'IA, ils identifient les influenceurs appropriés pour communiquer avec différents publics sur les réseaux sociaux en mesurant et en analysant l'affinité d'un influenceur avec la campagne, en examinant à quel point sa connexion à son réseau est positive et l'engagement significatif que ses publications génèrent. Par exemple, Alfluence a travaillé avec MSI Reproductive Choices sur une campagne sur les réseaux sociaux pour promouvoir le dépistage du VIH et d'autres infections sexuellement transmissibles à Eastleigh, Nairobi, Kenya. Ils ont collaboré avec 38 influenceurs pour publier régulièrement du contenu sur leurs comptes de médias sociaux sur une période de six semaines afin d'attirer davantage d'adolescents vers ces services et d'essayer de comprendre les obstacles à l'accès aux services de santé préventifs, y compris la planification familiale, au sein de la communauté. La campagne de marketing a touché plus de 1,5 million de personnes sur les médias sociaux, dont un quart étaient des jeunes et près d'un tiers étaient des hommes. Le projet a démontré son succès dans partenariat avec des influenceurs stimuler la demande et l'utilisation des services de prévention.

Services de soins de santé individuels

Changement de comportement

• 9ja Girls Big Sista, développé par PSI sous le Projet A360, interagit avec des filles nigérianes via un chatbot disponible sur Facebook. Big Sista livre contenu sur la planification familiale et la santé reproductive dans des messages succincts, y compris les avantages et les inconvénients de chaque méthode et les questions fréquemment posées.
• SnehAI, développé par la Population Foundation of India, est un chatbot d'IA (une application logicielle utilisée pour mener des conversations en ligne) conçu pour éduquer et inspirer les adolescents et les jeunes adultes à vivre une vie saine, promouvoir la santé sexuelle et reproductive et défendre la santé et bien-être des femmes et des filles. La chatbot offre un espace sûr aux jeunes pour avoir des conversations sur des sujets tabous, offre des informations précises sur les choix de contraceptifs sexuels sans risque et aborde les problèmes de santé mentale. SnehAI représente une intervention éducative innovante qui permet aux groupes vulnérables et difficiles à atteindre de discuter de sujets sensibles.

Diagnostic basé sur les données

• InData Labs, une entreprise de science des données et d'IA, s'est associée à l'entreprise Flo mettre en œuvre un réseau de neurones - un programme informatique qui identifie et reconnaît les modèles - pour faire de meilleures prédictions pour les cycles menstruels irréguliers et l'ovulation en fonction des informations que les utilisateurs saisissent dans une application destinée aux consommateurs. La version actuelle du réseau de neurones de Flo par Laboratoires InData peut améliorer les prédictions de cycles irréguliers jusqu'à 54%. Une meilleure connaissance de ses cycles menstruels peut aider les utilisateurs à identifier quand et quelles méthodes de planification familiale peuvent le mieux répondre à leurs besoins.

Pharma et Medtech

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement et de la planification

• Macro-Yeux, une société d'IA, développe un modèle d'IA pour prévoir le chaîne d'approvisionnement en contraceptifs et veiller à ce que les sites de prestation de services de santé disposent des fournitures nécessaires en cas de besoin en améliorant la disponibilité et l'efficacité et en réduisant le gaspillage. Macro-Eyes teste actuellement son modèle en Côte d'Ivoire. Il s'appuie sur les premières leçons de la STRIATE en Tanzanie, dont la prévision de l'offre et de la demande de vaccins a permis d'obtenir une baisse de 26% des coûts des vaccins sur un an dans la région d'Arusha.

Ces projets fournissent un aperçu précoce des opportunités potentielles d'intégrer des outils et des technologies d'IA pour faire progresser les programmes de planification familiale pour les décideurs et les gestionnaires de programmes qui conçoivent de nouvelles solutions ou cherchent à mettre à l'échelle des solutions testées. Tandis que le intégration de solutions basées sur l'IA sera finalement basé sur le contexte, les capacités et les besoins spécifiques du pays, les innovateurs et les autres parties prenantes doivent continuer à partager les leçons apprises pour faire avancer le terrain.

Où d'autre l'IA est-elle utilisée ?

Avez-vous une IA (ou une autre technologie de santé numérique) pour un projet de planification familiale au service d'un pays à revenu faible ou intermédiaire à partager ? Pour promouvoir l'apprentissage de l'IA pour la planification familiale, ainsi que d'autres innovations en matière de santé numérique, le Projet PACE à PRB développé le Recueil de santé numérique. Le recueil est géré par Le Groupe Conciergerie Médicale et vise à consolider les informations et les données émergentes sur les applications de la technologie numérique dans les programmes de planification familiale afin d'éclairer l'adoption et la mise à l'échelle des approches réussies. Contactez-nous pour avoir l'opportunité de faire figurer votre projet dans le Digital Health Compendium.