语言、识字率与网络连接差距在肯尼亚形成双轨制医疗系统
2026年1月28日，星期三 - 阅读时长6分钟
肯尼亚在采用技术优化医疗服务方面也处于前沿。
照片来源：Shutterstock
作者：Linet Owoko
通讯员
东非国家传媒集团
当技术承诺革新医疗可及性时，数百万肯尼亚人却因语言、识字率和网络连接障碍而被拒之门外。
凌晨两点，家政工人格蕾丝·万吉库（Grace Wanjiku）五岁的女儿突发高烧，她做了许多困境中的母亲会做的事：拿起手机联系已存号码的医生和附近药剂师求助。
但与邻近郊区可能咨询ChatGPT或其他AI健康顾问的科技达人不同，万吉库面临截然不同的现实。
她的3000先令功能手机无法访问高级健康聊天机器人。她无法流利使用英语。而本周仅剩的50先令移动数据必须支撑到下次发薪日。
“我在广播里听说现在能用手机和医生电脑对话，”万吉库通过翻译用基库尤语告诉《商业日报》，“但这不是为我们这样的人准备的，这是为那些英语学校毕业的人准备的。”
难以适应数字化转型
万吉库代表着数百万难以适应政府雄心勃勃的医疗数字化转型的肯尼亚人。
肯尼亚在采用技术优化医疗服务方面处于前沿。
由蒙巴萨技术大学生物医学工程毕业生弗拉维安·西米尤（Flavian Simiyu）创立的Tiba AI，提供用于患者记录管理和临床决策支持的AI医疗平台。该平台包含患者门户，可上传纸质记录并访问数字医疗史——解决了肯尼亚特有的挑战。
另一平台是肯尼亚医生弗雷德里克·穆蒂西娅（Fredrick Mutisya）和拉切尔·坎古哈（Rachael Kanguha）开发的Antimicro.ai，该工具利用AI预测抗菌素耐药性——在抗生素滥用问题严重的国家，这是关键议题。
非洲医疗救济组织（Amref Health Africa）的JibuAI旨在通过语音聊天机器人扩展对母亲和青年的对话支持，将临床数据与本地情境结合；而IntelliSOFT基于谷歌开放健康堆栈构建的Mama’s Hub，则赋能患者、社区健康志愿者和医疗系统。
这些工具由肯尼亚人针对本土情境设计，却在对抗OpenAI与比尔·盖茨新近推出的Horizon1000等外国科技巨头时面临规模化挑战。该计划旨在向非洲1000家初级医疗诊所部署AI工具，以应对严重的医疗人力短缺。
谁被时代抛下？
当肯尼亚竞相在医疗领域拥抱AI——全球科技巨头与本土初创企业部署聊天机器人、诊断工具和数字医疗平台之际，两个问题浮现：谁真正受益于这场数字医疗革命？更重要的是，谁被时代抛下？
美国AI组织OpenAI报告称，全球超4000万人每日使用ChatGPT获取医疗信息：解码医疗账单、识别超额收费、申诉保险拒付，甚至在医生资源有限时尝试自我诊断。
全球超5%的ChatGPT消息涉及医疗，每周发送160万至190万条健康保险咨询。
在医疗专业人员年产量仅7000人、却存在7万人缺口的肯尼亚，这些工具尤为实用。
近七成与AI的医疗对话发生在正常诊所时间之外，这对国民具有特殊吸引力——在肯尼亚，看医生往往意味着耗费半天时间前往诊所并排队至深夜。
语言障碍
在佩恩达健康（Penda Health）的15家内罗毕诊所中，对39,849次患者就诊的研究显示，临床医生使用OpenAI的“AI咨询”功能使诊断错误率降低16%。
“这些发现改变了佩恩达对护理标准的预期。我们恐怕不愿让临床医生完全脱离这项工具，”佩恩达首席医疗官罗伯特·科罗姆（Robert Korom）博士表示。
但他的患者属于少数群体：他们能舒适使用英语或斯瓦希里语，拥有智能手机且负担得起数据流量。
语言障碍令人震惊。肯尼亚有60多种语言，仅4%人口以英语为母语，而多数AI健康工具在英语环境下效果最佳。例如，性与生殖健康聊天机器人Zuri最初仅支持英语，用户反馈迫使开发者添加斯瓦希里语，但这仍仅覆盖肯尼亚数十种语言中的两种。
在乌辛基苏郡工作的社区健康志愿者玛莎·切贝特（Martha Chebet）每天见证这一问题。
“当我尝试解释聊天机器人的内容时，需将英语译为卡伦津语，意义就此丢失。医学词汇难以准确翻译。等我解释完，我们本可以步行到诊所了，”她说。
AI健康工具对本就最易接触医生的英语精英阶层最易获取，而最需要这些工具的农村多数群体却无法使用。
这一语言障碍还叠加了数字素养挑战。尽管肯尼亚智能手机普及率上升，但有效使用复杂应用的能力滞后。
“你输入问题，等待答案，阅读后继续提问，”拥有智能手机且能使用基础英语的商人约瑟夫·卡穆阿（Joseph Kamua）解释道，“但该从哪开始？如何知道该问什么？我儿子懂得如何操作这些工具，我却不会。”
Antimicro.ai联合创始人弗雷德里克·穆蒂西娅阐释该平台目标：“我们利用AI辅助医生制定科学的抗生素处方，从而对抗抗菌素耐药性。”该平台可在等待实验室结果期间支持初始处方。
来自肯尼亚基西地区的博士生在Antimicro.ai团队指导下，运用该AI方法识别农村社区中需耐药性检测的患者，准确率达90%。
肯尼亚电子医疗记录系统（EMR）暴露了问题：尽管投入巨大，仅不到五分之一的医疗工作者使用该系统。若受训专业人员尚且挣扎，普通肯尼亚人又有何希望？
与此同时，网络连接也成为根本障碍。使用AI健康聊天机器人需稳定互联网接入和数据流量，这对数百万人仍是奢侈品。
费用门槛
对基苏木的鱼贩露西·阿金伊（Lucy Akinyi）而言，就孩子持续咳嗽向ChatGPT咨询消耗约10MB数据（约10先令）。包含后续提问的实质性对话将花费50至100先令数据费。作为参照，这笔钱足以购买一周的扑热息痛或前往最近诊所的交通费。
“若要为孩子健康花钱，我会选择真药或真医生，而非和手机对话，”阿金伊表示，“如果手机判断错误呢？钱白花了，孩子仍生病。”
对肯尼亚最贫困公民而言，每年约1500亿先令的自付医疗支出中，88.9%的家庭面临灾难性医疗支出，数据费用构成又一医疗障碍。
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