Bekjempe underernæring med AI
I hjertet av Samburu fylke, et fylke i Nord-Kenya som er hjem til mange forskjellige samfunn, byer og stammer, en gruppe på 20 kvinner pløyer en hage. Den lyse solen varmer ansiktene deres mens de ler og forteller historier, glade for at avlingene deres gjør det bra. Barna deres løper rundt, glade for å ta en tur til det lokale markedet der kvinnene skal selge maten de har dyrket, og gjøre en god fortjeneste. Men de har ikke alltid hatt denne hagen. Tidligere var matmangelen høyst virkelig.
Jeg er glad fordi barna mine er friske og familien min er frisk.
En samfunnsfokusert løsning
Fatuma er en alenemor i slutten av tjueårene med tre små barn. Hun bor i Samburu fylke, Kenya, og er en del av en mor-til-mor-støttegruppe som inkluderer gravide og de med barn på 5 år og yngre. Som den største organisasjonen i Kenya fokusert på mennesker og helsen deres, hjelper Amref Health Africa Fatuma sin gruppe, og andre støttegrupper som hennes, med å dyrke, opprettholde og selge mat. Medlemmer av Fatuma sitt lokalsamfunn beholder og selger avlingene sine, og har også begynt å avle husdyr. Fatuma har stor tro på at forebygging er bedre enn behandling, fordi hun har sett resultatene førstehånds, og vet at det hjelper kvinnene i samfunnet hennes til å leve bedre liv. Som mor har Fatuma håp for alle i lokalsamfunnet sitt og de andre samfunnene Amref har hjulpet.
Amref har adressert behovene til sårbare befolkninger i over 35 land i Afrika ved å forbedre helse og helsetjenester med en lokalsamfunnsbasert tilnærming. Bare i Kenya hjelper Amref over 2 millioner barn med å unngå underernæring ved å være til stede i hvert lokalsamfunn. For tiden er 18 % av barn under 5 år veksthemmet, en tilstand med nedsatt vekst som følge av underernæring. For å bidra til å løse dette får hver husstand i Kenya besøk av helsearbeidere i lokalsamfunnet som samarbeider med Amref for å undervise hele familien i forebygging og ernæring, og tilby helsetjenester av god kvalitet. Amref sitt mål er å forebygge underernæring før det skjer, redde livene til barn og på sikt hele befolkningen, og utrydde underernæring på landsbasis innen 2027.
Dr. Shiphrah Kuria, regionalsjef i Amref for reproduktiv, mødre- og barnehelse, vet at forebygging gir bedre resultater. Helsearbeidere som forstår den kulturelle konteksten, besøker mennesker i hjemmene deres for å hjelpe dem med å forstå forebygging bedre, særlig når det gjelder barn på 5 år og yngre. Helsearbeiderne lytter til og styrker den enkelte personlig, og henviser de som trenger behandling til lokale helseinstitusjoner.
Jeg elsker hvordan Amref direkte berører lokalsamfunn, for livet.
Forbedre samfunnets helse med AI
Amref samarbeider med University of Southern California (USC), det kenyanske helsedepartementet og Microsoft AI for Good Lab for å utvikle en modell som forutsier helserisiko med kunstig intelligens. Hver partnerinstitusjon har bidratt med sin ekspertise for å utvikle en løsning som skal gi myndigheter og humanitære organisasjoner bedre forutsetninger for å håndtere samfunnshelse på en ny måte.
«Global helse passer ikke inn i én enkelt disiplin, så vi må samarbeide på tvers av fagområder for å håndtere de største utfordringene i verden,» sier Dr. Laura Ferguson, forskningsdirektør ved USC Institute on Inequalities in Global Health, og professor i befolknings- og folkehelsevitenskap.
Basert på data som er samlet inn månedlig i over nesten ti år fra hele landet, vil et verktøy bygget på denne modellen være enkelt å bruke for alle og ikke kreve teknisk opplæring. Modellen kan raskt filtrere data om underernæring, zoome inn på berørte områder og veksle mellom kortsiktige og langsiktige prognoser. Data samles innregelmessig slik at dashbordet kan vise hvor underernæring har påvirket lokalsamfunn over hele landet. AI organiserer deretter informasjonen for å gjenspeile forventede sesongmessige påvirkninger og bidra til å forutsi risiko for underernæring hos barn, noe som er en betydelig årsak til sykelighet og dødelighet hos barn.
Amref bruker Microsoft 365 for sømløs kommunikasjon sammen med den prediktive modellen, utviklet i samarbeid mellom USC og Microsoft AI for Good Lab, noe som gir dem innsikter i nåværende og fremtidige risikoer over hele Kenya. Matsikkerhet er avgjørende, og nåværende og fremtidige humanitære kriser, forverret av flom, tørke og andre forhold, kan forutsies for å bidra til å forberede seg på eller helt unngå matmangel. Et verktøy som bruker den prediktive modellen vil være tilgjengelig for Amref sine partnere, slik at de kan se virkelige data og bedre forstå hvordan de kan forutsi og forebygge utvikling av underernæring. Med AI-drevet analyse vil organisasjoner kunne finne løsninger sammen raskere enn noen gang tidligere.
Verdien av forebygging
Ledet av eksperter fra USC, bygger samarbeidsteamet et verktøy som gir Amref, andre humanitære organisasjoner og beslutningstakere direkte tilgang til den prediktive modellen og innsikt i ulike datakilder. Når disse kombineres med andre offentlig tilgjengelige kilder, som satellittbilder, en av Microsofts viktigste egenskaper, kan data fra det kenyanske helsedepartementet brukes til å forstå alvorlighetsgraden av underernæring hos barn over hele Kenya. Modellen er trent på data som samles inn i over 100 land, og teamet håper at den kan tilpasses for å adressere underernæring og andre helseutfordringer globalt.
«Dette bidrar ikke bare til å redusere risikoen for underernæring hos barn i Kenya, men forbereder oss også på å håndtere dette problemet globalt,» sier Dr. Bistra Dilkina, meddirektør for USC Center for AI in Society, og førsteamanuensis i datavitenskap.
Mer presis informasjon og nøyaktige prognoser vil gjøre Amref og andre i stand til å plassereressurser for å forhindre underernæring.
«Dashbordet vil endre måten partnere iverksetter tiltak på, slik at de kan gjøre evidensbaserte og rettidige inngrep,» sier Dr. Girmaw Abede Tadesse, Principal Research Science Manager, Microsoft AI for Good Lab.
Oppdraget til det kenyanske helsedepartementet er å skape en globalt konkurransedyktig, sunn og produktiv nasjon som kan oppnå økonomisk vekst. Modellen bidrar til dette ved å strukturere ressurser rundt planlegging og budsjettering. Underernæring kan løses bedre med kunstig intelligens gjennom prediksjon i overvåkings- og evalueringsprosessen, noe som bidrar til mer effektiv ressursbruk. Mat- og ernæringsdashbordet har potensial til å redde liv, forbedre liv og forbedre livskvaliteten.
TRANSFORM er Amref sin nye globale strategi for 2023-2030 som fremmer og støtter befolkningen i Afrika i å få tilgang til helsetjenester av høy kvalitet. Amref oppnår dette gjennom samfunnsledede, personsentrerte primærhelsetjenester som adresserer sosiale helsedeterminanter. Den nye prediktive modellen vil hjelpe dem med å nå målene sine ved å vise risikoprofilene for underernæring på tvers av ulike grupper, noe som gir dem fleksibilitet til å identifisere utsatte områder og iverksette tiltak til riktig tid.
Doner Microsoft Rewards-poeng for å støtte Amref.
Tenk deg en verden hvor velvære vokser og hvor nytt håp kommer fra. En visjon om helse vi alle elsker, forvandlet!
