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 Prédiction de propagation : une modélisation informatique aide à stopper le choléra au Yémen

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فدوى
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فدوى


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28092018
مُساهمةPrédiction de propagation : une modélisation informatique aide à stopper le choléra au Yémen

Prédiction de propagation : une modélisation informatique aide à stopper le choléra au Yémen Cholera-2-18_thumb
L’année dernière au Yémen, le choléra sévissait. En une seule semaine, l’ONU a signalé 50 000 nouveaux cas de diarrhée et de vomissements. En 2018, grâce à la modélisation informatique, le nombre de personnes qui ont succombé à la bactérie a chuté à 2 500 cas en moyenne sur une période de 7 jours.
Le Met Office, l’autorité météorologique du gouvernement britannique, fournit une prévision des précipitations pour le Yémen. À l’aide de ses superordinateurs, elle doit déterminer la quantité spécifique de pluie qui tombera et localiser les zones qu’elle touchera dans un rayon de 10 km.
Ces mesures sont importantes parce que les pluies diluviennes submergent le réseau d’égouts et propagent l’infection. Les prévisions sont utilisées conjointement avec un modèle informatique mis au point par le professeur Rita Colwell, de l’université du Maryland, et le Dr Antar Jutla, de l’université de Virginie-Occidentale (Etats-Unis).
Une fois que les chiffres extraits de la prévision Met et du modèle informatique sont disponibles, l’information est croisée avec des facteurs tels que la densité de population de la zone de propagation présumée, l’accès à l’eau potable dans la région (le choléra se propage rapidement en consommant l’eau contaminée) et la température saisonnière dans la région, comme cette bactérie adore quand il fait chaud…
En se référant à toutes les données disponibles, les scientifiques ont été en mesure de prédire avec précision les épidémies de choléra à grande échelle jusqu’à 4 semaines à l’avance. Cela permet aux humanitaires, aux hôpitaux et aux autorités sanitaires d’intervenir dans le pays, déchiré par la guerre, pour vacciner les habitants de la région concernée.
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