Exploitation des données sur la COVID-19 pour soutenir la santé publique et la prise de décisions économiques – IA sur la COVID-19
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L’émergence de la pandémie de COVID-19 présente de graves menaces pour la santé et les moyens de subsistance des habitants des pays à faible revenu et à revenu intermédiaire (PFR-PRI) du monde entier.En savoir plus
L’émergence de la pandémie de COVID-19 présente de graves menaces pour la santé et les moyens de subsistance des habitants des pays à faible revenu et à revenu intermédiaire (PFR-PRI) du monde entier. On constate un besoin urgent de données précises et en temps réel aux fins de l’élaboration de politiques sur la santé et de planification dans ce domaine afin de combattre ces menaces. Dans de nombreux pays, des lacunes méthodologiques sont observées dans l’intégration des données; on constate par ailleurs qu’on manque d’informations et de capacités de recherche pour prendre des décisions éclairées en matière de politique de santé publique. L’absence de données rend également difficiles l’identification des populations vulnérables et la fourniture d’informations appropriées pour protéger et améliorer la santé des personnes. En outre, l’obtention d’informations peut être particulièrement difficile dans le cadre des restrictions imposées par les mesures de confinement obligatoire pendant la pandémie.
Les innovations actuelles en matière d’IA et de science des données peuvent soutenir la collecte et l’analyse de données précises en temps réel provenant de multiples sources de données. Ce projet propose de développer les éléments clés d’un écosystème de données panafricain coordonné sur la COVID-19 basé sur un ensemble solide de normes de données, de technologies et de méthodes d’intégration des données s’appuyant sur l’IA et la science des données pour l’analyse et la surveillance. Il se concentrera sur les données du Kenya et du Malawi, car ces deux pays ont adopté des stratégies différentes pour lutter contre la pandémie de COVID-19. L’objectif est d’intensifier la diffusion de l’information afin d’améliorer la prise de décision et de guider l’élaboration et la mise en œuvre de stratégies visant à réduire la morbidité et la mortalité dues à la COVID-19.
Le projet développe un réseau de parties prenantes pour échanger des informations, des expériences et des connaissances qui favoriseront l’acquisition, la gestion, la gouvernance et la communication des données; un système de suivi des données; un modèle de données commun; et un centre de données complet pour les données sur la COVID-19 afin de démontrer l’effet de la pandémie sur la dynamique de transmission et son incidence sur la santé, l’éducation, le travail, le transport et l’efficacité des interventions.
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The COVID-19 pandemic has spurred the use of AI and DS innovations in data collection and aggregation. Extensive data on many aspects of the COVID-19 has been collected and used to optimize public health response to the pandemic and to manage the recovery of patients in Sub-Saharan Africa. However, there is no standard mechanism for collecting, documenting, and disseminating COVID19 related data or metadata, which makes the use and reuse a challenge. INSPIRE utilizes the Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) as the Common Data Model (CDM) implemented in the cloud as a Platform as a Service (PaaS) for COVID-19 data. The INSPIRE PaaS for COVID-19 data leverages the cloud gateway for both individual research organizations and for data networks. Individual research institutions may choose to use the PaaS to access the FAIR data management, data analysis and data sharing capabilities which come with the OMOP CDM. Network data hubs may be interested in harmonizing data across localities using the CDM conditioned by the data ownership and data sharing agreements available under OMOP’s federated model. The INSPIRE platform for evaluation of COVID-19 Harmonized data (PEACH) harmonizes data from Kenya and Malawi. Data sharing platforms must remain trusted digital spaces that protect human rights and foster citizens’ participation is vital in an era where information overload from the internet exists. The channel for sharing data between localities is included in the PaaS and is based on data sharing agreements provided by the data producer. This allows the data producers to retain control over how their data are used, which can be further protected through the use of the federated CDM. Federated regional OMOP-CDM are based on the PaaS instances and analysis workbenches in INSPIRE-PEACH with harmonized analysis powered by the AI technologies in OMOP. These AI technologies can be used to discover and evaluate pathways that COVID-19 cohorts take through public health interventions and treatments. By using both the data mapping and terminology mapping, we construct ETLs that populate the data and/or metadata elements of the CDM, making the hub both a central model and a distributed model.
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