En 2024, la organización sin fines de lucro Last Mile Health, que capacita y apoya a los trabajadores de salud comunitarios en Etiopía y otros tres países africanos, colaboró con el Ministerio de Salud de Etiopía para establecer 10 centros de llamadas locales integrados en el sistema de salud del país. Estos centros de llamadas están diseñados para brindar tutoría en tiempo real y apoyo de respaldo a estos trabajadores de extensión de salud, los proveedores de atención primaria de salud para aproximadamente tres cuartas partes del país, cuando se encuentran con síntomas complicados o inusuales.

Los centros de atención telefónica comenzaron a recibir un flujo constante de consultas, pero Last Mile Health pronto notó un desafío emergente. 

"El asesoramiento médico y de salud comunitaria que brindaban no estaba estandarizado en los diversos distritos que brindaban apoyo", dice Abraham Zerihun Megentta, director de país de Last Mile Health en Etiopía. "Pensamos que la IA podría ayudar".

En Etiopía, los pacientes vulnerables, ya sean mujeres embarazadas jóvenes, personas mayores con problemas de salud crónicos o padres con niños enfermos, probablemente buscan ayuda de estos trabajadores de salud comunitarios. Más de 40,000 trabajadores son responsables de brindar atención médica a entre 2,500 y 3,000 personas cada uno. Pero incluso luego de un año de capacitación, es imposible para estos trabajadores memorizar cientos de páginas de pautas, contenido de capacitación y protocolos de diagnóstico, particularmente para casos inusuales. Ahí es donde entra en juego la inteligencia artificial.

El año pasado, luego de una extensa búsqueda de un socio técnico para ayudar a dar vida a su visión de IA bien desarrollada, Last Mile Health encontró un fuerte colaborador en IDinsight. Otra organización sin fines de lucro con profundas raíces africanas, IDinsight emplea datos e inteligencia artificial para mejorar vidas y estuvo trabajando durante cinco años para implementar inteligencia artificial para resolver problemas aparentemente intratables. Por ejemplo, IDinsight empleó la IA para ayudar al Ministerio de Salud de Togo a optimizar los programas anticonceptivos y creó un servicio de respuesta a preguntas de IA que responde a casi 60.000 preguntas relacionadas con la salud de las madres de Sudáfrica.

Con el liderazgo del Ministerio de Salud de Etiopía y la orientación de 19 expertos ministeriales, comenzaron a desarrollar una herramienta impulsada por IA. Con el apoyo técnico de IDinsight, Last Mile Health creó HEP Assist, un asistente de programa de extensión de salud diseñado para ofrecer orientación médica en tiempo real para los trabajadores de la salud etíopes. La herramienta ayuda a los trabajadores de salud comunitarios a brindar una mejor atención a los pacientes y derivar rápidamente los casos complicados a centros de salud cercanos que están mejor equipados para manejarlos.

Y en diciembre, IDinsight fue una de las cinco compañías que ganaron el Centro para el Crecimiento Inclusivo de Mastercard y data.org Desafío de inteligencia artificial para acelerar la inclusión, un llamado global para soluciones de IA que promuevan la inclusión y el empoderamiento económico. Cada compañía ganadora recibió $ 200,000 para desarrollar y escalar su solución, así como experiencia técnica y tutoría de los equipos de data.org y Mastercard. Ayudará a IDinsight y Last Mile Health a convertir en realidad su concepto de una fuerza laboral de atención médica asistida por IA.

IDinsight se creó hace 15 años para ayudar a los responsables políticos y a los líderes de las ONG a tomar decisiones basadas en evidencia. Evolucionó para incluir el empoderamiento de los tomadores de decisiones en todos los niveles, desde funcionarios gubernamentales hasta trabajadores de salud comunitarios. Esta es la segunda incursión de IDinsight, luego de la plataforma MOMConnect de Sudáfrica, en el uso de IA para ayudar a mejorar la atención general de los pacientes.

“Con el tiempo, replanteamos quién puede ser un tomador de decisiones”, dice Sid Ravinutala, científico jefe de datos de la organización. “Pasamos de un individuo con gran poder a un equipo completo de trabajadores de salud comunitarios. Varias veces al día, toman decisiones sobre qué tratamientos debe recibir una persona, si debe ser remitida a un centro de salud de mayor nivel; decisiones que no solo afectan al paciente en concreto, sino que también pueden afectar a toda una familia o a un pueblo entero”.

Al centrar en el poder de los datos para fundamentar decisiones más pequeñas y frecuentes tomadas por las personas sobre el terreno, IDinsight y Last Mile Health esperan garantizar que los etíopes obtengan mejores resultados de salud, incluyendo la reducción de la mortalidad materna, el diagnóstico precoz de enfermedades y la disminución de las derivaciones innecesarias a hospitales.

"Todo eso no solo mejorará los resultados de salud, sino que también reducirá los costos y reducirá la presión sobre los sistemas hospitalarios", dice Ravinutala.

El plan es poner a prueba HEP Assist en los 10 centros de llamadas existentes. Esto incluye un sistema de gestión de casos y un servicio de preguntas frecuentes capacitado sobre las pautas integrales del Ministerio de Salud de Etiopía. Los trabajadores de salud comunitarios llaman a los agentes del centro, quienes pueden pedirle a la IA que haga cosas como conectar una lista de síntomas aparentemente aleatorios para llegar a un diagnóstico preciso o determinar si un paciente necesita ser derivado a atención especializada o de emergencia.

Además de ayudar a los trabajadores en primera línea, los agentes del centro de llamadas también están aprendiendo nuevas habilidades de IA, lo que debería conducir a procesos de trabajo más eficientes y efectivos, así como a nuevas trayectorias profesionales, dice Ravinutala.

"La IA reemplaza tareas, no trabajos", dice. "Este tipo de oportunidades en las que se ayuda a los trabajadores del conocimiento altamente cualificados a ser más eficaces es donde veo que la IA es más útil. Está diseñado para aumentar, no reemplazar, el papel fundamental de los trabajadores de salud comunitarios".

El plan a largo plazo es proporcionar a los trabajadores de salud comunitarios atajo a la herramienta de IA a través de dispositivos móviles. Las capacidades de lenguaje natural de la herramienta facilitan la capacitación de nuevos usuarios para que hagan el tipo de preguntas que obtienen buenos resultados.

Ambas organizaciones quieren adaptar y escalar el programa para ayudar a los trabajadores de salud comunitarios en otros países del África subsahariana y potencialmente incluso en otras partes del mundo.

"Una vez que construimos una solución para Etiopía, se puede implementar en Malawi, en Uganda, en Kenia, y de repente se convierte en una herramienta de código abierto ampliamente disponible", explica Ravinutala. "Estoy entusiasmado con la habilitación de todo el ecosistema de trabajadores de salud comunitarios a nivel mundial".