Une récente Communications naturelles L’étude discute de l’importance de la science des données pour la recherche en santé qui bénéficierait considérablement à la population africaine.
Étude: La promesse de la science des données pour la recherche en santé en Afrique. Crédit d’image : NicoElNino/Shutterstock.com
Comment la science des données a-t-elle révolutionné la recherche scientifique ?
L’application de la science des données est associée au traitement d’ensembles de données massifs à l’aide d’une infrastructure informatique haute performance. Ces ensembles de données proviennent de domaines publics, personnels et commerciaux.
La science des données a considérablement aidé la recherche dans divers domaines en aidant au développement de multiples interventions et stratégies novatrices qui présentent des avantages sociaux considérables.
Les data scientists traitent une quantité massive d’informations extraites des systèmes de santé, des enregistrements d’achats, des smartphones, des publications sur les réseaux sociaux et des appareils portables à l’aide de nouveaux algorithmes. L’analyse des données permet de générer de nouvelles informations et des connaissances généralisables.
L’analyse de vastes ensembles de données a contribué de manière positive à la préparation biologique, à la surveillance et à la formulation de stratégies de réponse pour lutter contre les épidémies de maladies infectieuses tant pour les plantes que pour les animaux. Par exemple, les données du système d’information géographique (SIG) sont utilisées pour cartographier les variations spatiales en fonction de l’incidence, de la prévalence et des conséquences des maladies. Ces données sont également utilisées pour évaluer l’efficacité de la stratégie mise en œuvre par les systèmes de santé après l’épidémie.
La science des données a également été utilisée pour réduire la fraude et la corruption, améliorer la gestion de la chaîne d’approvisionnement afin d’éviter une pénurie de produits et détecter les produits pharmaceutiques contrefaits. Dans la recherche en santé, la science des données participe à la collecte, à la génération, au stockage, au traitement, à la gestion, à la visualisation, à l’analyse, à l’interprétation et à la communication systématiques de données liées à la santé. Cette analyse fournit des informations exploitables pour prévenir ou gérer une épidémie.
La science des données dans la recherche en santé en Afrique
La mise en œuvre de la science des données dans la recherche sur les soins de santé résoudrait probablement de nombreux défis auxquels sont confrontés les peuples africains. Bien que l’Afrique représente environ 17 % de la population mondiale, elle supporte 25 % de la charge de morbidité mondiale.
Pour compliquer encore davantage les choses, l’Afrique manque d’un nombre suffisant de professionnels de santé et d’infrastructures. Ces difficultés sociales et cliniques peuvent être attribuées au manque de personnel correctement formé, à l’instabilité économique et sociale et au manque de financement.
Les scientifiques des données ont souligné que les pays africains ont besoin d’outils et de stratégies innovants en matière de science des données pour surmonter les défis liés aux différences climatiques et aux manifestations des maladies par rapport à d’autres parties du monde.
Actuellement, il subsiste une lacune importante dans l’ensemble de données qui représente de manière adéquate la population africaine. L’ensemble de données sous-représenté conduit au développement de modèles et d’algorithmes instables et inexacts pour analyser la population africaine.
Les institutions universitaires, les gouvernements, les chercheurs africains et le secteur public utilisent activement la science des données pour les découvertes, la recherche et la formulation de stratégies de gestion des épidémies d’infection. Notamment, bon nombre de ces outils de science des données utilisés ont été développés et validés en dehors de l’Afrique.
Comment améliorer la recherche sur la santé en science des données en Afrique
Davantage d’infrastructures, de programmes de formation, de conférences scientifiques et de collaborations internationales sont nécessaires pour contribuer à la génération d’ensembles de données de haute qualité, qui contribueront à développer des modèles scientifiques de données stables et précis. Ces initiatives combleront efficacement le fossé en matière de science des données entre l’Afrique et les pays à revenu élevé (HIC).
En 2022, 20 subventions d’une valeur de 74,5 millions de dollars ont été accordées dans le cadre du programme Exploiter la science des données pour la découverte et l’innovation en santé en Afrique (DS-I Africa). L’objectif principal de ce programme est d’améliorer la science des données et la recherche en santé en Afrique.
Avant le programme DS-I Africa, le programme Human Heredity & Health in Africa (H3Africa) a permis la mise en place de nouvelles collaborations scientifiques pour développer les infrastructures de recherche en génomique. Cela a contribué à élargir l’écosystème africain de recherche en génomique.
Malgré la mise en œuvre d’une infrastructure stricte d’éthique de la recherche en santé par les gouvernements et les institutions africaines, de nombreux défis subsistent concernant la qualité du consentement éclairé, le partage des bénéfices, l’autonomie, le partage des données, la confidentialité et l’exploitation. Ces défis et controverses non résolus doivent être résolus au profit de la recherche en science des données en matière de santé.
Il est impératif de construire et de maintenir une infrastructure nationale et institutionnelle en matière d’éthique de la recherche en santé en Afrique. L’information soutiendra le capital économique et intellectuel des institutions et des pays.
Les éthiciens de la recherche doivent rassembler les communautés locales de recherche et de science des données pour faire évoluer les stratégies de recherche en science des données en santé. Des programmes de formation bien conçus, correctement financés et relativement longs sont essentiels à l’éthique de la recherche en science des données en matière de santé.
Les agences multilatérales, notamment les Nations Unies, les gouvernements, les chercheurs, les défenseurs, les bioéthiciens et d’autres parties prenantes, doivent travailler avec les institutions africaines pour élaborer des lignes directrices pour la recherche en science des données en santé afin d’optimiser les bénéfices pour la population mondiale.
Les technologies de la science des données ont été associées à la production de biais algorithmiques en reproduisant et en renforçant les préjugés sociétaux. Les biais algorithmiques, combinés au manque d’équité et de diversité des ensembles de données fondamentaux, provoquent une privation, une distorsion et une discrimination algorithmiques. Les problèmes liés à la colonisation des données et à la recherche extractive doivent être résolus pour réduire les biais.
À l’avenir, de nouvelles stratégies de recherche en science des données en matière de santé devront être développées avec des objectifs ciblés, qui bénéficieraient de manière significative aux différents écosystèmes de recherche en santé en Afrique.
