Un scientifique kényan remporte une bourse de 187 millions de shillings pour développer un système permettant de prédire les épidémies.
Une nouvelle technologie vise à détecter les maladies avant qu'elles ne deviennent des épidémies généralisées
Écrit par : Mohammed Omran
À une époque où les inquiétudes concernant la propagation des épidémies et l'émergence de souches résistantes aux traitements augmentent, les regards se tournent vers intelligence artificielle En tant qu'outil d'avant-garde pour la protection de la santé publique, le Dr Kinyadi mène un projet de recherche ambitieux visant à transformer les eaux usées en un système d'alerte précoce capable de détecter les maladies avant qu'elles ne se propagent, avec un soutien financier important de la Fondation Gates.
Le projet repose sur l'intelligence artificielle et l'analyse des eaux usées.
Le Dr Samuel Oyola, Kenyan, chef du département de génomique à l'Institut international de recherche sur l'élevage, a obtenu une bourse de 1,45 million de dollars (environ 187 millions de shillings kenyans) de la Fondation Gates, pour développer un système intelligent capable de prédire les épidémies de maladies et de surveiller leurs causes, ainsi que de suivre la propagation des bactéries résistantes aux antibiotiques.
Le projet vise à créer un outil basé sur l'intelligence artificielle pour analyser les données extraites des eaux usées, ce qui permettra aux autorités sanitaires de surveiller les indicateurs de propagation des maladies de manière précoce et de prendre des mesures proactives avant qu'elles ne se transforment en épidémies à grande échelle.
De la pandémie de coronavirus à un système d'alerte précoce
Le projet s'appuie sur l'expertise acquise par les chercheurs pendant la pandémie de COVID-19, lorsque des études ont montré que les eaux usées pouvaient révéler la présence de virus et d'agents pathogènes au sein d'une communauté avant même que les personnes infectées ne se rendent à l'hôpital.
Un scientifique kényan remporte une bourse de 187 millions de shillings pour développer un système permettant de prédire les épidémies.
Le Dr Oyola a expliqué que de nombreux citoyens en Afrique ne se précipitent pas pour demander des soins de santé en cas de maladie, ce qui fait de la surveillance des eaux usées un moyen plus précis de suivre la propagation des maladies, car presque toute la population contribue indirectement au transfert d'indicateurs biologiques vers les réseaux d'égouts.
Il a ajouté que l'analyse de ces échantillons donne aux chercheurs une image complète des agents pathogènes circulant dans chaque région, même en l'absence de cas enregistrés officiellement.
Collecte d'échantillons de deux villes
L'équipe de recherche, avec la participation de deux doctorants, collectera des échantillons dans 30 sites des villes de Kisumu et Mombasa, soit 18 sites à Kisumu et 12 sites à Mombasa.
Les deux villes ont été choisies pour posséder des réseaux d'égouts interconnectés, tandis que la capitale, Nairobi, a déjà un programme similaire de surveillance des eaux usées.
L'intelligence artificielle analyse des millions de données
Le projet repose sur des technologies d'intelligence artificielle pour analyser d'énormes quantités de données génétiques issues du séquençage de l'ADN d'agents pathogènes présents dans les eaux usées.
Les chercheurs utilisent la technologie de séquençage à haut débit, qui permet d'analyser tous les micro-organismes présents dans un échantillon en une seule fois, au lieu de rechercher un seul agent pathogène.
Alors qu'un modèle d'intelligence artificielle personnalisé est en cours de développement pour traiter les données, extraire des modèles et prédire les zones les plus susceptibles aux épidémies.
Lutte contre la résistance aux antibiotiques
Le projet ne se limite pas à la surveillance des maladies infectieuses, il s'étend également au suivi des gènes responsables de la résistance aux antibiotiques, qui est devenue l'un des défis sanitaires les plus graves au niveau mondial.
En analysant le matériel génétique des agents pathogènes, les chercheurs pourront identifier les zones où les taux de résistance aux antibiotiques sont élevés, et informer les responsables de la santé publique pour prendre des décisions de traitement plus précises, comme la modification des protocoles médicamenteux ou le renforcement des mesures de contrôle des infections.
Soutien aux décideurs
L'équipe de recherche aspire à transformer les résultats des analyses en tableaux de bord numériques qui permettent aux responsables de la santé de suivre la situation épidémique en temps réel, de déterminer les zones les plus exposées au risque de propagation des maladies, contribuant ainsi à orienter les ressources sanitaires plus efficacement.
Le projet vise également à former une nouvelle génération de chercheurs spécialisés dans l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé publique, en impliquant les doctorants dans le développement et l'analyse de ces technologies modernes.
Le Dr Oyola estime que le succès du projet représentera une étape importante vers la mise en place d'un système d'alerte précoce capable de détecter les épidémies à leurs débuts, d'améliorer la préparation du Kenya face aux futures crises sanitaires, avec la possibilité d'étendre l'expérience à d'autres pays africains.
