Le Ministère de la Santé et de l’Hygiène publique (MSHP), en partenariat avec l’Institut de Recherche en Santé, de Surveillance Épidémiologique et de Formation (Iressef), a organisé du 27 au 30 octobre 2025 le Hackathon DHIS2HARVEST, dans le cadre du projet Data Science Without Borders (DSWB).

Cette initiative a rassemblé des experts en santé publique, développeurs, data scientists et étudiants autour d’un objectif commun : améliorer la qualité et la fiabilité des données sanitaires à travers l’intelligence artificielle et la science des données.
Pendant quatre jours, 23 participants ont travaillé en équipes pluridisciplinaires sur des thématiques prioritaires paludisme, tuberculose, VIH/sida et maladies non transmissibles pour développer des solutions numériques interopérables avec le DHIS2. Les prototypes conçus visent à détecter automatiquement les erreurs dans les bases de données, anticiper les pics épidémiques et fournir des tableaux de bord interactifs pour appuyer la planification sanitaire.

À l’issue de la compétition, trois équipes ont été primées : SUNU HEALTH AI pour son modèle prédictif VIH, UADB TEAM pour le développement d’un modèle automatisé permettant d’anticiper les pics de paludisme et le SAMATECH pour sa prévision de la prévalence de la tuberculose.

Ministère de la Santé

(Source : Social Net Link, 8 novembre 2025)