Digital Disease Surveillance

Le projet répond au problème de l’inefficacité et de la fragmentation des systèmes de surveillance des maladies, qui limitent la détection, l’analyse et l’intervention en temps opportun en cas de menaces pour la santé publique. En intégrant des données provenant de différentes sources et en automatisant la gestion des données en temps réel, il résout les problèmes de rapports tardifs, de données incomplètes et de manque d’interopérabilité entre les systèmes. Il répond également au besoin d’outils intuitifs pour analyser et interpréter les tendances en matière de maladie, et garantit des informations exploitables pour les autorités de santé publique. Le projet est également axé sur l’amélioration de la diffusion des données aux parties prenantes ciblées, sur l’amélioration de la communication et sur le fait de faciliter la rapidité des interventions en cas d’épidémie.

Faire progresser la surveillance des maladies grâce à l’intégration des données et à l’IA en Thaïlande

Cette initiative exploite les progrès de l’ingénierie des données, de la science des données et de l’intelligence artificielle pour révolutionner les systèmes de surveillance des maladies en Thaïlande. En améliorant les quatre étapes critiques de la surveillance de la santé publique, à savoir la collecte, l’analyse, l’interprétation et la diffusion des données, l’initiative se fixe comme objectif de créer une infrastructure de santé publique plus réactive et plus efficace.

Les principales améliorations comprennent d’élargir la collecte de données pour englober différentes sources et différents environnements d’intégration, pour permettre une gestion transparente grâce à des systèmes conçus pour l’interopérabilité multi-sources. Pour l’analyse et l’interprétation des données, une approche conceptuelle a guidé le développement d’outils intuitifs qui fournissent des informations sur les tendances et les situations des maladies. Les efforts de diffusion se sont concentrés sur l’identification des utilisateurs cibles et l’élaboration de mécanismes efficaces pour la distribution des données, dans le but de s’assurer que les informations arrivent aux bonnes parties prenantes.

L’initiative intègre trois bases de données majeures : la surveillance numérique des maladies (reliant les données de 5 432 établissements par des API), la surveillance syndromique et la surveillance basée sur les événements, toutes gérées par le Département de lutte contre les maladies. Les environnements de données ont été structurés en grappes pour l’extraction, l’intégration et des datamarts sur mesure pour des cas d’utilisation spécifiques. La gestion des données en temps réel a été obtenue grâce à des processus automatisés d’extraction-transformation-chargement (ETL) alimentés par Apache Airflow, garantissant des mises à jour précises et en temps opportun.

Les solutions innovantes d’analyse de données comprennent des algorithmes de validation automatisés et des outils d’informatique décisionnelle avec des interfaces conviviales, développées en se basant sur les retours d’information des ateliers de réflexion sur la conception. Les tableaux de bord de données ouverts et les systèmes de données fermés gérés par le système d’exportation numérique facilitent encore l’accessibilité et le contrôle des données. En outre, un système d’alerte précoce amélioré par l’IA informe les autorités de santé publique des épidémies potentielles via l’application LINE, permettant des interventions rapides.

En résumé, cette initiative démontre l’effet transformateur de l’intégration des technologies de l’information, de l’ingénierie des données et de l’IA dans les systèmes thaïlandais de surveillance des maladies, ce qui améliore l’efficacité de la collecte, de l’analyse, de l’interprétation et de la diffusion des données et contribue à rendre les interventions de santé publique plus efficaces.

La solution proposée ajoute de la valeur à d’autres solutions disponibles en intégrant les progrès de l’ingénierie des données, de la science des données et de l’intelligence artificielle pour répondre aux limites des systèmes traditionnels de surveillance des maladies. Contrairement aux systèmes fragmentés, cette solution connecte plusieurs sources de données, dont la surveillance numérique des maladies, la surveillance syndromique et la surveillance basée sur les événements, grâce à une intégration transparente des API et des processus d’ETL en temps réel optimisés par Apache Airflow.

La solution améliore l’efficacité et la précision de la collecte, de la gestion et de la diffusion des données en permettant une validation automatisée, des mises à jour en temps réel et des datamarts sur mesure pour des cas d’utilisation spécifiques. Elle améliore l’analyse et l’interprétation des données grâce à des outils intuitifs développés à l’aide d’une approche conceptuelle, en veillant à ce que les informations soient accessibles aux acteurs de la santé publique. En outre, le système d’alerte précoce amélioré par l’IA informe les autorités sanitaires des épidémies potentielles via l’application LINE, permettant des interventions en temps opportun et des mesures proactives.

Il est important de noter que cette solution sert de source de données pour d’autres solutions disponibles, telles que Rootan, qui communique des données de surveillance au grand public, améliorant ainsi la sensibilisation du public et la participation aux informations de santé en temps réel.

Par rapport aux solutions existantes, cette initiative rationalise l’interopérabilité des données, promeut des informations exploitables et améliore la rapidité d’intervention globale, ce qui se traduit par un système robuste pour la surveillance des maladies, qui est évolutif et efficace et répond aux demandes de santé publique nationales et internationales.