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Big Data, une arme efficace contre le coronavirus

Malgré sa proximité avec la Chine, Taïwan n’a enregistré que 77 cas de contamination au coronavirus. Ce pays affirme avoir contrôlé en grande partie la propagation de l’épidémie, ce qu’une équipe internationale de chercheurs attribue principalement au déploiement d’urgence de l’analyse de la Big Data et d’autres technologies.


Chih-Hung Jason Wang, de l’Université de Stanford, a déclaré que les responsables avaient cartographié la transmission du pathogène dès le début de l’épidémie, en intégrant la base de données nationale d’assurance maladie de Taiwan à sa base de données sur l’immigration et les douanes. Résultat : Le pays de 24 millions d’habitants a eu des informations détaillées sur les antécédents de voyage et les symptômes des citoyens taïwanais pendant deux semaines, qui ont été partagées avec les hôpitaux, les cliniques et les pharmacies.

Les autorités ont également suivi les voyageurs étrangers avec des téléphones portables et leur ont fait remplir des formulaires de déclaration de santé; toute personne placée en quarantaine a reçu un téléphone portable et a été surveillée par des appels et des visites. Les responsables taiwanais ont également utilisé les technologies de l’information pour suivre le nombre de masques, de salles d’isolement et d’autres dispositions sanitaires disponibles.

Disposer des bonnes données pour prendre les bonnes décisions

Un aperçu de la propagation de la maladie peut aider les dirigeants à répondre plus efficacement à l’épidémie. Les données peuvent aider les autorités à identifier les communautés les plus vulnérables. Les décisions que les dirigeants prendront au cours des prochaines semaines façonneront le monde pour les années à venir. Pour prendre ces décisions, il faut disposer des bonnes données. Dans la lutte contre le coronavirus, un aperçu des actions préventives, de la mobilité de la population, de la propagation de la maladie et de la résilience des personnes et des systèmes pour faire face au virus peut aider les responsables de la santé publique et humanitaires à répondre plus efficacement à l’épidémie de COVID-19.

Pourtant, aujourd’hui, les leaders de la santé publique qui font des choix difficiles manquent de données de haute résolution sur des questions clés telles que: où la maladie est-elle susceptible de se propager? Y a-t-il des zones prioritaires que nous devons contenir pour limiter la propagation future? Où sont les communautés les plus vulnérables?

Les informations de mobilité agrégées issues des données de télécommunications ont été utilisées pendant l’épidémie d’Ebola en Afrique de l’Ouest et ont fait l’objet de recherches plus poussées par l’UNICEF Innovation Lab, Flowminder et d’autres. Récemment en Belgique, Dalberg Data Insights, l’une des organisations mandatées par le gouvernement belge pour diriger le groupe de travail sur les données contre COVID-19, a analysé les données de télécommunications agrégées et anonymisées des trois opérateurs de télécommunications du pays. L’objectif principal est de comprendre les tendances de la mobilité humaine en ce qui concerne les mesures de verrouillage et d’évaluer le risque d’augmentation de l’infection d’une région spécifique. Dans l’ensemble, en Belgique, la mobilité humaine a diminué avec une moyenne de 54%, certaines régions enregistrant une baisse encore plus importante. L’équipe de réponse aux crises en Belgique peut se référer à cette analyse en ce qui concerne l’impact des mesures imposées et indiquer le risque de flambée de virus et de cas importés d’autres régions.

Dans les pays émergents, les conditions de vie peuvent compromettre la capacité de suivre les conseils sur la façon de se comporter

Un autre exemple d’utilisation efficace des données provient de la Corée du Sud. Le pays surveille les citoyens mis en quarantaine avec une application mobile, développée par le ministère de l’Intérieur et de la Sécurité, comme le rapporte le MIT Technology Review. Le sentiment d’urgence du pays s’est intensifié après que le «patient 31» est devenu un «super diffuseur» et serait à l’origine de l’augmentation rapide des cas. Les personnes mises en quarantaine peuvent utiliser l’application pour communiquer avec les responsables des cas du gouvernement local et signaler leurs symptômes. La personne et le responsable du dossier gouvernemental sont informés si la personne quitte la zone de quarantaine désignée. L’application n’est pas obligatoire et les gens peuvent se retirer. Ces mesures, ainsi que les tests de coronavirus de masse en Corée du Sud, ont contribué à «aplatir la courbe» dans le pays. Le nombre de cas confirmés quotidiennement a culminé le 29 février et a diminué depuis.

Identifier les communautés à risque

L’identification des communautés les plus vulnérables peut être importante pour les responsables de la santé afin d’orienter les efforts de réponse tels que l’amélioration des infrastructures de santé, l’allocation de fonds d’urgence et les mesures préventives. Ceci est particulièrement pertinent dans les pays émergents où les conditions de vie peuvent compromettre la capacité de suivre les conseils sur la façon de se comporter. Il est difficile de se laver les mains pendant 20 secondes ou plus avec du savon propre lorsque votre principale source d’eau est une rivière polluée. L’auto-quarantaine et l’auto-isolement sont irréalistes lorsque vous partagez une seule chambre avec d’autres membres de la famille. Et rester à la maison est impossible si vous vivez au jour le jour et que vous devez sortir deux fois par jour pour travailler, puis faire le plein pour le prochain repas.

Les autorités peuvent cartographier les zones où la capacité de réaction appropriée est compromise, avec un niveau de détail élevé, en utilisant une combinaison de collecte de données primaires disponibles, de données provenant de bureaux nationaux de statistiques et d’images satellites. L’équipe Location Analytics (LOCAN) de Dalberg Research, basée au Kenya, analyse les profils de risque dans plusieurs pays africains. Les résultats sont ensuite réinjectés dans des modèles épidémiologiques comme intrants pour une prise de décision éclairée sur la réponse à la crise. Un modèle de risque similaire, qui s’appuyait sur trois variables de risque clés – les personnes âgées de plus de 60 ans, les fumeurs réguliers et ceux qui utilisent du combustible de cuisson sale dans leurs maisons – a été développé et appliqué au Nigéria où les responsables de la santé continuent d’annoncer de nouveaux cas malgré une forte réponse fédérale.

 
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