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परिवार नियोजन कार्यक्रमों में एआई को शीघ्र अपनाना

कार्यक्रम के प्रभाव और दक्षता में लाभ का मार्ग प्रशस्त करना


निम्न और मध्यम आय वाले देशों में उभरती प्रौद्योगिकियों में बढ़ते निवेश ने लाभ उठाने के अभूतपूर्व अवसर पैदा किए हैं डिजिटल स्वैच्छिक परिवार नियोजन कार्यक्रमों को बढ़ाने के लिए नवाचार। विशेष रूप से, परिवार नियोजन में नई अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और निर्णय लेने का अनुकूलन करने के लिए कृत्रिम बुद्धि (एआई) का उपयोग हो सकता है स्थायी प्रभाव कार्यक्रमों, सेवाओं और उपयोगकर्ताओं पर। एआई में वर्तमान प्रगति अभी शुरुआत है। जैसा कि इन दृष्टिकोणों और उपकरणों में सुधार किया गया है, चिकित्सकों को परिवार नियोजन कार्यक्रमों की पहुंच का विस्तार करने और उनके प्रभाव को मजबूत करने के लिए एआई को लागू करने का अवसर नहीं चूकना चाहिए।

परिवार नियोजन कार्यक्रमों में एआई के लिए संभावित उपयोग

लगाने से स्वास्थ्य देखभाल में एआई के उपयोग के लिए यूएसएड द्वारा विकसित रूपरेखा, हम परिवार नियोजन कार्यक्रमों में एआई के संभावित अनुप्रयोग को चार श्रेणियों में वर्गीकृत कर सकते हैं:

  1. जनसंख्या स्वास्थ्य।
  2. व्यक्तिगत स्वास्थ्य (देखभाल रूटिंग और देखभाल सेवा)।
  3. स्वास्थ्य प्रणालियाँ।
  4. फार्मा और मेडटेक।

नीचे यूएसएआईडी ढांचे से चुनिंदा उपश्रेणियों के लिए परिवार नियोजन कार्यक्रमों के लिए प्रासंगिक एआई उपयोग के उदाहरण दिए गए हैं।

जनसंख्या स्वास्थ्य

हस्तक्षेप चयन. विशिष्ट परिवार नियोजन विधियों की सिफारिश परिवार नियोजन के लिए अपूर्ण आवश्यकता के जोखिम पर दी गई आबादी की विशेषताओं की जांच के आधार पर की जाती है और उनकी जरूरतों को पूरा करने के लिए सबसे प्रभावी और कुशल होने की क्या संभावना है।

व्यक्तिगत स्वास्थ्य—देखभाल रूटिंग

स्व-रेफरल। रोगी द्वारा दर्ज किए गए, वास्तविक समय के डेटा के आधार पर, एआई-सक्षम प्रणाली रोगी को आवश्यक देखभाल पर सिफारिशें प्रदान करती है।
वैयक्तिकृत आउटरीच। व्यक्तिगत, प्रत्यक्ष रोगी आउटरीच (उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं और चैटबॉट्स, देखभाल अनुशंसाओं के संदेश) उत्पन्न करने के लिए पैटर्न की पहचान करने के लिए रीयल-टाइम रोगी डेटा पर कब्जा और विश्लेषण किया जाता है।

व्यक्तिगत स्वास्थ्य—देखभाल सेवाएं

व्यवहार परिवर्तन। व्यक्तियों को वास्तविक समय, लक्षित जानकारी या परिवार नियोजन विकल्पों पर अनुकूलित मार्गदर्शन प्राप्त होता है।
डेटा-संचालित निदान। रोगियों द्वारा प्रदान किए गए लक्षणों और अन्य डेटा का विश्लेषण करके स्थितियों का निदान करें।
नैदानिक निर्णय समर्थन। स्वास्थ्य कार्यकर्ता रोगी डेटा के आधार पर सर्वोत्तम अभ्यास परिवार नियोजन देखभाल पर रीयल-टाइम मार्गदर्शन प्राप्त करते हैं।
एआई-सुगम देखभाल। मरीजों को उनके लक्षणों और स्थितियों के आधार पर परिवार नियोजन के लिए स्व-देखभाल के सर्वोत्तम तरीकों पर मार्गदर्शन प्राप्त होता है।
अनुपालन निगरानी। रोगी-उपयोग डेटा के आधार पर उपयोगकर्ताओं या प्रदाताओं को दवा के अनुपालन के बारे में सचेत करें।

स्वास्थ्य प्रणाली

क्षमता योजना और कार्मिक प्रबंधन. संसाधनों की भविष्यवाणी और योजना बनाने में मदद करने के लिए सुविधा-स्तर की देखभाल की ज़रूरतों और स्वास्थ्य कर्मचारियों की उपलब्धता पर डेटा की जाँच करें।
गुणवत्ता आश्वासन और प्रशिक्षण. पिछले निर्णयों का विश्लेषण करें और पहचानें कि प्रदान की गई परिवार नियोजन सेवाओं की गुणवत्ता और दक्षता में सुधार करने के लिए त्रुटियां कहां हो सकती हैं।
मेडिकल रिकॉर्ड. प्रदाताओं द्वारा कार्य पर खर्च किए जाने वाले समय को सीमित करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड बनाने में सहायता करना।
कोडिंग और बिलिंग. उचित कोडिंग सुनिश्चित करने के लिए मेडिकल नोट्स का विश्लेषण करके सहायता प्रदाता वित्त कार्य करता है; बिलिंग रणनीतियों को भी अनुकूलित किया गया है।

Health care worker entering patient information
श्रेय: अफ़्रीका में कैम्साइल मसेको और लिंडानी सिफुंज़ा/यूएसएआईडी

फार्मा और मेडटेक

आपूर्ति श्रृंखला और योजना अनुकूलन. प्रक्रिया को स्वचालित करके परिवार नियोजन आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन और संसाधन नियोजन में सुधार करें।

परिवार नियोजन कार्यक्रमों में एआई के अनुप्रयोग

परिवार नियोजन कार्यक्रमों ने अभी तक एआई के इन उपयोगों में से कुछ को लागू नहीं किया है, लेकिन तकनीक से परिवार नियोजन सेवाओं को वितरित करने और सामर्थ्य और कवरेज बढ़ाने में दक्षता पैदा करने की उम्मीद है। आईटी कंसल्टिंग फर्म एक्सेंचर के अनुसार, एआई-संचालित स्वास्थ्य अनुप्रयोगों के परिणामस्वरूप 2026 तक अमेरिकी स्वास्थ्य देखभाल अर्थव्यवस्था के लिए $150 बिलियन की वार्षिक लागत बचत हो सकती है। विशेषज्ञ भी पहचानते हैं संभावित बचत निम्न और मध्यम आय वाले देशों में। प्रारंभिक सबक परिवार नियोजन परियोजनाओं से प्राप्त किए जा सकते हैं जिन्होंने एआई का उपयोग किया है, इसके उपयोग के अवसर और इसके संभावित प्रभाव दोनों का प्रदर्शन किया है, यहां पर प्रकाश डाला गया है।

व्यक्तिगत स्वास्थ्य—देखभाल रूटिंग

वैयक्तिकृत आउटरीच

  • पैलिंड्रोम डेटा, एक डेटा साइंस फर्म, और झपीगो ने केन्या और इंडोनेशिया में पोस्ट प्रेग्नेंसी फैमिली प्लानिंग (PPFP) चॉइस स्टडी में भागीदारी की। अध्ययन के दो मुख्य उद्देश्य प्रसव के छह महीने बाद महिलाओं के बीच परिवार नियोजन की संभावना का अनुमान लगाना और उन समूहों की पहचान करना था, जिनके प्रसव के तुरंत बाद परिवार नियोजन करने की संभावना अधिक या कम थी। इंडोनेशिया में, उनके द्वारा विकसित एआई मॉडल ने 62% (64% विशिष्टता और 63% संवेदनशीलता) की सटीकता के साथ छह महीने के प्रसवोत्तर में परिवार नियोजन पद्धति के तेज होने की भविष्यवाणी की। मॉडल का उपयोग करते हुए, उन्होंने महिलाओं के प्रोफाइल को उच्च, औसत और निम्न पीपीएफपी विधि तेज समूहों में वर्गीकृत किया। इन मॉडलों का विकास गर्भवती, प्रसव, और प्रसवोत्तर महिलाओं के लिए परामर्श संदेशों की सामग्री में सुधार करने और अंतत: महिलाओं को उनके प्रजनन लक्ष्यों को प्राप्त करने और वांछित होने पर परिवार नियोजन पद्धति को अपनाने में सहायता करने के लिए हस्तक्षेप की योजना बनाने और डिजाइन करने के लिए तत्काल, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदर्शित करता है।

"इन मॉडलों का विकास परामर्श संदेशों की सामग्री में सुधार करने के लिए गर्भवती, प्रसव और प्रसवोत्तर महिलाओं के लिए हस्तक्षेप की योजना बनाने और डिजाइन करने के लिए तत्काल, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदर्शित करता है और अंततः महिलाओं को उनके प्रजनन लक्ष्यों को प्राप्त करने और वांछित होने पर परिवार नियोजन पद्धति का उपयोग करने में सहायता करता है। ।”

  • 2020 में, आईटी फर्म रजाई ऐकल्चर एआई नामक एक एआई टूल का उपयोग करते हुए, भारतीय राज्यों उत्तर प्रदेश और बिहार में युवा लोगों के ज्ञान, विश्वास, प्रेरणा और परिवार नियोजन के प्रति दृष्टिकोण को समझने के लिए चार सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म से डिजिटल सामग्री का विश्लेषण किया। Quilt.AI ने परिवार नियोजन से संबंधित अपने ऑनलाइन व्यवहारों के आधार पर 16 से 24 वर्ष की आयु के इंटरनेट उपयोगकर्ताओं को आठ श्रेणियों में बांटा, जैसे अनुरूपवादी, अध्यात्मवादी, संशयवादी और कार्यकर्ता। उन्होंने अलग-अलग सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर परिवार नियोजन से संबंधित विषयों पर अद्वितीय विषमताओं की भी पहचान की। जानकारी व्यवहार-परिवर्तन संचार में काम करने वालों को अपील करने के लिए अपने संदेशों को तैयार करने की अनुमति देती है विशिष्ट युवा समूह. उपयोग के लिए इष्टतम मंच उपलब्ध कराने में, वे परिवार नियोजन के संबंध में दृष्टिकोण और व्यवहार को प्रभावित कर सकते हैं।
  • डेटा साइंस फर्म एफ्लुएंस ने कोटे डी आइवर, केन्या, नाइजीरिया, टोगो और युगांडा में यौन और प्रजनन स्वास्थ्य-केंद्रित सामाजिक व्यवहार परिवर्तन अभियानों का समर्थन करने के लिए एमएसआई रिप्रोडक्टिव चॉइस, पीएसआई और जेपीगो के साथ साझेदारी की है। एआई का उपयोग करते हुए, वे सोशल मीडिया पर अलग-अलग दर्शकों के साथ संवाद करने के लिए उपयुक्त प्रभावकों की पहचान करते हैं और अभियान के लिए एक प्रभावशाली व्यक्ति के संबंध को मापते हैं और उनका विश्लेषण करते हैं कि उनके नेटवर्क से उनका संबंध कितना सकारात्मक है और उनकी पोस्ट कितनी सार्थक जुड़ाव पैदा करती है। उदाहरण के लिए, Alfluence ने ईस्टले, नैरोबी, केन्या में एचआईवी और अन्य यौन संचारित संक्रमणों के परीक्षण को बढ़ावा देने के लिए एक सोशल मीडिया अभियान पर MSI रिप्रोडक्टिव चॉइस के साथ काम किया। उन्होंने छह सप्ताह की अवधि में अपने सोशल मीडिया खातों में नियमित रूप से सामग्री पोस्ट करने के लिए 38 प्रभावशाली लोगों के साथ सहयोग किया ताकि अधिक से अधिक किशोरों को इन सेवाओं की ओर आकर्षित किया जा सके और समुदाय के भीतर परिवार नियोजन सहित निवारक स्वास्थ्य सेवाओं तक पहुँचने में आने वाली बाधाओं को समझने की कोशिश की जा सके। मार्केटिंग अभियान सोशल मीडिया पर 1.5 मिलियन से अधिक लोगों तक पहुंचा, जिनमें से एक चौथाई युवा थे और लगभग एक तिहाई पुरुष थे। परियोजना में सफलता का प्रदर्शन किया प्रभावित करने वालों के साथ साझेदारी निवारक सेवाओं की मांग को बढ़ाने और बढ़ाने के लिए।

"इंडोनेशिया में, उनके द्वारा विकसित एआई मॉडल...गर्भवती, प्रसव और प्रसवोत्तर महिलाओं के लिए हस्तक्षेप की योजना बनाने और डिजाइन करने के लिए तत्काल, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदर्शित करता है...आखिरकार महिलाओं को उनके प्रजनन लक्ष्यों को प्राप्त करने में सहायता करता है।"

व्यक्तिगत स्वास्थ्य—देखभाल सेवाएं

व्यवहार परिवर्तन

  • 9ja गर्ल्स बिग सिस्टा, PSI द्वारा विकसित A360 परियोजना, फेसबुक पर उपलब्ध चैटबॉट के माध्यम से नाइजीरियाई लड़कियों के साथ बातचीत करता है। बिग सिस्टा डिलीवर करता है विषय छोटे आकार के संदेशों में परिवार नियोजन और प्रजनन स्वास्थ्य के बारे में, जिसमें प्रत्येक विधि के फायदे और नुकसान और अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न शामिल हैं।
  • स्नेहापॉपुलेशन फाउंडेशन ऑफ इंडिया द्वारा विकसित, एक एआई चैटबॉट (ऑनलाइन बातचीत करने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला एक सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन) है जिसे किशोरों और युवा वयस्कों को स्वस्थ जीवन जीने, यौन और प्रजनन स्वास्थ्य को बढ़ावा देने और स्वास्थ्य और स्वास्थ्य की वकालत करने के लिए शिक्षित और प्रेरित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। महिलाओं और लड़कियों की भलाई. चैटबॉट वर्जित विषयों पर बातचीत करने के लिए युवाओं को एक सुरक्षित स्थान प्रदान करता है, सुरक्षित यौन गर्भनिरोधक विकल्पों पर सटीक जानकारी प्रदान करता है, और मानसिक स्वास्थ्य संबंधी चिंताओं को दूर करता है। स्नेहाई एक अभिनव शैक्षिक हस्तक्षेप का प्रतिनिधित्व करता है जो संवेदनशील विषयों पर चर्चा करने के लिए कमजोर और दुर्गम समूहों को सक्षम बनाता है।

डेटा-संचालित निदान

  • डेटा साइंस और एआई कंपनी इनडाटा लैब्स ने कंपनी के साथ साझेदारी की है फ़्लो एक तंत्रिका नेटवर्क को लागू करने के लिए - एक कंप्यूटर प्रोग्राम जो पैटर्न की पहचान करता है और पहचानता है - अनियमित मासिक धर्म चक्र और ओव्यूलेशन के लिए बेहतर भविष्यवाणी करने के लिए उपयोगकर्ताओं द्वारा उपभोक्ता-सामना करने वाले ऐप में प्रवेश किया जाता है। वर्तमान संस्करण फ़्लो के तंत्रिका नेटवर्क द्वारा इनडाटा लैब्स 54% तक अनियमित चक्रों की भविष्यवाणियों में सुधार कर सकता है। अपने मासिक धर्म चक्र के बारे में बेहतर ज्ञान उपयोगकर्ताओं को यह पहचानने में मदद कर सकता है कि कब और कौन से परिवार नियोजन के तरीके उनकी जरूरतों को पूरा कर सकते हैं।

फार्मा और मेडटेक

आपूर्ति श्रृंखला और योजना अनुकूलन

  • मैक्रो-आंखें, एक एआई कंपनी, भविष्यवाणी करने के लिए एक एआई मॉडल विकसित कर रही है गर्भनिरोधक आपूर्ति श्रृंखला और सुनिश्चित करें कि उपलब्धता और दक्षता में सुधार करके और कचरे को कम करके स्वास्थ्य सेवा वितरण साइटों को जरूरत पड़ने पर आवश्यक आपूर्ति हो। मैक्रो-आइज़ अब कोटे डी आइवर में अपने मॉडल का परीक्षण कर रहा है। से शुरुआती सबक ले रहा है स्ट्रिएटा तंजानिया में परियोजना, जिसके टीके की आपूर्ति और मांग के पूर्वानुमान ने अरुशा क्षेत्र में एक वर्ष में टीके की लागत में 26% की कमी हासिल करने में मदद की।

ये परियोजनाएं नए समाधानों को डिजाइन करने या बड़े पैमाने पर परीक्षण किए गए समाधानों की तलाश करने वाले निर्णयकर्ताओं और कार्यक्रम प्रबंधकों के लिए परिवार नियोजन कार्यक्रमों को आगे बढ़ाने के लिए एआई उपकरणों और प्रौद्योगिकियों को शामिल करने के संभावित अवसरों में प्रारंभिक अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं। जब एआई-आधारित समाधानों का एकीकरण अंततः देश के संदर्भ, क्षमताओं और विशिष्ट आवश्यकताओं पर आधारित होगा, नवप्रवर्तकों और अन्य हितधारकों को सीखे गए पाठों को साझा करना जारी रखने की आवश्यकता है मैदान को आगे बढ़ाओ.

और कहाँ AI का उपयोग किया जा रहा है?

क्या आपके पास साझा करने के लिए कम या मध्यम आय वाले देश की सेवा करने वाली परिवार नियोजन परियोजना के लिए AI (या अन्य डिजिटल स्वास्थ्य तकनीक) है? अन्य डिजिटल स्वास्थ्य नवाचारों के साथ-साथ परिवार नियोजन के लिए एआई पर सीखने को बढ़ावा देने के लिए गति परियोजना पर पीआरबी विकसित किया डिजिटल स्वास्थ्य संग्रह. संग्रह द्वारा प्रबंधित किया जाता है चिकित्सा कंसीयज समूह और सफल दृष्टिकोणों को अपनाने और स्केल-अप करने के लिए परिवार नियोजन कार्यक्रमों में डिजिटल प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोगों पर उभरती जानकारी और डेटा को समेकित करना है। संपर्क करें अपनी परियोजना को डिजिटल स्वास्थ्य सार-संग्रह में प्रदर्शित करने के अवसर के लिए।

क्रिसी सेलेन्टानो

मालिक, कोरलैड परामर्श

कोरालाइड कंसल्टिंग के मालिक क्रिसी सेलेन्टानो एक परिणाम-संचालित डिजिटल स्वास्थ्य परियोजना प्रबंधक और तकनीकी विशेषज्ञ हैं, जो उच्च, निम्न और मध्यम आय वाले देशों में नीति, प्रशासन, समन्वय, तकनीकी सहायता और रणनीतिक योजना पर दस वर्षों से काम कर रहे हैं। उसने पहले एचआईवी / एड्स के कार्यालय में यूएस एजेंसी फॉर इंटरनेशनल डेवलपमेंट (यूएसएआईडी) के वरिष्ठ स्वास्थ्य सूचना प्रणाली सलाहकार के रूप में कार्य किया। उन्होंने एजेंसी के स्वास्थ्य सूचना विज्ञान कार्य समूह की अध्यक्षता की, आंतरिक क्षमता निर्माण प्रयासों का नेतृत्व किया, अभ्यास के डिजिटल स्वास्थ्य क्षेत्र चैंपियन समुदाय का प्रबंधन किया, देश को तकनीकी सहायता प्रदान की, साथ ही एक डिजिटल स्वास्थ्य रणनीति के विकास का समर्थन किया। क्रिसी ने नीति और वित्त पोषण निर्णयों को सूचित करने के लिए इंटरएजेंसी एचआईवी / एड्स डेटा संग्रह और विश्लेषण का समर्थन करने वाली एक डेटा प्रणाली का भी निरीक्षण किया। यूएसएआईडी में शामिल होने से पहले, क्रिसी ने अमेरिकी स्वास्थ्य और मानव सेवा विभाग में स्वास्थ्य सूचना प्रौद्योगिकी के लिए राष्ट्रीय समन्वयक के कार्यालय में कई पदों पर कार्य किया। क्रिसी वर्तमान में जॉर्ज वाशिंगटन विश्वविद्यालय और मैसाचुसेट्स कॉलेज ऑफ फार्मेसी एंड हेल्थ सर्विसेज में स्वास्थ्य सूचना विज्ञान के एक सहायक प्रोफेसर हैं, साथ ही ग्लोबल डिजिटल हेल्थ नेटवर्क के एक एमेरिटस एडवाइजरी बोर्ड के सदस्य हैं।

Toshiko Kaneda, पीएचडी

वरिष्ठ अनुसंधान सहयोगी, अंतर्राष्ट्रीय कार्यक्रम, जनसंख्या संदर्भ ब्यूरो (PRB)

Toshiko Kaneda जनसंख्या संदर्भ ब्यूरो (PRB) में अंतर्राष्ट्रीय कार्यक्रमों में एक वरिष्ठ शोध सहयोगी हैं। वह 2004 में PRB में शामिल हुईं। Kaneda को अनुसंधान और जनसांख्यिकीय विश्लेषण करने का 20 वर्षों का अनुभव है। उसने प्रजनन स्वास्थ्य और परिवार नियोजन, गैर-संचारी रोग, जनसंख्या की उम्र बढ़ने और स्वास्थ्य देखभाल की पहुंच जैसे विषयों पर कई नीति प्रकाशन और सहकर्मी-समीक्षित लेख लिखे हैं। Kaneda विश्व जनसंख्या डेटा शीट के लिए डेटा विश्लेषण निर्देशित करता है और PRB के साथ-साथ बाहरी भागीदारों के लिए जनसांख्यिकीय और सांख्यिकीय विधियों पर तकनीकी मार्गदर्शन प्रदान करता है। वह राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान द्वारा समर्थित PRB में नीति संचार प्रशिक्षण कार्यक्रम का निर्देशन भी करती हैं। PRB में शामिल होने से पहले, Kaneda जनसंख्या परिषद में बर्नार्ड बेरेलसन फेलो थे। वह एक पीएच.डी. चैपल हिल में उत्तरी कैरोलिना विश्वविद्यालय से समाजशास्त्र में, जहां वह कैरोलिना जनसंख्या केंद्र में एक पूर्ववर्ती प्रशिक्षु भी थीं।