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Rencontrez les équipes qui utilisent une IA responsable pour faire progresser la santé maternelle, sexuelle et reproductive en Afrique
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28 février 2023

La santé maternelle, reproductive et sexuelle sont des problèmes critiques en Afrique qui ont des implications profondes pour le développement du continent. Malgré des progrès significatifs réalisés ces dernières années, l'Afrique reste confrontée à de nombreux défis dans ces domaines, notamment des taux élevés de mortalité maternelle, un faible accès à la planification familiale et la propagation des infections sexuellement transmissibles (IST). Au fil des ans, des solutions innovantes, y compris des applications d'intelligence artificielle, ont démontré un potentiel encourageant pour améliorer la fourniture d'informations et de services sur la santé et les droits maternels, sexuels et reproductifs, mais les risques et les dommages potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans ce secteur ne peuvent pas être négligé.

Dans le cadre du pilier innovation du programme AI4D Africa, nous avons entrepris de soutenir la création d'un pôle de recherche dont l'objectif est de faire progresser la santé et les droits maternels, sexuels et reproductifs tout en renforçant les systèmes de santé en Afrique subsaharienne grâce au développement et au déploiement responsables de Innovations en IA. Avec des considérations d'IA responsable, nous pouvons nous assurer que l'IA est développée et mise en œuvre d'une manière éthique, transparente et responsable, afin de garantir qu'elle profite à tous les membres de la société. L'année dernière, nous avons annoncé que ce pôle serait mis en place et géré par  Institut des maladies infectieuses de l'Université de MakerereLaboratoire d'IA de l'Université de Makerere et IA Sunbird

Après avoir examiné plus de 80 soumissions de différents pays à travers le continent, voici les dix équipes sélectionnées pour rejoindre le hub et pour des solutions passionnantes aux défis auxquels est confrontée la santé maternelle, reproductive et sexuelle en Afrique :

Projet 1:

Exploiter la puissance de l'intelligence artificielle pour augmenter les connaissances, la compréhension et les comportements des patients atteints d'infections sexuellement transmissibles.

Organisation:

mDoc Santé

Pays:

Nigéria

Résumé du projet:

Ce projet vise à développer un Chatbot activé par l'IA qui fournira des conseils personnalisés aux femmes enceintes et à leurs partenaires sur les IST.

projet 2

Conception d'un outil de suivi et d'assistance aux maladies sexuellement transmissibles dans un institut d'enseignement supérieur éthiopien

Organisation:

Université des sciences et technologies d'Addis-Abeba

Pays:

Éthiopie

Résumé du projet:

Ce projet vise à utiliser la modélisation mathématique pour identifier les variables clés qui prédisent les maladies sexuellement transmissibles chez les étudiants universitaires. L'équipe développera également un chatbot pour diffuser des informations et aider les étudiants à obtenir de l'aide gratuitement.

projet 3

Prédiction des fausses couches chez les femmes recherchant des soins prénatals en Ouganda : une approche d'apprentissage automatique

Organisation:

Université Makerere

Pays:

Ouganda

Résumé du projet:

Ce projet créera une application Web qui utilisera un algorithme d'apprentissage automatique de classification pour prédire le risque de fausse couche chez les femmes cherchant des soins prénatals, tout en identifiant les principaux facteurs qui influencent une grossesse se terminant par une fausse couche. 

projet 4

Apprentissage automatique pour identifier les patientes adolescentes à risque d'hypertension gestationnelle

Organisation:

Technologie panafricaine de l'information et de la communication

Pays:

Namibie

Résumé du projet:

Ce projet développera un modèle ML en comparant les performances de prédiction de neuf modèles de classification pour identifier les patientes adolescentes à risque d'hypertension gestationnelle. Ce projet sera; rassembler des ensembles de données cliniques relatives aux grossesses chez les adolescentes dans le contexte namibien, former l'ensemble de données sur la base de neuf modèles de classification binaires et tester et comparer les performances de prédiction des différents modèles formés.

projet 5

Organisation:

Université Makerere

Pays:

Ouganda

Résumé du projet:

Ce projet développera une solution de dépistage intelligente, robuste et rapide pour les grossesses à haut risque en utilisant une combinaison de modalités d'imagerie américaines et une plate-forme informatique soutenue par l'IA sous la forme de modèles d'apprentissage en profondeur.

projet 6

Utilisation de la modélisation de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA) pour identifier la sous-population à haut risque éligible à la PrEP et prête à payer pour les services.

Organisation:

Le Groupe Conciergerie Médicale

Pays

Ouganda 

Résumé du projet:

À l'aide d'ensembles de données existants, ce projet tirera parti de la modélisation ML et AI pour identifier, quantifier, analyser et cartographier les populations à haut risque éligibles à la PrEP et pouvant payer les services. 

projet 7

L'intelligence artificielle pour le dépistage de la tuberculose chez les personnes vivant avec le VIH

Organisation:

Université Muhimbili de la santé et des sciences connexes

Pays:

Tanzanie

Résumé du projet:

Cette équipe utilisera un outil développé précédemment pour le dépistage de la tuberculose à l'aide de radiographies pulmonaires afin d'identifier la maladie chez les personnes vivant avec le VIH.

projet 8

Utiliser l'IA pour promouvoir les résultats en matière de santé sexuelle et reproductive pour les adolescents handicapés au Ghana

Organisation 

Université du Ghana, Legon

Pays:

Ghana

Résumé du projet:

Ce projet vise à utiliser l'apprentissage automatique pour briser les barrières qui empêchent les adolescents souffrant de troubles de l'ouïe, de la parole et de la vue d'accéder aux informations et aux services de SSR. Une conception de recherche à méthodes mixtes sera adoptée pour recueillir des données auprès d'adolescents scolarisés ayant des troubles de l'ouïe, de la parole et de la vue, ainsi que des principales parties prenantes.

projet 9

BESHTE : un chatbot pour améliorer le dépistage du VIH, la sensibilisation au statut et la divulgation du statut chez les adolescents, garçons et filles et jeunes hommes et femmes au Kenya

Organisation:

Université d'Embu

Pays:

Kenya

Résumé du projet: 

Ce projet construira un chatbot qui sera utilisé pour accroître les connaissances sur le VIH et le dépistage du VIH, tout en améliorant la connaissance du statut et la divulgation du statut aux partenaires sexuels au sein du groupe de population. Il s'attaquera également à la discrimination et à la stigmatisation liées au VIH envers les adolescents et les jeunes adultes en quête de dépistage et de traitement.

projet 10

Tirer parti des techniques d'intelligence artificielle pour éclairer le choix des contraceptifs modernes chez les adolescentes et les jeunes femmes.

Organisation:

Université des sciences et technologies de Mbarara 

Pays: 

Ouganda

Résumé du projet:

Ce projet de recherche suivra des jeunes filles et des adolescentes âgées de 15 à 24 ans utilisant des méthodes contraceptives modernes sélectionnées et fréquentant des cliniques de planification familiale pendant une période de 12 mois. Les données recueillies seront utilisées pour développer un modèle d'IA qui prédira la probabilité d'apparition d'effets secondaires contraceptifs et d'échec contraceptif.

Nous attendons avec impatience le travail que ces équipes feront et comment les solutions qu'elles développeront auront un impact sur le secteur de la santé maternelle, reproductive et sexuelle en Afrique. En plus de ces sous-bénéficiaires, le hub a établi le réseau HASH. Le réseau HASH accueille des passionnés, des chercheurs et des organisations travaillant dans le domaine de l'IA et/ou de la santé maternelle, reproductive et sexuelle (MSRH). L'objectif global du réseau est de créer une plate-forme collaborative pour développer des systèmes résilients et durables pour la MSRH grâce à une IA responsable. Les sous-bénéficiaires et le consortium HASH sont les membres fondateurs du réseau HASH.

Êtes-vous intéressé à rejoindre ce réseau, remplissez simplement ce formulaire