RÉSUMÉ
Dans les pays à faible revenu, les indicateurs de santé sexuelle, reproductive et maternelle sont en retard par rapport aux autres indicateurs de santé. Par exemple, les niveaux de mortalité maternelle et d'accès à la contraception sont généralement en retard par rapport aux objectifs de développement durable visant à réduire la mortalité maternelle à moins de 70 pour 100,000 19 naissances vivantes et à garantir l'accès universel aux services de santé sexuelle et reproductive. Alors que la pandémie actuelle de COVID-XNUMX occupe le devant de la scène, il est urgent de développer davantage d'innovations et de solutions pour améliorer la santé et les droits maternels, sexuels et reproductifs tout en renforçant les systèmes de santé pour des services de santé intégrés et durables.
Les technologies numériques, y compris les applications d'intelligence artificielle (IA), ont démontré un potentiel encourageant pour améliorer la fourniture d'informations et de services sur la santé et les droits maternels, sexuels et reproductifs. Cependant, des préoccupations importantes subsistent quant aux dommages et risques potentiels de l'utilisation de la technologie numérique dans ce secteur. L'objectif principal de ce projet est d'établir un pôle de recherche dont le but 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 d'innovations en IA. Les innovations responsables en matière d'IA sont définies comme celles qui sont éthiques, inclusives et équitables, respectent les droits de l'homme et contribuent à la durabilité environnementale.
Le hub sur l'IA pour la santé sexuelle, reproductive et maternelle en Afrique est complémentaire à quatre hubs similaires sur le genre et l'inclusion, le changement climatique, l'agriculture et l'éducation qui sont développés par l'initiative AI for Development Africa du CRDI. Il identifiera, validera et documentera les thèmes prioritaires, renforcera les capacités des innovateurs, chercheurs et décideurs africains, et augmentera et renforcera le nombre d'innovations locales en matière d'IA dans le domaine de la santé et des droits maternels, sexuels et reproductifs tout en renforçant les systèmes de santé en Afrique.
EMPLACEMENT
Ouganda, L'Institut des maladies infectieuses limité
FINANCEMENT TOTAL
1,198,700 $ CA
CHERCHEUR PRINCIPAL:
- Rosalind Parkes Ratanshi
SOUS-PROJETS
| projet 1 — Exploiter la puissance de l'intelligence artificielle pour accroître les connaissances, la compréhension et les comportements des patients atteints d'infections sexuellement transmissibles | 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. | |
| Organisation: mDoc Santé | Pays : Nigéria | |
| projet 2 — Conception d'un outil de surveillance et d'assistance aux maladies sexuellement transmissibles dans un institut d'enseignement supérieur éthiopien | 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 librement. | |
| Organisation: Université des sciences et technologies d'Addis-Abeba | Pays : Éthiopie | |
| projet 3 — Prédiction des fausses couches chez les femmes recherchant des soins prénatals en Ouganda : une approche d'apprentissage automatique | 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. | |
| Organisation: Université Makerere | Pays : Ouganda | |
| projet 4 — Machine Learning pour identifier les patientes adolescentes à risque d'hypertension gestationnelle | 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. | |
| Organisation: Technologie panafricaine de l'information et de la communication | Pays : Namibie | |
| projet 5 | 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 plateforme informatique soutenue par l'IA sous la forme de modèles d'apprentissage profond. | |
| Organisation: Université Makerere | Pays : Ouganda | |
| 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. | 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. | |
| Organisation: Le Groupe Conciergerie Médicale | Pays : Ouganda | |
| projet 7 — Intelligence artificielle pour le dépistage de la tuberculose chez les personnes vivant avec le VIH | Résumé du projet: Cette équipe utilisera un outil développé précédemment pour dépister la tuberculose à l'aide de radiographies pulmonaires afin d'identifier la maladie chez les personnes vivant avec le VIH. | |
| Organisation: Université Muhimbili de la santé et des sciences connexes | Pays : Tanzanie | |
| projet 8 — Utiliser l'IA pour promouvoir les résultats en matière de santé sexuelle et reproductive des adolescents handicapés au Ghana | Résumé du projet: Ce projet vise à utiliser l'apprentissage automatique pour briser les barrières qui empêchent les adolescents ayant des déficiences auditives, vocales et visuelles d'accéder aux informations et aux services de SSR. Une conception de recherche à méthodes mixtes sera adoptée pour collecter des données auprès des adolescents scolarisés ayant des déficiences auditives, de la parole et visuelles, ainsi que des principales parties prenantes. | |
| Organisation: Université du Ghana, Legon | Pays : Ghana | |
| 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, ainsi que les jeunes hommes et femmes au 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 sensibilisation au 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 à l’égard des adolescents et des jeunes adultes cherchant à se faire dépister et à suivre un traitement. | |
| Organisation: Université d'Embu | Pays : Kenya | |
| projet 10 — Tirer parti des techniques d'intelligence artificielle pour éclairer le choix des contraceptifs modernes parmi les adolescentes et les jeunes femmes. | Résumé du projet: Ce projet de recherche suivra les jeunes filles et les adolescentes âgées de 15 à 24 ans en utilisant des méthodes contraceptives modernes sélectionnées et en fréquentant des cliniques de planification familiale pendant une période de 12 mois. Les données collectées seront utilisées pour développer un modèle d'IA qui prédira la probabilité d'effets secondaires et d'échec de la contraception. | |
| Organisation: Université des sciences et technologies de Mbarara | Pays : Ouganda | |