图片以下图片：人工智能（AI）系统为年轻的肯尼亚人创建了一个明亮的，注重青年的社交媒体帖子，并带有当地的lang语和短语 - 年轻，点燃和vaxxxed！此信息可以解决疫苗接种会影响生育能力的恐惧 - 恐惧会带来严重的健康后果。但是，在讨论生殖健康的同时，试图听起来很酷的算法感到有些不满意。
这种情况是在最近的一个中分析的数十种健康消息之一学习尼日利亚和肯尼亚的健康运动传播。
我们的研究团队分析并比较了120条健康消息：80个来自卫生部和非政府组织等传统来源，以及AI系统产生的40个。
我们专注于两个关键的健康主题：疫苗犹豫和孕产妇医疗保健。
结果表明，全球急于使用AI进行健康交流的转折：这两个方法都证明是优越的。AI更具创意但容易出错。传统运动是权威但僵化的。这强调了真正的挑战：设计准确且文化反应灵敏的健康沟通。
骑行技术浪潮的卫生系统
肯尼亚和尼日利亚卫生技术创新的新移民。随着新技术的出现，两者都一直在调整他们的健康沟通。
在1980年代和1990年代，健康运动依靠印刷海报，无线电叮当声和基于诊所的教育。到2010年代，手机和WhatsApp和Facebook等平台正在改变健康消息传递。短信警报和WhatsApp小组成为组织和卫生部的重要工具。他们分享了有关艾滋病毒，孕产妇健康和共同19岁的最新信息。在尼日利亚，像杀死蚊子这样的伊博语广播广告系列，停止疟疾改进农村妇女的信息理解。
现在AI代表下一波。世界卫生组织已启动S.A.R.A.H（智能AI健康助手），专门为健康沟通设计。同时，一般的AI工具像chatgpt（聊天生成的预培训变压器）用于制作疫苗接种运动和孕产妇健康建议。
肯尼亚有发达国家AI医疗保健战略。尼日利亚也是探索AI加强卫生系统的工具。
上诉是显而易见的：AI可以以多种语言和大规模迅速发出消息。这种效率很重要，尤其是全球卫生资金面孔不确定性。它要求卫生系统在可能更少的资源中做更多的事情。
因此，我们的研究问：当AI为这些情况下创建健康信息时，它是否了解对当地社区真正重要的事情？
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我们发现的
结果使我们感到惊讶。与传统运动相比，AI生成的信息实际上包含更多的文化参考。在人类创建的材料经常粘在临床上，西方医学语言上，AI系统试图使用当地的隐喻，类比和以社区为中心的语言。
但是有一个陷阱。这些文化参考通常是浅薄的，有时是不准确的。人工智能可能不真正理解当地习俗。它还可以使用为农村观众而疏远的城市读者的农业隐喻。在某些情况下，AI生成的图像产生了扭曲的，扭曲的面孔。人工智能产生有色人种的图像往往是一个持续的问题。这是因为这些系统尚未训练有素在足够多的例子上。
以健康为重点的AI工具S.A.R.A.H经常产生不完整的响应，有时需要重置以正常运行。它对白人女性化身的使用也提出了有关全球健康AI设计中代表的问题。
传统的健康运动也有自己的问题。尽管由拥有大量资源和当地业务的组织创建，但他们经常加强西方医学专业知识。他们为社区知识和传统健康实践提供了有限的空间。
这反映了更广泛的模式。国际组织可以无意中复制外部专家的殖民时代模式，告诉当地社区该怎么做。我们看到了在Covid-19大流行期间当高收入国家阻止放弃知识产权规则和ho积疫苗剂量时。这使许多低收入和中等收入国家都在努力确保进入。它加强其健康和专业知识在全球决策中最重要的层次结构。
最引人注目的是两种方法都错过的：真正的社区授权。在我们分析的几乎所有信息中，人们都被定位为被动的专家知识接受者，而不是积极参与自己的健康决定。
为什么现在很重要
这些发现很重要，因为非洲卫生系统中的AI采用正在迅速加速。在撒哈拉以南非洲，调查建议健康部署的31.7％是在远程医疗中，有20％的性和生殖健康部署，在运营中有16.7％。
成功的故事正在出现，就像肯尼亚的AI咨询平台减少诊断错误。另一个是AI工具改变尼日利亚的医疗保健通道。
但是我们的研究表明，如果不仔细关注文化背景和社区参与，AI健康消息传递可能会遇到相同的旧问题：局外人在没有真正理解或参与其中的情况下为社区创建信息。
赌注特别高疫苗犹豫和孕产妇的健康。这是两个领域，信任，文化敏感性和社区买入实际上意味着生与死之间的差异。当人们信任健康指导时，会挽救更多的生命。疫苗可以保护社区免受可预防的疾病的影响，而产妇健康支持降低了母亲和婴儿在分娩过程中死亡的风险。
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前进的道路
解决方案不是放弃健康传播中的AI。
相反，这些工具需要从头开始与当地社区开发。这意味着使用本地相关的数据和知识系统培训AI系统。
卫生组织还应将社区反馈循环纳入AI消息开发。测试AI生成的健康内容与该社区的服务。包括当地的卫生工作者，传统领导者和社区成员，以验证准确性，文化适当性和情感共鸣。
还有机会投资于本土的AI开发。非洲领导的平台，例如数字医疗助理awadoc证明本地开发的AI如何在保持医学准确性的同时更好地理解文化背景。
全球健康传播中的未来将不仅取决于这些系统的聪明程度，而且还取决于他们学会真正地倾听和向他们旨在服务的社区学习的程度。