In Kenya, un sistema di intelligenza artificiale pensato per rendere la sanità accessibile a tutti sta producendo l’effetto opposto: i più poveri pagano di più, i più ricchi di meno. È quanto emerge da un’indagine congiunta di Africa Uncensored, Lighthouse Reports e The Guardian sul nuovo sistema sanitario nazionale voluto dal presidente William Ruto, lanciato nell’ottobre 2024.
Il sistema utilizza un algoritmo di machine learning per stimare il reddito di ogni famiglia e calcolare il relativo contributo sanitario. In teoria, chi guadagna meno paga meno — o non paga affatto. In pratica, l’algoritmo sovrastima sistematicamente i redditi delle famiglie povere e sottostima quelli dei benestanti. Per via di questo motivo, due agricoltori si sono visti attribuire un reddito doppio rispetto a quello reale, semplicemente perché hanno l’elettricità e sono proprietari di casa. Lo strumento alla base del sistema si chiama proxy means testing: un metodo diffuso dalla Banca Mondiale che stima la ricchezza attraverso indicatori indiretti — il tipo di tetto, il numero di figli, il possesso di una radio. Ricercatori e operatori sanitari lo definiscono inaffidabile: in Indonesia escludeva l’82% dei beneficiari target, in Ruanda sbagliava nel 90% dei casi. Eppure viene adottato in tutto il mondo come condizione per ottenere prestiti internazionali.
Il governo keniota era stato avvertito: un rapporto della società IDinsight, consegnato prima del lancio, segnalava già che il sistema era iniquo e inadeguato. Tuttavia, quest’aspetto è stato ignorato, tant’è che oggi, su oltre venti milioni di iscritti, solo cinque milioni pagano regolarmente, mentre molti non possono permetterselo, e rinunciano alle cure.
Leggi l’articolo completo Flaws in Kenya’s AI-driven health reforms driving up costs for the poorest su The Guardian.
Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (04/05/2026).
