Abstract :

Les efforts d'élimination du paludisme doivent accorder une attention particulière aux espaces de vie s’étendant de part et d’autre des frontières internationales. En particulier, la surveillance du paludisme s’avère peu opérante dans ces espaces, par un manque d’interopérabilité des systèmes et des données de surveillance des différents pays. A la frontière Guyane française-Brésil, une vision unifiée de la situation épidémiologique transfrontalière a été rendu possible via un système d’harmonisation et de visualisation en ligne des données des différents systèmes de surveillance. La seconde étape, objet du présent projet, vise à prédire le nombre de cas de la maladie dans la zone transfrontalière, à différentes échelles spatiales (localité, groupe de localités, commune, zone transfrontalière) et avec une antécédence idéale de quatre semaines. La méthode reposera sur le calcul d’une matrice d’inter-corrélation entre les séries historiques de cas dans les localités, afin d’identifier les localités ou les groupes de localités prédicteurs du nombre de cas en d’autres lieux. Une chaîne de production de séries temporelles d’indices spatialisés de végétation et d’humidité à partir d’images satellite Sentinel-2 (Sen2Chain) sera mise en place afin de produire les indices sur la zone. La capacité prédictive de ces indices et des données météorologiques (précipitations, température) sera évaluée, et des modèles stochastiques de type (S)ARIMAX et NARX seront construits afin de prédire le nombre de cas. Enfin, les résultats seront intégrés à la plateforme de visualisation en ligne du paludisme transfrontalier et constitueront le fondement d’un système d’alerte précoce.