L’IA pour des systèmes de santé équitables : De meilleures données, un meilleur accès et de meilleurs résultats en matière de santé

Au pied du mont Kenya, Kinya Stell, 25 ans, est au service de sa communauté en tant que professionnelle de la santé publique dans la ville d’Embu, un important centre commercial. Comme de nombreux jeunes, elle se pose des questions sur le VIH et la santé sexuelle et reproductive. Pour trouver des réponses, elle se tourne vers Beshte – un robot conversationnel alimenté par l’intelligence artificielle (IA). 

« Lorsque je parle avec Beshte, c’est plus un ami qu’une application automatisée, car un être humain me jugerait étant donné mon histoire », a-t-elle expliqué. 

Des outils basés sur l’IA responsable, comme Beshte, contribuent à renforcer les systèmes de santé tout en favorisant un accès plus équitable à l’information et aux services de santé. Conçue pour être éthique, inclusive, respectueuse des droits et durable, l’IA responsable intègre des connaissances contextuelles dans la perspective des systèmes de santé locaux afin de promouvoir l’équité en matière de santé et d’obtenir de meilleurs résultats en matière de santé. 

Intelligence artificielle pour la santé mondiale 

Le robot conversationnel Beshte figure parmi plus de 50 innovations conçues localement et financées dans le cadre de l’initiative Intelligence artificielle pour la santé mondiale (AI4GH), qui fait partie d’un programme plus vaste d’IA pour le développement (AIPD) financé conjointement par le CRDI et le Foreign, Commonwealth and Development Office du Royaume-Uni. L’initiative AI4GH vise à renforcer les systèmes de santé en soutenant des projets de recherche sur la mise en œuvre pour : 

• appliquer des solutions d’IA responsables en vue d’améliorer la santé sexuelle, reproductive et maternelle des femmes et des filles; 
• soutenir une préparation et des réponses plus efficaces et équitables aux épidémies et aux pandémies. 

L’initiative AI4GH connaît du succès en Afrique subsaharienne, en Asie, en Amérique latine et dans les Caraïbes, ainsi qu’au Moyen-Orient et en Afrique du Nord. L’initiative est fondée sur la conviction que les connaissances locales, les innovations, les talents et la vision à long terme devraient être la force motrice des solutions durables qui répondent aux défis de santé complexes, intersectoriels et transfrontaliers d’aujourd’hui. 

Renforcement des systèmes de santé 

Les systèmes de santé ont tendance à manquer de ressources, à négliger les personnes les plus difficiles à atteindre et à ne pas répondre aux besoins de certains segments de la population. L’initiative AI4GH s’efforce de renforcer les six piliers des systèmes de santé de l’Organisation mondiale de la santé – les éléments constitutifs de systèmes de santé robustes et inclusifs : 

• Leadership et gouvernance 
• Prestation de services 
• Financement du système de santé 
• Personnel de santé 
• Produits médicaux, vaccins et technologies 
• Systèmes d’information sur la santé 

Les exemples présentés ci-dessous montrent à quoi ressemble une IA responsable dans la pratique dans deux des piliers fondamentaux du système de santé – la prestation de services et les systèmes d’information sur la santé. 

Les considérations transversales à l’initiative IA4GH exigent que chaque projet tienne compte de l’égalité des genres et de l’inclusion – englobant les personnes vivant avec un handicap, les communautés LGBTQ+, les communautés autochtones, les personnes réfugiées et les personnes déplacées, l’IA responsable, le renforcement des capacités et les voies vers la mise à l’échelle et la durabilité. Les projets financés sont de nature interdisciplinaire et couvrent des besoins non satisfaits au sein et entre les domaines de la santé humaine, de la santé animale et de la santé environnementale – façonnés par les conflits, le climat et la dynamique communautaire. 

Prestation de services 

Un robot conversationnel qui sensibilise la population adolescente au VIH au Kenya 

Lorsqu’elles sont créées de manière responsable, les solutions basées sur l’IA, comme Beshte, améliorent la prestation des services de santé en reflétant les systèmes de santé locaux et les structures sociales dans lesquelles ils sont intégrés. Au Kenya, par exemple, la population adolescente et les jeunes adultes représentent 40 % des nouvelles infections à VIH , mais, en raison de la stigmatisation et des défaillances du système de santé qui se manifestent par des prestataires non formés et des établissements mal équipés, ils sont souvent réticents à obtenir de l’aide en raison de la stigmatisation, les lacunes dans les connaissances, les obstacles structurels et le manque d’interventions adaptées. 

Pour résoudre ce problème, une équipe de l’Université d’Embu a créé Beshte conjointement avec la contribution de psychologues, de conseillères et conseillers et d’élèves du secondaire et de l’université. Les personnes qui utilisent le robot conversationnel peuvent lui poser des questions personnelles, comme ce qu’il faut faire s’ils ont eu des relations sexuelles non protégées. Beshte répond avec compassion et les guide vers des services médicaux réputés. Ces personnes apprécient la façon dont il peut répondre aux questions en anglais, en swahili et en sheng, un argot principalement parlé par les jeunes. La conception et la formation sur mesure de Beshte ont influencé son adoption par la population adolescente. 

Le robot conversationnel est disponible en ligne et est capable d’intégrer davantage de langues parlées au Kenya, ce qui permet une mise à l’échelle future pour inclure davantage d’utilisatrices et utilisateurs ruraux et peu alphabétisés. 

Décentraliser les échographies au Guatemala 

L’accès aux soins prénataux dans les établissements de soins primaires est essentiel pour réduire la mortalité et la morbidité maternelles. Pourtant, dans de nombreuses communautés rurales et autochtones du monde entier, les femmes font face à des défis pour accéder aux soins de santé pendant leur grossesse. Au Guatemala, le projet NatalIA aide les femmes mayas à surmonter les obstacles à l’accès aux soins de santé maternelle, tels que le coût et la distance jusqu’aux cliniques. Avec un risque 1,6 à 2,1 fois plus élevé de mortalité maternelle par rapport aux femmes non autochtones, NatalIA corrige les inégalités en matière de santé parmi les femmes mayas. 

Une équipe multidisciplinaire de l’Universidad Galileo a travaillé en étroite collaboration avec des sages-femmes communautaires pour donner accès à des échographies abordables. Ensemble, elles ont élaboré une solution basée sur l’IA responsable et formée sur les données de femmes mayas, permettant aux sages-femmes de fournir des échographies de haute qualité avec un appareil portable. NatalIA offre des services d’échographie et un soutien spécialisés aux communautés qui ne disposent pas de ces services. Il montre comment des innovations à faible coût et conçues localement – fondées sur les connaissances autochtones et la confiance de la communauté – peuvent élargir l’accès aux soins. Les premiers résultats dans trois établissements de soins de santé primaires montrent un taux de satisfaction des utilisatrices et utilisateurs et des résultats de dépistage prometteurs en vue d’une mise à l’échelle dans d’autres centres. 

Systèmes d’information sur la santé 

Amélioration de la surveillance communautaire au moyen d’appareils mobiles en Éthiopie 

Un outil de signalement basé sur l’IA appelé Haqila Lab fait progresser la surveillance communautaire en Éthiopie. Initialement conçue pour la polio, une équipe de l’Université Jimma a créé l’application pour mettre à jour le système de surveillance existant du pays. Cet outil comprend désormais d’autres maladies prioritaires en Éthiopie : la fièvre charbonneuse, le cancer du sein, la brucellose, le paludisme, la rougeole, la mpox et la rage. 

L’outil Haqila renforce les capacités des agentes et agents de santé communautaire chargés de la surveillance de routine. Il simplifie le processus de surveillance, leur permettant de prendre des photos et des vidéos lors de visites à domicile et dans les cliniques.   

Le ministère de la Santé a adopté l’application dans le cadre de son engagement à tirer parti des technologies numériques et de l’IA pour renforcer le rendement des systèmes de santé, ce qui témoigne de l’évolutivité de l’application dans les milieux à faibles ressources.  

Renforcement de la surveillance de la mpox et de la préparation connexe 

L’accès limité aux vaccins et les lacunes dans la détection des épidémies nécessitent des systèmes de surveillance capables de détecter les épidémies et de faciliter des réponses efficaces. Lorsqu’une éclosion de mpox a menacé les pays africains en 2024, des équipes de recherche financées par l’initiative AI4GH ont rapidement mis en place un réseau multinational pour faire face à la menace en utilisant des systèmes d’information sur la santé et des pratiques de modélisation fiables. L’initiative AI4Mpox est née de ces efforts visant à améliorer l’alerte précoce, la détection des points névralgiques et l’analyse des réponses des systèmes de santé grâce à la modélisation basée sur l’IA. 

En République démocratique du Congo (RDC), les récentes flambées de mpox ont été dévastatrices, en particulier pour les enfants. La détérioration de la situation sécuritaire et humanitaire, combinée à la réduction de l’aide, a rendu difficile la lutte contre le virus. L’équipe AI4Mpox en RDC a créé l’application AfiaGap pour renforcer la résilience du système de santé. Cette application intègre une surveillance centrée sur la communauté à une alerte précoce basée sur l’IA, permettant une détection, une analyse et une réponse plus rapides aux menaces sanitaires locales. Au cours de la première année, AfiaGap a touché plus de 125 000 personnes, dont plus de 6 000 personnes en situation de handicap. Elle a amélioré la coordination et l’affectation des ressources, en plus de favoriser l’engagement entre les collectivités et les autorités sanitaires. 

Au Sénégal, une équipe de recherche a créé AI4Mpox-SN, une plateforme de détection précoce communautaire de mpox et d’autres zoonoses (animales-humaines). Elle combine un robot conversationnel alimenté par l’IA, une fonction d’alerte et un tableau de bord en temps réel, et l’équipe a formé 250 agente et agents des services frontaliers à son utilisation. Les communautés, ainsi que les travailleuses et travailleurs de santé peuvent désormais détecter et signaler les menaces plus rapidement qu’avec les méthodes traditionnelles, ce qui renforce la capacité du système de santé sénégalais à détecter les épidémies avant qu’elles ne s’aggravent. 

Dans l’ensemble de ces projets, une tendance se maintient : les systèmes de santé peuvent être renforcés par l’utilisation d’une IA responsable lorsque ces innovations sont développées avec les communautés, ancrées dans les réalités locales et conçues, par exemple, pour combler les lacunes en matière d’accès et de données. 

Pour des personnes comme Kinya Stell à Embu – et les communautés à l’origine de chaque projet présenté ici – cet avenir prend déjà forme : une réponse à une question, un diagnostic posé et une épidémie décelée avant qu’elle ne se propage. 

Collaboration : Chaitali Sinha, avec Samuel Oti, spécialiste principal de programme, CRDI.