End-to-end AI and data systems for targeted surveillance and management of COVID-19 and future pandemics affecting Uganda (COAST) Systèmes d’IA et de données de bout en bout pour une surveillance et une gestion ciblées de la COVID-19 et d’éventuelles futures pandémies qui pourrai The COVID-19 crisis is being called a “data-driven pandemic” — that is, massive amounts of information and data are being released and shared at a scale that has never been seen before. Across the world, AI and data science research is showing promise for early COVID detection, timely communications with the public, new diagnostic tools, and informed policy and public health responses that can be automated, implemented, and scaled affordably.

A key challenge to mounting a coordinated, real-time response has been a lack of representative, high-quality, and timely data systems. Due to the uneven access of under-represented African populations to public and private health care services, gaps in modelling can be created that will further reinforce inequalities in the future. The other core challenge is accessing the necessary data frequently to support real-time systems. If these challenges are not addressed, Uganda will struggle to mobilize new innovations to support the pandemic response or risk implementing solutions that do not benefit communities that are most vulnerable for COVID-19 and future pandemics.

This project will focus on strengthening Uganda’s existing health data systems, including combining new data sets such as radio broadcasts, call health records, and data on air pollution to complement existing public health data sets. Researchers will use this data to test and deploy new solutions for patient screening and decision support systems, including a chat bot and automated call-in line to support patients and relieve overwhelmed health officials. The researchers will also test novel approaches to triage COVID-19 patients in a clinical setting, supporting diagnosis and assisting health workers in focusing their attention where they need it most. Finally, they will model and evaluate the impact of COVID-19 public health measures and targeted government responses, analyzing the issues affecting communities and their perceptions of public policy measures, with the aim of influencing positive policies and behaviours.

This work will be carried out as part of the COVID-19 Global South Artificial Intelligence and Data Innovation Program, a program funded by IDRC and the Swedish International Development Cooperation Agency. La crise de la COVID-19 est qualifiée de « pandémie déterminée par les données », c’est-à-dire que des quantités massives d’informations et de données sont publiées et diffusées à une échelle jamais vue auparavant. Dans le monde entier, l’IA et la recherche axée sur la science des données s’avèrent prometteuses pour la détection précoce de la COVID, les communications opportunes avec le public, les nouveaux outils de diagnostic et les interventions stratégiques et de santé publique éclairées qui peuvent être automatisées, mises en œuvre et étendues à un coût abordable.

L’absence de systèmes de données représentatifs, de haute qualité et opportuns a nui à la mise en place d’une réponse coordonnée et en temps réel. En raison de l’accès inégal des populations africaines sous-représentées aux services de santé publics et privés, la modélisation peut créer des lacunes, qui aggraveront les inégalités. L’accès fréquent aux données nécessaires pour prendre en charge les systèmes en temps réel constitue aussi un défi de taille. Si ces défis ne sont pas relevés, l’Ouganda peinera à mobiliser de nouvelles innovations pour répondre à la COVID-19 ou risquera de déployer des solutions inefficaces pour les communautés les plus vulnérables aux pandémies, dont l’actuelle.

Ce projet se concentrera sur le renforcement des systèmes de données sanitaires existants en Ouganda, notamment en combinant de nouveaux ensembles de données tels que les émissions de radio, les dossiers médicaux des appels et les données sur la pollution atmosphérique pour compléter les ensembles de données de santé publique existants. Les chercheurs utiliseront ces données pour tester et déployer de nouvelles solutions pour le dépistage des patients et les systèmes d’aide à la décision, notamment un robot conversationnel et une ligne d’appel automatisée pour aider les patients et pour décharger les responsables de la santé. Les chercheurs testeront également de nouvelles approches pour trier les patients atteints de la COVID-19 dans un cadre clinique, afin de faciliter le diagnostic et d’aider les travailleurs de la santé à se concentrer sur l’essentiel. Enfin, ils modéliseront et évalueront l’impact des mesures de santé publique en réponse à la COVID-19 et des interventions gouvernementales ciblées, en analysant les problèmes affectant les communautés et leurs perceptions des mesures de politique publique, afin d’en améliorer les effets.

Ces travaux seront réalisés dans le cadre du Programme d’innovation en matière de données et d’intelligence artificielle destiné aux pays du Sud en réponse à la COVID-19, un programme financé par le Centre de recherches pour le développement international et par l’Agence suédoise de coopération au développement international.