Lutter contre la malnutrition grâce à l’IA
Au cœur du comté de Samburu, dans le nord du Kenya, qui abrite de nombreuses communautés, villes et tribus différentes, un groupe de 20 femmes cultive un jardin. Le soleil éclatant réchauffe leurs visages tandis qu’elles rient et racontent des histoires, heureuses de voir leurs récoltes prospérer. Leurs enfants courent partout, impatients d’aller au marché local où les femmes vendront les produits qu’elles ont cultivés, réalisant ainsi un bon profit. Mais elles n’ont pas toujours possédé ce jardin. Dans le passé, la pénurie alimentaire était bien réelle.
Je suis heureuse parce que mes enfants sont en bonne santé, tout comme ma famille.
Une approche communautaire
Fatuma est une mère célibataire d’une vingtaine d’années qui élève trois jeunes enfants. Elle vit dans le comté de Samburu, au Kenya, et participe à un groupe de soutien destiné aux mères, incluant des femmes enceintes ainsi que des mères d’enfants de 5 ans et moins. En tant que principale organisation kenyane centrée sur les populations et leur santé, Amref Health Africa accompagne le groupe de Fatuma et d’autres initiatives similaires dans la production, la conservation et la commercialisation des denrées alimentaires. Les membres de la communauté de Fatuma stockent et vendent leurs récoltes et ont également commencé à élever du bétail. Fatuma croit fermement que la prévention est plus efficace que le traitement, car elle en a constaté les bénéfices concrets et sait que cette approche améliore la qualité de vie des femmes de sa communauté. En tant que mère, Fatuma porte un message d’espoir pour l’ensemble de sa communauté et pour les autres communautés soutenues par Amref.
Amref répond aux besoins des populations vulnérables dans plus de 35 pays d’Afrique en améliorant la santé et l’accès aux soins selon une approche centrée sur la communauté. Rien qu’au Kenya, l’organisation aide plus de 2 millions d’enfants à éviter la malnutrition en intervenant directement dans les communautés. Aujourd’hui, 18 % des enfants de moins de 5 ans souffrent de retard de croissance, un trouble du développement causé par la malnutrition. Pour lutter contre ce phénomène, des agents de santé communautaire, en collaboration avec Amref, rendent visite aux foyers kenyans pour sensibiliser les familles à la prévention et à la nutrition, tout en garantissant des soins de qualité. L’objectif d’Amref est de prévenir la malnutrition} avant son apparition, afin de sauver des vies d’enfants et, à terme, d’éradiquer la malnutrition dans le pays d’ici 2027.
Le Dr Shiphrah Kuria, responsable régionale d’Amref pour la santé reproductive, maternelle et infantile, souligne que la prévention produit de meilleurs résultats. Des agents de santé communautaire, formés à la sensibilité culturelle, se rendent directement au domicile des populations pour mieux expliquer les pratiques préventives, en particulier pour les enfants de moins de 5 ans. Ces agents écoutent les besoins des habitants, renforcent leurs connaissances en matière de santé et orientent les personnes nécessitant des soins vers les centres de santé locaux.
J’aime vraiment la façon dont Amref agit directement au sein des communautés pour améliorer durablement les conditions de vie.
Améliorer la santé des communautés grâce à l’IA
Amref collabore avec l’Université de Californie du Sud (USC), le ministère kenyan de la Santé et le laboratoire Microsoft AI for Good pour développer un modèle d’intelligence artificielle capable de prédire les risques sanitaires. Chaque partenaire apporte son expertise afin de concevoir une solution qui permet aux gouvernements et aux organisations humanitaires d’aborder la santé communautaire sous un angle innovant.
« La santé mondiale ne relève pas d’une seule discipline ; il est nécessaire de mobiliser plusieurs domaines pour résoudre les défis majeurs auxquels le monde est confronté », explique la Dre Laura Ferguson, directrice de recherche à l’Institut des inégalités en santé mondiale de l’USC et professeure en sciences de la population et de santé publique.
Conçu à partir de données collectées mensuellement à l’échelle nationale pendant près de dix ans, cet outil a été pensé pour être simple d’utilisation et ne nécessiter aucune formation technique. Le modèle permet de filtrer rapidement les informations relatives à la malnutrition, de visualiser les zones concernées et de basculer entre des prévisions à court et à long terme. Les données sont collectées de manière régulière afin que le tableau de bord puisse indiquer où la malnutrition a affecté les communautés à travers le pays. L’IA structure ensuite les informations pour intégrer les variations saisonnières anticipées et contribuer à anticiper les risques de malnutrition infantile, l’une des principales causes de morbidité et de mortalité chez les enfants.
Amref utilise Microsoft 365 pour assurer une communication efficace, ainsi que le modèle prédictif développé en partenariat avec l’USC et le laboratoire Microsoft AI for Good, qui fournit des informations sur les risques sanitaires actuels et futurs à travers le Kenya. La sécurité alimentaire constitue un enjeu majeur, et les crises humanitaires, notamment celles liées aux inondations, à la sécheresse et à d’autres phénomènes environnementaux, peuvent être anticipées afin de mieux se préparer ou d’éviter les pénuries alimentaires. Un outil basé sur ce modèle prédictif sera mis à disposition des partenaires d’Amref, pour leur permettre d’accéder à des données fiables et de mieux comprendre comment anticiper et prévenir les tendances de la malnutrition. Grâce à l’analyse alimentée par l’IA, les organisations pourront collaborer plus efficacement pour identifier des solutions durables.
L’importance de la prévention
Placée sous la direction d’experts de l’USC, l’équipe collaborative développe un outil qui permet à Amref, à d’autres organisations humanitaires ainsi qu’aux décideurs politiques d’accéder directement au modèle prédictif et d’analyser diverses sources de données. En combinant ces informations avec des données accessibles au public, notamment l’imagerie satellite, une technologie clé de Microsoft, et les données du ministère kenyan de la Santé, il devient possible d’évaluer l’ampleur de la malnutrition infantile à travers le Kenya. Le modèle est entraîné à partir de données provenant de plus de 100 pays, avec l’ambition de l’adapter pour lutter contre la malnutrition et d’autres enjeux de santé à l’échelle mondiale.
« Ce travail contribue non seulement à réduire les risques de malnutrition chez les enfants au Kenya, mais il prépare également les solutions futures pour combattre ce problème à l’échelle mondiale », souligne la Dre Bistra Dilkina, codirectrice du Center for AI in Society de l’USC et professeure associée en informatique.
Des informations et des prévisions plus précises permettront à Amref ainsi qu’à d’autres acteurs de mobiliser les ressources nécessaires pour prévenir la malnutrition.
« Le tableau de bord transformera la manière dont les partenaires interviennent, en leur permettant de mener des actions fondées sur des données probantes et réalisées au moment opportun », explique le Dr Girmaw Abede Tadesse, directeur principal de la recherche scientifique au Microsoft AI for Good Lab.
La mission du ministère kenyan de la Santé est de faire du pays une nation compétitive à l’échelle mondiale, en bonne santé et productive, favorisant ainsi le développement économique. Le modèle contribue à cet objectif en facilitant l’organisation des ressources pour la planification et la budgétisation. La malnutrition peut être mieux combattue grâce à l’IA, notamment via des prévisions intégrées aux processus de suivi et d’évaluation, permettant ainsi de préserver les ressources. Le tableau de bord dédié à l’alimentation et à la nutrition possède le potentiel de sauver des vies, d’améliorer les conditions de vie et d’accroître la qualité de vie.
TRANSFORM est la stratégie mondiale 2023-2030 d’Amref visant à défendre et soutenir les populations africaines en favorisant l’accès à des services de santé de qualité à un coût abordable. L’organisation y parvient grâce à des systèmes de soins de santé primaires, communautaires et centrés sur les personnes, qui prennent en compte les déterminants sociaux de la santé. Le nouveau modèle prédictif contribuera à atteindre ces objectifs en identifiant les profils de risque de malnutrition au sein de différents groupes, offrant ainsi la flexibilité nécessaire pour détecter les zones vulnérables et intervenir au moment le plus opportun.
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