Le Pakistan utilise les données des smartphones pour lutter contre l'épidémie de dengue

L'année dernière, la ville de Lahore, au Pakistan, a été frappée par la pire épidémie de dengue de son histoire. La maladie transmise par les moustiques a infecté quelque 16 000 personnes et fait 352 morts. Cette année, c'était une toute autre histoire. Il n'y a eu que 234 cas confirmés et aucun décès. L'ampleur de la maladie varie d'une année à l'autre, mais une partie du redressement pourrait être attribuée à un nouveau système de suivi et de prévision des épidémies dans la région.

Des chercheurs travaillant pour le gouvernement pakistanais ont mis au point un système de détection précoce des épidémies pour leur région qui recherchait les signes révélateurs d'une grave épidémie dans les données recueillies par les employés du gouvernement à la recherche de larves de dengue et les cas confirmés signalés par les hôpitaux. Si les algorithmes du système détectaient une épidémie imminente, les employés du gouvernement se rendraient alors dans la région pour nettoyer les zones de reproduction des moustiques et tuer les larves. Obtenir des prévisions épidémiques précoces cette année nous a aidés à identifier les épidémies tôt, dit Oumar Saïf , informaticien à l'Université des sciences de gestion de Lahore et lauréat du prix Innovators Under 35 du MIT Technology Review en 2011 .

Cette année, grâce au système de suivi et aux efforts des employés du gouvernement sur le terrain, nous avons pu regarder une carte et dire si certaines zones allaient devenir une épidémie, explique Saif, qui a travaillé avec le gouvernement pendant un congé sabbatique. . La clé est de pouvoir localiser et mettre en quarantaine une maladie comme celle-ci et l'empêcher de se transformer en épidémie, dit-il.

La base du système de détection précoce était un autre projet dirigé par Saif : Grippe . Ce système traite les données de Google Flu Trends, qui estime la propagation de la grippe en fonction des termes de recherche liés à la maladie. Toute cette idée de pouvoir extraire des données numériques nous a aidés à trouver des épidémies plus rapidement, dit Marc Smolinski , directeur de Global Health Threats chez Skoll Global Threats Fund, une organisation à but non lucratif qui a récemment aidé à lancer un site appelé Grippe près de chez vous , qui suit la grippe sur la base d'un sondage électronique hebdomadaire qui interroge les gens sur leur état de santé et sur les symptômes de la grippe.

Smolinski faisait partie de l'équipe de Google pour développer Google Flu Trends, qui, selon lui, peut accélérer l'identification des épidémies. Vous pouvez gagner quelques semaines simplement en agrégeant les données des termes de recherche sur Internet, dit-il.

Alors que Google Flu Trends identifie les épidémies au fur et à mesure qu'elles se produisent, Flubreaks peut les voir avant qu'elles ne commencent en taquinant les tendances mondiales de la grippe et en faisant des prévisions épidémiques précoces.

Les résultats de Flubreaks correspondent étroitement aux épidémies réelles signalées par les Centers for Disease Control, dit Saif. Nous avons trouvé cette idée très excitante, dit Saif. Des pays comme le Pakistan ne disposent généralement pas d'un réseau de surveillance des maladies bien établi, dit-il. Nous en voulons un pour la dengue au Pakistan, mais c'est une chose très coûteuse et difficile à gérer.

Les chercheurs ont adapté les algorithmes conçus pour la détection précoce des épidémies de grippe pour les épidémies de dengue. Si vous essayez de suivre une maladie comme la dengue, qui n'arrive qu'occasionnellement, vous voulez un algorithme différent par rapport à une maladie qui se produit chaque année, comme la grippe, explique Saif.

Le système de surveillance de la dengue s'appuie sur des tests sur le terrain en conditions réelles de larves de moustiques et des rapports des hôpitaux pour prédire où commencent les épidémies de dengue. Si un certain quartier est suspecté d'être au début d'une épidémie, les responsables gouvernementaux pourraient rechercher des réservoirs de larves de moustiques tels que des flaques d'eau qui sont probablement à l'origine du problème.

Le système a été mis en service cet été. À l'aide de 1 500 téléphones Android, les fonctionnaires de la région ont suivi l'emplacement et le moment des cas confirmés de dengue et des larves de moustiques porteuses de la maladie. Chaque cas a été étiqueté par heure et lieu. Grâce aux téléphones Android, nous avons pu localiser l'épidémie dans quelques centaines de maisons. Inévitablement, nous trouverions de l'eau dans ou à proximité de ces maisons.

Saif et ses collègues prévoient de vérifier leurs outils de prédiction de l'épidémie de dengue en utilisant Google Tendances Dengue . Comme Google Flu Trends, la version sur la dengue analyse les termes de recherche pour les mots liés à la maladie, mais l'ensemble de données est clairsemé à ce stade, explique Saif. Lui et ses collègues envisagent également de numériser des articles de journaux et des mises à jour sur les réseaux sociaux, en collaboration avec des chercheurs de l'Université de New York, pour compléter leurs données de surveillance des maladies.

Les données numériques telles que les termes de recherche sur Internet ont le potentiel d'aider à surveiller les maladies dans le monde entier, explique Smolinksi, simplement en suivant 15 symptômes différents. Si vous pouviez détecter des syndromes de différents symptômes dans le temps et dans l'espace, dit-il, il serait alors possible de voir d'où ils viennent et quand ils sont signalés. Nous pourrions en fait détecter des épidémies de maladies respiratoires, de maladies diarrhéiques et d'autres choses.

Surveillance de la maladie : Cette carte de Lahore montre des patients atteints de dengue (cercles) et des larves porteuses de dengue (épingles rouges) cet été.

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