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Afrique

Dix ans de santé numérique en Afrique de l'Ouest : un bilan et des défis pour l'avenir

Le dixième anniversaire de l'Observatoire de la e-santé dans les pays du sud (Odess) a été célébré le 15 octobre 2026, selon RFI Afrique, qui rapporte les propos de Cheikh Oumar Bagayoko, professeur à l'université de Bamako et directeur de Digi-santé Mali, sur l'évolution de la santé numérique en Af

Par Rédacteur NIE

· 3 min de lecture

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Dix ans de santé numérique en Afrique de l'Ouest : un bilan et des défis pour l'avenir
Photo d'illustration© Arensond, Wikimedia Commons (Public domain)

Un parcours marqué par des avancées progressives

Selon Cheikh Oumar Bagayoko, interrogé par RFI Afrique, il y a dix ans, le paysage de la santé numérique en Afrique de l'Ouest était quasiment inexistant. Lorsqu'il était étudiant à la faculté de médecine de Bamako, parler de télémédecine relevait de l'utopie, notamment en raison de l'absence d'infrastructures internet fiables, comparées à l'équivalent d'une seule ligne ADSL pour tout le pays. Les formations médicales à distance étaient impossibles sans se rendre physiquement dans des salles équipées pour projeter les cours.

Le tournant s'est produit dans les années 2010 avec la pénétration accrue de la téléphonie mobile. Cette évolution a permis de lancer des cours à distance et a favorisé la multiplication d'initiatives locales et nationales à partir de 2015. Selon l'interviewé, ces efforts ont démontré que l'innovation frugale pouvait avoir un impact plus important que les solutions high-tech, conduisant à la création du réseau en Afrique francophone pour la télémédecine. Ce réseau a permis de former des professionnels de santé dans les régions les plus éloignées, même avec un internet bas débit, et de les soutenir dans la prise de décision médicale et la prise en charge des patients.

Des victoires concrètes au Mali

Parmi les avancées concrètes citées par Cheikh Oumar Bagayoko, le réseau de télédermatologie du Mali constitue un exemple phare. Ce réseau couvre plus d'une centaine de sites à travers le pays, y compris dans des zones d'insécurité, permettant aux patients de consulter des spécialistes situés à Bamako sans avoir à se déplacer. Avant ce système, les patients devaient souvent parcourir de longues distances pour accéder à des soins spécialisés, ce qui augmentait les risques de contamination lors des déplacements.

Un exemple spécifique mentionné est la détection du premier cas de Mpox (variole du singe) au Mali grâce à la téléconsultation. Selon l'interviewé, sans cet outil, un patient venant d'un centre de santé situé à 100 km de Bamako aurait dû se rendre en capitale par les transports en commun, risquant de contaminer d'autres passagers. Grâce à la téléconsultation, le cas a été identifié rapidement, permettant l'isolement du patient et évitant une propagation potentielle.

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Des défis persistants pour l'avenir

Malgré ces progrès, Cheikh Oumar Bagayoko souligne que le système de santé n'est pas encore digitalisé. Il pointe l'absence de continuité dans la prise en charge des patients et de traçabilité des parcours de soin. Il illustre ce problème par l'exemple d'un patient diagnostiqué trois fois pour paludisme dans trois établissements différents en une seule journée : bien que ce soit le même individu, les systèmes actuels comptent trois cas distincts, empêchant une analyse précise des données épidémiologiques.

Cette faiblesse dans la qualité des données, selon lui, compromet l'efficacité des politiques de santé publique et crée des risques de biais avec l'arrivée de l'intelligence artificielle (IA). Il affirme que l'IA ne pourra pas être correctement entraînée sur des données de santé africaines si celles-ci sont absentes ou de mauvaise qualité, notant notamment que les pathologies dermatologiques se manifestent différemment selon les types de peau. Une IA entraînée principalement sur des données occidentales ou asiatiques ne serait pas adaptée aux réalités africaines.

Pour les dix prochaines années, il appelle à la mise en place d'un système de santé numérique mature, capable de produire des données médicales cohérentes et continues, afin de préparer les systèmes à exploiter l'IA de manière pertinente et équitable.

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