Dix ans de santé numérique en Afrique de l’Ouest: «Il faut digitaliser notre système de soin»

Par : Amélie Beaucour – RFI

RFI : À quoi ressemblait le paysage de la santé numérique il y a 10 ans dans votre région ?

Cheikh Oumar Bagayoko : On part de loin. Rien n’existait quand moi j’étais étudiant à la faculté de médecine de Bamako. Nos aînés nous déconseillaient d’aller nous installer à l’intérieur du pays. Rares sont les professeurs qui nous soutenaient. Parler de télémédecine, c’était utopique, surtout lorsque le pays avait l’équivalent d’une ligne ADSL. Ce que nous voulions, c’était parvenir à former les médecins à distance. Mais il fallait adapter nos outils au contexte malien. Dans les années 2000, il fallait venir dans les salles des machines pour projeter les cours.

Le tournant majeur est arrivé dans les années 2010, avec la forte pénétration de la téléphonie mobile. À ce moment-là, on a permis aux gens de donner des cours de n’importe où. Avec ces outils, les initiatives locales et nationales ont commencé à se multiplier, à partir de 2015. On a réussi à faire la démonstration que l’innovation frugale peut avoir plus d’impact que l’innovation high-tech. C’est ce qui a donné naissance au réseau en Afrique francophone pour la télémédecine. Oui, on peut former des professionnels de la santé qui sont dans les régions les plus éloignées, avec l’internet bas débit. On a démontré qu’on pouvait soutenir aussi ces professionnels-là dans la prise de décision médicale et dans la prise en charge.

Quelles sont les victoires concrètes qui ont été remportées aujourd’hui au Mali ?

Aujourd’hui, on reconnaît l’importance de l’informatique au service de la santé dans toute l’Afrique francophone, on l’enseigne à Bamako. L’exemple parfait, c’est le réseau de télédermatologie du Mali qui sert tout l’intérieur du pays avec plus d’une centaine de sites, même dans les zones dites d’insécurité. Si autrefois les gens pouvaient se déplacer d’un centre à l’autre, ce n’est pas toujours le cas aujourd’hui. Le but est de dire : dans votre village, dans le centre de santé le plus proche de chez vous, on est capable de vous assister à distance grâce à la téléconsultation en vous mettant en lien avec les spécialistes qui sont dans la capitale.

C’est comme ça qu’on a détecté par exemple le premier cas de Mpox [variole du singe, NDLR] au Mali. Si on n’avait pas eu cet outil de télémédecine, le patient qui est arrivé dans un centre de santé à 100 km de Bamako aurait dû se rendre à la capitale, il aurait pris les transports en commun et aurait contaminé tous les autres passagers. Grâce à cela, on a tout de suite vu, via la téléconsultation, qu’il fallait l’isoler et on a évité le pire.

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Quels sont les objectifs pour les 10 ans à venir ?

J’aimerais qu’on ait un système de santé numérique mature, avec une production cohérente de données médicales, pour que nos systèmes soient prêts à utiliser l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, les prérequis ne sont pas là. Le système de soin n’est pas du tout digitalisé. Il n’y a pas de continuité de prise en charge des patients, pas de traçabilité.

Un exemple : un patient part au dispensaire le matin et se fait diagnostiquer un paludisme. Il n’est pas satisfait du diagnostic et se rend l’après-midi dans un autre centre de santé où on lui diagnostique la même chose. Le soir, il se rend cette fois à l’hôpital où il est contrôlé à nouveau et le diagnostic est toujours le même. Avec le système actuel, trois cas de palu seront remontés aux autorités de santé, mais nous ne sommes pas capables de détecter qu’il s’agit du même patient. L’identification fait partie des fondamentaux qui ne sont toujours pas mis en place. Résultats : nos données sont de mauvaise qualité.

Cela nous empêche d’avoir des politiques de santé publique efficaces et cela va aussi entrainer des biais avec l’arrivée de l’intelligence artificielle. Quoi qu’on en pense, personne ne peut arrêter l’IA maintenant, elle fera partie de notre futur. Et j’aimerais qu’elle puisse nous aider à la prise de décision, au diagnostic et au pilotage de la santé publique. Comment peut-on entrainer l’IA sur nos données de santé si elles n’existent pas ? Les pathologies dermatologiques, par exemple, ne se manifestent pas de la même manière sur une peau blanche et sur une peau noire. Or, si l’IA n’est entrainée qu’en Occident ou en Asie, avec des données de patients occidentaux ou asiatiques, elle ne sera pas du tout adaptée en Afrique.