Les conditions météorologiques extrêmes liées au changement climatique, telles que des inondations massives et des sécheresses prolongées, entraînent souvent de dangereuses épidémies de maladies diarrhéiques, en particulier dans les pays les moins développés, où les maladies diarrhéiques constituent la troisième cause de décès chez les jeunes enfants.
Maintenant une étude publié 22 octobre 2024, dans Lettres de recherche environnementale par une équipe internationale d’enquêteurs dirigée par l’auteur principal de l’École de santé publique de l’Université du Maryland (UMD SPH) Amir Sapkota, offre un moyen de prédire le risque de telles épidémies mortelles à l’aide de la modélisation de l’IA, donnant aux systèmes de santé publique des semaines, voire des mois, pour se préparer. et pour sauver des vies.
« L’augmentation des événements météorologiques extrêmes liés au changement climatique ne se poursuivra que dans un avenir prévisible. Nous devons nous adapter en tant que société », a déclaré Sapkota, président du département d’épidémiologie et de biostatistique du SPH. « Les systèmes d’alerte précoce décrits dans cette recherche constituent un pas dans cette direction pour améliorer la résilience des communautés face aux menaces sanitaires posées par le changement climatique. »
L’équipe multidisciplinaire, travaillant dans plusieurs institutions, s’est appuyée sur la température, les précipitations, les taux de maladies antérieurs, les modèles climatiques El Niño ainsi que d’autres facteurs géographiques et environnementaux dans trois pays (Népal, Taiwan et Vietnam) entre 2000 et 2019. En utilisant ces données , les chercheurs ont formé des modèles basés sur l’IA qui peuvent prédire la charge de morbidité au niveau de la zone avec des semaines, voire des mois à l’avance.
« Connaître le fardeau attendu de la maladie des semaines, voire des mois à l’avance, donne aux praticiens de la santé publique un temps crucial pour se préparer. De cette façon, ils sont mieux préparés à réagir le moment venu », a déclaré Sapkota.
Même si l’étude s’est concentrée sur le Népal, le Vietnam et Taiwan, « nos résultats sont également tout à fait applicables à d’autres parties du monde, en particulier aux zones où les communautés n’ont pas accès à l’eau potable municipale et à des systèmes d’assainissement fonctionnels », a déclaré l’auteur principal de l’étude, Raul. Curz-Cano, professeur agrégé à l’école de santé publique de l’université d’Indiana à Bloomington.
Sapkota affirme que la capacité de l’IA à travailler avec d’énormes ensembles de données signifie que cette étude constitue une première étape parmi de nombreuses autres qui, selon lui, aboutiront à des modèles prédictifs de plus en plus précis pour les systèmes d’alerte précoce. Il espère que cela permettra aux systèmes de santé publique de préparer les communautés à se protéger contre un risque accru d’épidémies diarrhéiques.
L’équipe responsable de la recherche provenait d’une grande variété de domaines, notamment les sciences atmosphériques et océaniques, la recherche en santé communautaire, l’ingénierie des ressources en eau et au-delà. L’équipe de recherche comprenait des auteurs de l’UMD, notamment de son département d’épidémiologie et de biostatistique et de son département des sciences atmosphériques et océaniques, et de l’école de santé publique de l’université d’Indiana à Bloomington, du Conseil de recherche en santé du Népal, de l’université de médecine et de pharmacie de Hue au Vietnam, l’Université de Lund en Suède et l’Université chrétienne Chung Yuan à Taiwan.
Plus d’informations :
Raul Cruz Cano et al, Un prototype de système d’alerte précoce pour les maladies diarrhéiques afin de lutter contre les menaces sanitaires liées au changement climatique dans la région Asie-Pacifique, Lettres de recherche environnementale (2024). DOI : 10.1088/1748-9326/ad8366