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Good practice

Tanzanie e-IDSR — triage par IA des alertes pour la surveillance épidémiologique nationale

Tanzania · Dar es Salaam · See the Tanzania profile

Le ministère tanzanien de la Santé a déployé une couche de triage par IA dans sa plateforme DHIS2, éliminant 85 % d'un arriéré de 15 000 alertes et réduisant le temps de traitement de 36–48 heures à quasi-instantané, avec 23 % des alertes transmises aux épidémiologistes.

26
Régions couvertes par l'e-IDSR
>15,000
Arriéré d'alertes non examinées (2021-2023)
~23%
Alertes orientées vers des épidémiologistes humains
36-48 hours
Temps de traitement par lot d'alertes, avant
85%
Arriéré résorbé après le déploiement
5
Régions du déploiement initial
21
Régions restantes visées par l'expansion
95%
Objectif de taux de triage automatique
>70
Pays utilisant DHIS2

Details

Maturity
Scaling
Promoter
Tanzania Ministry of Health
Period
2021–present
Keywords
health, disease surveillance, public health

Context

Le système électronique intégré de surveillance et de riposte aux maladies (e-IDSR) de la Tanzanie recueille les signalements d'alertes sanitaires des établissements de santé dans les 26 régions du pays via la plateforme DHIS2 ; à mesure que les rapports des établissements se sont améliorés entre 2021 et 2023, un arriéré de plus de 15 000 alertes non examinées s'est accumulé, freinant la détection rapide des épidémies.

Objectives

Résorber l'arriéré d'alertes et accélérer le triage pour éviter qu'il ne se reproduise, à un moment où la rapidité de détection des épidémies est cruciale.

Activities

Le ministère de la Santé de Tanzanie, le laboratoire DHIS2 de l'UDSM et les CDC des États-Unis ont développé un outil de triage des alertes basé sur des règles, intégré à DHIS2, qui classe automatiquement les alertes entrantes, en orientant environ 23 % vers des épidémiologistes humains et en filtrant le reste, avec des améliorations par apprentissage automatique prévues ; le déploiement initial a couvert cinq régions prioritaires, l'expansion aux 21 régions restantes étant en cours.

Results

Le traitement qui prenait auparavant 36 à 48 heures par lot d'alertes se fait désormais quasiment en temps réel, et le système a permis de résorber 85 % de l'arriéré de 15 000 alertes après le déploiement.

Conclusions

Le ministère de la Santé étend l'outil à l'échelle nationale avec un objectif de 95 % de triage automatique ; l'utilisation de DHIS2 dans plus de 70 pays suggère que cette approche pourrait être adaptable à d'autres systèmes de santé de pays à revenu faible ou intermédiaire.

Implementation

Implementation detail (cost, timeline, staffing, conditions for success) is not yet available for this practice.

Data sources

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

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