Kevin TopolskyDe gezondheidszorg staat op het punt van een revolutie met het potentieel van Kunstmatige Intelligentie (AI) om de gezondheidszorg te transformeren, vooral in achtergestelde gemeenschappen. De succesvolle integratie van AI-toepassingen in essentiële gezondheidsdiensten vereist echter een zorgvuldige afweging van de behoeften en perspectieven van communitygezondheidswerkers (CHW’s) die voorop zullen lopen bij de implementatie van deze technologieën.
Een recente studie naar de perceptie van CHW’s over op AI gebaseerde mobiele gezondheidsapplicaties in landelijk India benadrukt het cruciale belang van AI-ontwerpers en -ontwikkelaars die een diepgaand begrip hebben van de implementatiecontext. In tegenstelling tot traditioneel onderzoek in ICT4D (Informatie- en Communicatietechnologieën voor Ontwikkeling) introduceren AI-technologieën nieuwe complexiteiten en risico’s met betrekking tot rechtvaardigheid, verantwoordelijkheid, transparantie en onbedoelde gevolgen die proactief moeten worden bestudeerd voor implementatie.
Een belangrijke bevinding uit de studie is de noodzaak voor AI-ontwikkelaars om te plannen voor potentiële fouten. Dit omvat het voorzien van fouten zoals verkeerde classificatie of infrastructuuruitdagingen en het implementeren van strategieën om deze aan te pakken. Het is belangrijk op te merken dat CHW’s mogelijk niet over uitgebreide kennis van AI of technische expertise beschikken, wat betekent dat ze eerder geneigd zijn de uitkomst geleverd door het AI-systeem te accepteren zonder hieraan te twijfelen. Daarom moeten ontwikkelaars actief potentiële fouten identificeren, beoordelen en beperken en de impact ervan op patiënten beoordelen.
De studie benadrukt ook het belang van langetermijn-sustainability, onderhoud en reparatie van AI-systemen. Organisaties die van plan zijn om AI mHealth-systemen in te zetten, moeten zorgvuldig nadenken over de voortdurende ondersteuning en technische bijstand die vereist is. CHW’s gaven aan de behoefte te hebben aan toegankelijke ondersteuningskanalen, zoals de mogelijkheid om het bedrijf te bellen voor hulp. Het oplossen van problemen en het onderhouden van complexe AI-software kan vereisen dat hoogopgeleide ontwerpers en ontwikkelaars betrokken blijven, aangezien lokale reparatie-ecosystemen mogelijk niet over de benodigde tools of mogelijkheden beschikken.
Een ander cruciaal aspect om te overwegen is de extra werklast en last die op CHW’s wordt gelegd bij de invoering van AI-systemen. CHW’s hebben al zware werklasten en het gebruik, de uitleg en verantwoording van AI-tools aan hun gemeenschappen voegen zichtbare en onzichtbare taken toe. De onevenredige verdeling van deze werklast, waarbij minder technisch onderlegde CHW’s meer tijd besteden aan onzichtbaar werk, vormt een aanzienlijke zorg. AI-ontwikkelaars moeten deze factoren in overweging nemen bij het beoordelen van de voordelen en mogelijke schade van AI-systemen, en ze moeten doorlopende training en ondersteuning bieden.
In conclusie, het succesvol integreren van AI in de gezondheidszorg vereist zorgvuldige planning en overweging van de unieke uitdagingen waarmee communitygezondheidswerkers te maken hebben. Door potentiële fouten proactief aan te pakken, langetermijnondersteuning te waarborgen en extra werklasten te beheren, kunnen AI-toepassingen daadwerkelijk de gezondheidszorgtransformeren, met name in gemarginaliseerde gemeenschappen.
