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Centre de renseignement sanitaire du Rwanda — Plateforme IA pour la surveillance épidémiologique en temps réel et la planification des investissements de santé

Rwanda · Kigali · See the Rwanda profile

Le ministère de la Santé du Rwanda a construit un Système d’exploitation de santé alimenté par IA intégrant DME, DHIS2 et logistique. Le Centre de renseignement sanitaire (inauguré en avril 2025) prédit les épidémies 3 mois à l’avance ; 125+ postes de santé numérisés ; qualité des données >85% ; satisfaction du personnel de santé passée de 60% à 80%.

125 posts
Postes de santé ruraux numérisés (as of April 2025)
85 % (minimum)
Qualité des données (exhaustivité, ponctualité, précision) (as of April 2025)
60 %
Satisfaction du personnel de santé, valeur de référence (before rollout)
80 %
Satisfaction du personnel de santé, après le Health Intelligence Centre (as of April 2025)
3 days/month
Temps de personnel clinique gagné par mois grâce à la réduction du reporting manuel
3 months
Délai d'anticipation de la prévision des flambées
95 minutes
Temps moyen d'accès à un établissement de santé (référence 2010) (2010)
47 minutes
Temps moyen d'accès à un établissement de santé (2020) (2020)
30 minutes
Objectif de temps moyen d'accès à un établissement de santé (target)
Centre de renseignement sanitaire du Rwanda — Plateforme IA pour la surveillance épidémiologique en temps réel et la planification des investissements de santé

Details

Maturity
Scaling
Promoter
Ministry of Health, Rwanda
Period
2022–present
Keywords
digital health, disease surveillance, geospatial AI, health data systems, rural primary care, sub-Saharan Africa

Context

Le ministère de la Santé du Rwanda, en partenariat avec le partenaire technologique Sand Technologies et le partenaire de mise en œuvre Society for Family Health, a construit une infrastructure de santé numérique à plusieurs niveaux couvrant la population majoritairement rurale du pays. En son cœur se trouve le Rural Health Operating System (RHOS), une plateforme dotée d'IA qui relie des données auparavant fragmentées issues des dossiers médicaux électroniques (eBuzima, cEMR), du système logistique (eLMIS), de la surveillance des maladies (DHIS2), du suivi de la santé des populations (WelTel) et de l'état civil (CRVS) en une vue unique et exploitable. Plus de 125 postes de santé ruraux ont été numérisés avec des dossiers médicaux électroniques, une connectivité satellite Starlink et de l'énergie solaire. Le programme est en cours depuis 2022.

Objectives

Le programme vise à offrir au système de santé rwandais une visibilité unifiée et en temps réel sur les schémas de maladies, la prestation de services et la santé des populations dans un pays largement rural. Un objectif central est de détecter et d'anticiper plus tôt les épidémies, grâce à des outils prédictifs conçus pour signaler des flambées jusqu'à trois mois à l'avance. Un objectif complémentaire, poursuivi via l'outil Healthcare Investment Planning Tool, est d'aider les planificateurs à identifier les « déserts de santé » et les emplacements optimaux pour les cliniques, en vue de l'objectif national selon lequel tous les citoyens doivent vivre à moins de 30 minutes d'un établissement de santé.

Activities

Les activités de mise en œuvre ont notamment consisté à numériser plus de 125 postes de santé ruraux avec des dossiers médicaux électroniques, une connexion internet par satellite et de l'énergie solaire, ainsi qu'à intégrer plusieurs systèmes de données nationaux existants dans la plateforme unifiée RHOS. Le Health Intelligence Centre (HIC) a été officiellement inauguré par le ministre de la Santé, le Dr Sabin Nsanzimana, le 3 avril 2025 lors du Global AI Summit for Africa, et sert de plateforme nationale pour la collecte, le traitement et l'analyse des données en temps réel. Un Healthcare Investment Planning Tool a également été développé à partir du jeu de données satellitaires Open Buildings de Google afin d'appuyer la planification de l'implantation des établissements de santé.

Results

La qualité des données au sein des systèmes connectés a dépassé 85% en matière d'exhaustivité, de ponctualité et de précision, et la satisfaction du personnel de santé est passée de 60% à 80%. La réduction du reporting manuel a permis au personnel clinique de gagner environ trois jours par mois. Le Health Intelligence Centre a déjà été utilisé pour identifier les facteurs de mortalité maternelle, cibler les ressources de prévention du VIH, dépister à grande échelle les contacts familiaux de patients tuberculeux et maintenir la surveillance des flambées de mpox. Le Healthcare Investment Planning Tool a réduit les cycles de planification de l'implantation des établissements, faisant passer des semaines d'enquêtes de terrain à quelques minutes, appuyant l'objectif du Rwanda de réduire le temps de trajet moyen vers un établissement de santé, de 95 minutes en 2010 et 47 minutes en 2020, vers un objectif de 30 minutes.

Conclusions

Sand Technologies prévoit d'étendre le modèle du Rural Health Operating System à au moins six pays africains supplémentaires d'ici la fin de 2025, puis à plus de vingt d'ici 2030. Toutefois, tous les chiffres de performance rapportés à ce jour proviennent de l'opérateur du système et du ministère de la Santé, et aucune évaluation académique indépendante des améliorations des résultats de santé n'a encore été publiée pour ce système, lancé en avril 2025.

Implementation

Indicative cost
High (€500k–€5M)
Time to results
Long (> 3 years)
Staffing & skills
Rwanda Ministry of Health as programme owner and national policy authority, with ministerial-level leadership (inauguration led by the Minister of Health), Sand Technologies as technology/AI implementation partner providing the Rural Health Operating System platform, Society for Family Health as an implementation partner supporting rollout, Frontline health workers at digitised rural health posts using the EMR and reporting tools

Conditions for success

  • Reliable connectivity at rural health posts, provided via Starlink satellite internet
  • Power availability at rural sites, provided via solar installations
  • Interoperability across existing national data systems (eBuzima/cEMR, eLMIS, DHIS2, WelTel, CRVS) to enable a unified data layer
  • High-level government sponsorship and cross-ministerial coordination to sustain a national rollout

Where it fits

Governance type
national government-led, with private-sector technology partner
Scale
national (125+ rural health posts, expanding)
Income level
low-income country

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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