Exploiter la santé numérique et les modèles d'apprentissage automatique pour anticiper les issues maternelles défavorables dans les contextes à ressources limitées, Geita, Tanzanie

Le taux de mortalité maternelle en Tanzanie reste alarmant, avec 238 décès pour 100 000 naissances vivantes. Pour y remédier, PHIT, avec le soutien de la Bill & Melinda Gates Foundation, a lancé un projet de deux ans utilisant la santé numérique et l'apprentissage automatique pour prédire les issues maternelles défavorables. Un système basé sur tablette a permis de simplifier la collecte des données de CPN, et plus de 187 000 dossiers de clientes ont été utilisés pour entraîner un modèle XGBoost. Ce modèle a atteint une précision de 99 % et une exactitude de 43 % dans la détection du risque d'hypertension gestationnelle, démontrant le potentiel de l'IA pour alléger la charge de travail des prestataires et améliorer le dépistage précoce dans les contextes à ressources limitées.