Système d'information décisionnel, de la narration à la simulation : application à la surveillance épidémiologique de la tuberculose au Gabon

Résumé

La tuberculose (TB) demeure un grave problème de santé publique au Gabon. En effet, selon l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS), le pays est désormais compté parmi les 30 pays du monde à forte charge tuberculose. Malgré cette situation épidémiologique très inquiétante, les experts et autorités de la santé publique ne disposent pas aujourd’hui d’outils informatiques adaptés pour surveiller cette maladie. C’est dans ce contexte que nous nous intéressons dans cette thèse à l’élaboration d’un système d’aide à la décision pour le suivi, la surveillance, l’analyse et la simulation de politiques sanitaires de riposte pour aider les autorités sanitaires à lutter efficacement contre cette pandémie. La construction d’un tel système pose plusieurs problèmes de recherche, notamment (1) d’intégration des données hétérogènes (actuellement traitées manuellement), (2) la résolution de multiples problèmes de qualité, (3) l’analyse de données spatio-temporelles, (4) la restitution des indicateurs à un public d’experts en santé publique, mais pas informatique et (5) la simulation de diverses politiques sanitaires. Pour répondre à ces enjeux, nous proposons un système décisionnel qui couple un système d’information géographique décisionnel de la tuberculose (SOLAP-TB) avec un système multi-agents de la tuberculose (SMA-TB). L’objectif est de donner aux experts et autorités de la santé publique la possibilité, à travers un même outil, d’une part de surveiller l’évolution spatio-temporelle de cette pandémie via des tableaux de bord interactifs et dynamiques d’indicateurs puis d’autre part de simuler les politiques sanitaires de riposte via un modèle prédictif. En outre, afin de faciliter la compréhension de la situation épidémiologique de la TB aux experts de la santé publique qui sont des décideurs, nous proposons un processus de narration de données en intelligence épidémique (P-N-D-I-E) qui découle des bonnes pratiques en narration de données et en intelligence épidémique de l’OMS. Ensuite, en utilisant ce processus, nous avons produit une narration de données sur la pandémie de la tuberculose au Gabon qui présente les trouvailles extraites des analyses des données réalisées au niveau du SOLAP-TB. Finalement, le système décisionnel SOLAP-SMA de la TB que nous avons proposé est générique, c’est-à-dire qu’il peut être adapté à la surveillance de la TB dans d’autres pays. Par ailleurs, le processus de narration de données en intelligence épidémique peut être utilisé pour produire des narrations de données sur d’autres maladies.

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