国际妇女研究论坛上发表的一篇文章将性别变革方法定义为那些旨在重塑性别动态的方法，通过重新分配资源、期望和责任来实现性别之间的平衡，通常关注规范、权力和集体行动。在全球健康领域，这些方法与增加所有患者（无论性别）的自主权和自主性的努力相辅相成。然而，根据联合国人口基金（UNFPA）的调查，25%的女性（许多在撒哈拉以南非洲）无法独立做出医疗保健决定，高收入国家的边缘化女性也报告称在医疗服务提供者那里被忽视或歧视，个人自主权和自主性仍然难以实现。
AI在性别变革型护理中的应用
AI解决方案已经在世界各地推动了性别变革型护理的发展。但是，当新的数字创新与强大的、集成的基础设施、以人为本的做法和致力于公平、高质量护理的承诺相结合时，卫生系统才能从中受益最大。帕特里克·J·麦戈文基金会（PJMF）的战略分析师Topaz Mukulu表示，最有效的工具始于了解哪些社会决定因素影响健康结果。“然后我们可以构建AI应用程序，为每个患者创造更大的自主权、尊严和个性化护理路径。”她说道。这些工具的设计遵循性别变革影响的原则，旨在对抗女性健康领域的根深蒂固的规范，扩大女性在整个护理过程中的权力，并通过大规模数据分析促进集体行动。
例如，Intelehealth创建了一个免费的开源远程医疗平台，由AI驱动的数字助手Ayu支持。该平台在前线社区卫生工作者和医生之间（提供者到提供者）以及患者和医生之间（直接到患者）建立了直接的沟通渠道。Intelehealth的首席执行官兼联合创始人Neha Verma博士在接受PJMF采访时强调，对于印度90%无法独立做出医疗保健决定、50%无法独自前往医疗机构的女性来说，这样一个平台具有独特的变革意义。团队正在改进其AI技术，以便从Ayu收集和总结信息，生成可能的诊断，并在资源有限的环境中支持临床决策。从规模上看，这种干预不仅有可能挑战性别规范，因为更多女性会独立寻求护理，还能增加女性获得相关、可靠和及时的健康信息的机会。
通过深度学习技术，AI还在支持早期发现对女性造成不成比例影响的危及生命疾病方面发挥作用。在巴西一家中央医院接受治疗的乳腺癌患者中，超过一半已经发展到晚期。Instituto Protea利用AI创建了一个基于乳房X光筛查的早期乳腺癌风险模型。在一个资源紧张、负担过重的公共卫生系统中（75%的巴西人依赖这一系统），早期的AI辅助诊断有望降低总体检测和治疗成本，扩大女性在治疗过程中的权力，提高护理质量和生存机会。
为了在更大范围内实现更公平的健康状况，AI正在促进利益相关者和研究人员之间的更大合作和知识共享。帕特里克·J·麦戈文基金会的董事会联络员Michelle Pomerantz强调，“我们不能对未能衡量的事情做出明智的决定。”准确、强大和多样化的数据集可以为个性化和文化响应性护理的新AI工具提供信息，同时揭示和解决健康公平的系统性障碍。
在美国，建立强大的、人口级别的孕产妇健康数据集尤为重要，因为美国的孕产妇死亡率在发达国家中最高且不断上升。非西班牙裔黑人女性的死亡风险几乎是非西班牙裔白人和西班牙裔女性的三倍。作为回应，斯克里普斯研究数字试验中心开发了PowerMom平台，通过可穿戴传感器和基于应用程序的调查，在怀孕期间从多样化的人群中收集健康信息。使用隐私保护的数据收集方法，该平台揭示了系统性种族主义如何影响怀孕和分娩结果，从而为生殖健康护理提供更好的实践和政策指导。团队同时探索LLM集成，以生成个性化的应用内健康指导。
成功的支柱
虽然AI可以为性别变革型医疗保健打开大门，但它本身是不够的。AI在医疗保健中的成功整合取决于四个基础支柱。
- 强调数据安全和隐私的强大治理
Verma博士指出，数据隐私在将现成的LLM与用于诊断和护理的数字健康应用集成时至关重要。如果没有组织层面或通过地方政策和法规的强有力数据安全框架，患者可能会遭受诊断错误、治疗错误或其他形式的伤害。在某些情况下，隐私泄露可能会使患者和医疗保健提供者都面临风险。多布斯诉杰克逊妇女健康组织案推翻罗伊诉韦德案后，人们普遍担心未经授权使用AI收集生殖健康信息。试图在某些州将堕胎提供者和寻求者定罪的运动“破坏了患者与医疗保健提供者之间的信任”，并损害了护理质量，根据民主与技术中心（CDT）的说法。在缺乏联邦数据隐私标准的情况下，CDT强调了屏蔽法和公司及提供者减少敏感健康数据的收集、存储和共享的承诺的重要性。
- 各级医疗保健社区和利益相关者的支持
除了法律隐私保护外，患者和提供者通常需要保证AI辅助诊断和护理决策的有效性。Mukulu强调了透明沟通AI系统的工作原理的重要性，包括其局限性、保障措施和技术对当地环境的有用性。她建议进行“利益相关者映射练习”，以确定本地和全球的倡导者，并将其纳入整合过程。与社区领袖和民间社会的密切合作可以重建此前被排除在或因AI在医疗领域的使用而受到伤害的边缘化群体的信任。
- 支持性生态系统
AI解决方案在能够满足当地健康需求并由互操作的数字基础设施支持的健康生态系统中运作最佳。但Mukulu指出，人才缺口、资源限制、连接问题、不完整的数据存储和“AI试点病”阻碍了许多卫生系统在项目期结束后安全和可持续地整合AI。为了避免“AI试点病”并支持更广泛的健康生态系统建设，Intelehealth为其远程医疗平台的实施提供了全面支持，并为非政府组织和公共部门的提供者提供能力建设。他们的数字助手Ayu还设计为可以在偏远和断开连接的地区运行，具有离线数据收集功能和易于使用的特点，适用于数字素养有限的患者。
- 广泛的资金支持全面和公平的研究
AI在健康及其他领域的益处主要集中在全球北方。这在一定程度上是由于全球多数地区的结构性障碍，包括有限的技术基础设施和能力、计算成本以及数据集的可用性和兼容性。对研究和开发工作的额外投资可以帮助创建一条通往基于全球多数地区数据集的变革性解决方案的路径，例如Instituto Protea的乳腺癌AI技术。此外，支持受投资不足影响的社区和疾病的相关健康创新对于实现全球范围内的性别变革型健康公平至关重要。
前进的道路
当医疗保健与全面的系统变革相结合时，女性的医疗保健变得具有变革性——从女性自主权和自主性的深层次嵌入规范开始。新兴的AI应用已经展示了显著的潜力，赋予女性定义和拥有自己的健康旅程的能力。为了实现规模化的影响，加强当地卫生系统的承诺将是关键，以支持创新者和研究人员开发新的健康解决方案，以及倡导者为维护患者的权利和尊严而工作，实现持续的全球健康公平。
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