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Artificial intelligence and hybrid modeling for community-based early detection of zoonotic disease in the contexte of climate change in Senegal

Description

L'objectif général de ce projet est d'améliorer le système de surveillance épidémiologique au Sénégal en développant et en testant un système communautaire de détection précoce et d'alerte pour les maladies zoonotiques, sensible au genre, en utilisant l'Intelligence Artificielle (IA), la science des données et une approche One Health.


Ce projet consiste à mobiliser l'IA responsable et la science des données pour comprendre, soutenir et expérimenter des systèmes de détection précoce et d'alerte pour les maladies zoonotiques au Sénégal.


Nous proposons de développer et de mettre en œuvre des applications d'IA communautaires destinées à la détection précoce des maladies, en nous basant sur les réalités locales : écologiques, géographiques, médicales, mais aussi économiques et socioculturelles. Inspiré par les approches "One Health", notre projet recueillera des données socio-anthropologiques sur les pratiques de santé, les facteurs de risque perçus et les vulnérabilités, ainsi que sur les relations entre les humains et leur environnement physique dans le contexte du changement climatique et des bouleversements écologiques. Ces données permettront de concevoir des modèles basés sur l'IA éthique, sensible au genre, pour la détection des risques liés aux maladies.

Le projet développera également des outils, adaptés et accessibles aux communautés locales, pour faciliter la communication d'alertes aux services de santé de première ligne, pour une réponse plus efficace aux menaces épidémiques.


Nous adoptons une méthodologie de recherche-action participative et mobilisons des méthodes de recherche pluridisciplinaires (anthropologie, géographie, écologie, IA et sciences des données, biologie, épidémiologie, sciences vétérinaires, Genre). Nous travaillons en collaboration avec les communautés locales, les utilisateurs des connaissances à chaque étape du projet de recherche (REVOCAP : Réseau des volontaires communautaires d'appui au personnel de santé) Division de la Surveillance épidémiologique (MSAS) les Comités de veille et d'alerte communautaires (CVAC), l'Agence sénégalaise pour le reboisement de la Grande Muraille Verte (ASRGMV).

Financement

The Global South Artificial Intelligence for Pandemic, Epidemic, Preparedness & Response

The Foundation of the A4PEP Network

2023-04-01 - 2028-03-31

Axes associés

Responsable

Sylvain Landry Birane Faye

Cochercheurs/Cochercheuses

Daouda NGOM
Tidiane Ndoye
Mareme Soda Ndiaye
Papa Ibnou Ndiaye
Colonel Gora Diaop
Fatoumata Bintou Diongue Lopes
Ndiaye Dia
Oumy Seck
Massamba Diouf
Mouhamadou Lamine BA
Ibrahima Dia
Halima Diallo
Boly Diop
Ibrahima Sy