Un equipo multifacético de investigadores de la Escuela de Medicina Avanzada de la Escuela de Computación y Cake de la USC, junto con los expertos en IA de Microsoft, desarrolló un buen laboratorio, Emirate Africa y el Ministerio de Salud de Kenia, un modelo de inteligencia artificial (IA) durante seis meses.
Esta herramienta ofrece un tiempo de espera importante para los gobiernos y las organizaciones humanitarias para la vida, alimentos, atención médica y suministro en áreas de peligro. El modelo de aprendizaje automático mejora el enfoque tradicional al conectar datos clínicos con más de 17,000 servicios de salud con datos satelitales relacionados con la capacidad de salud y producción de los cultivos.
Recibe una precisión del 89 % al predecir un mes y mantiene una precisión del 86 % en los últimos seis meses.
A diferencia de los modelos existentes, la nueva herramienta es especialmente efectiva para predecir la desnutrición en áreas donde es difícil estimar la volatilidad generalizada y aumentar.
“Este modelo cambia de juego”, dijo Bestra Dalkina, profesora asociada de informática y Centro de la USC de Inteligencia Artificial, Bestra Dalkina en la Sociedad. “Al utilizar los modelos de IA con datos de datos, puede capturar una relación más compleja entre una serie de variables que trabajan juntas para ayudarnos a pronosticar una mayor precisión de la difusión de desnutrición”.
Los resultados están en detalle en un Además de un El estudio se publicará el 14 de mayo de 2025, que se titula “Predicciones de infancia extremas en Kenia utilizando diversos conjuntos de aprendizaje automático e indicadores”.
En este estudio, Germo Abbie Tudsi (Microsoft AI para Good Lab), Laura Ferguson (Instituto USC en INF su salud global), Kalib Robinson, Rahul Dudhya, Heroturch One Ferris (bueno para Microsoft AI), SMOZ, SMOZ), SMOZ, SMOZ) bistra dalkina (Centro USC para AI).
Germo Abbi Tedsi, científico principal y gerente de Microsoft AI en la ciudad de Nairobi de Kenia, dijo que cree que la predicción marcará la diferencia en la herramienta AI.
“Este proyecto es importante, porque la desnutrición es un desafío importante para los niños en África, que es un continente que enfrenta una gran inseguridad alimentaria que el cambio climático”, dijo.
Una emergencia de público de salud
En Kenia, el 5 % de los niños menores de cinco años, aproximadamente 350,000 personas, sufren de nutrición severa, que es una condición que debilita el sistema inmune y aumenta dramáticamente el riesgo de muerte por enfermedades comunes como la diarrea y la malaria. En algunas regiones, la tasa aumenta más del 25 %. A nivel mundial, la desnutrición se asocia con la mitad de todas las muertes en niños menores de cinco años.
“Kenia tiene una emergencia de salud nutricional en Kenia”, dijo Laura Ferguson, profesora de investigación en el Instituto de Desigualdad de la USC y la desigualdad de salud global en la Facultad de Medicina de la Coca -Cola de la USC. “Los niños están innecesariamente enfermos. Los niños están muriendo innecesariamente”.
Los esfuerzos de pronóstico actuales en Kenia se basan en gran medida en decisiones expertas y conocimientos históricos, formas en que luchan por esperar nuevos puntos críticos o cambios de alta velocidad.
En cambio, el modelo del equipo utiliza los datos de salud habituales de Kenia, que han sido depositados por el Sistema de Información de Salud del Distrito 2 (DHIS 2), así como los indicadores derivados de satélite, como áreas de alto riesgo, como áreas emergentes como la salud y la productividad de los cultivos.
“La mejor manera de predecir el futuro es crear una mejor planificación y despliegue en los países en desarrollo utilizando los datos disponibles disponibles”, dijo el Oficial de Programas de Manejo y Diagnóstico, Distribución de nutrición y dietas, Ministerio de Salud, Salud, Merge SM Kingo. “Las tendencias nos cuentan una historia. Muchas de las fuentes de datos multifacéticas, junto con el aprendizaje automático, ofrecen la oportunidad de mejorar la programación en problemas de nutrición y salud”.
Los investigadores han desarrollado un prototipo de tablero que considera el riesgo de desnutrición regional, lo que permite una respuesta más fuerte y mejor objetivo a los riesgos nutricionales de los niños. Ferguson y Dalkina ahora están trabajando junto con el Ministerio de Salud de Kenia y Emirates Health Africa para integrar el modelo y el tablero en los sistemas gubernamentales y la toma de decisiones, cuyo objetivo es crear recursos públicos actualizados y regulares actualizados.
“La mayoría de los problemas de salud globales no se pueden resolver en el sector de la salud, y es uno de ellos”, dijo Ferguson. “Por lo tanto, necesitamos especialistas en salud. Necesitamos funcionarios médicos. Necesitamos sin fines de lucro. Necesitamos ingenieros. Si elimina a cualquier socio, no funciona y no tendrá un efecto que esperamos”.
Actualmente, más de 125 países usan DHIS2, incluidos unos 80 países de ingresos inferiores y medios. Esto significa que este marco con IA, que solo depende de la salud actual y los datos satelitales, se pueden moldear para combatir la desnutrición en otros países de todo el mundo.
“Si podemos hacer esto por Kenia, podemos hacerlo por otros países”, dijo Dalkina. “Cuando hay un compromiso real de trabajar en asociación, hay un límite para el cielo”.
