STOP-MNT - Projet UAC

Contexte

Les maladies non transmissibles (MNT) constituent un problème majeur de santé publique au Bénin. Elles incluent principalement les maladies cardiovasculaires, le diabète, les cancers et les maladies respiratoires chroniques. Selon les données récentes, ces pathologies représentent une part croissante des décès prématurés et des charges économiques sur le système de santé.

Malgré les efforts déployés par les autorités sanitaires, la prévention et la gestion des MNT restent insuffisantes. Le projet STOP-MNT vise à combler ces lacunes par l’intégration d’outils technologiques avancés (Intelligence Artificielle et Internet of Things) et par une approche communautaire participative.

Problématique

Comment optimiser la prévention et la gestion des MNT au Bénin grâce à l’utilisation combinée des technologies numériques avancées (IA, IoT) et des stratégies communautaires adaptées ?

Face à la montée en flèche des MNT dans les zones urbaines et rurales, il devient impératif de repenser les approches actuelles. Le projet STOP-MNT répond à ce besoin urgent en développant une solution innovante et durable, basée sur une synergie entre science des données et engagement local.

Objectifs du Projet

Objectif général

Développer et déployer une stratégie innovante combinant des outils numériques avancés (IA, IoT) et une approche communautaire participative pour améliorer la prévention et la gestion des MNT au Bénin.

Objectifs spécifiques

WP1 : Identifier les déterminants biologiques, comportementaux et socioculturels des MNT via la collecte et l’analyse de données.
WP2 : Concevoir et valider des infrastructures numériques (modèles d’IA et dispositifs IoT) pour la détection précoce et le suivi personnalisé des risques.
WP3 : Mettre en œuvre et évaluer une stratégie communautaire participative combinant sensibilisation, dépistage mobile et activités physiques adaptées.

Cadre conceptuel

Le projet adopte une approche systémique intégrant plusieurs dimensions :

Dimension biomédicale : Analyse des biomarqueurs, facteurs génétiques et données cliniques.
Dimension technologique : Développement d'algorithmes d'intelligence artificielle et de dispositifs connectés (IoT).
Dimension socioculturelle : Prise en compte des croyances locales, des pratiques culturelles et des habitudes alimentaires.

Ce cadre théorique permet de relier les différentes composantes du projet et de guider sa mise en œuvre vers des impacts durables.

Impact attendu

À court terme, le projet vise à :

Développer des outils numériques performants pour le suivi des MNT.
Mobiliser les communautés autour de la prévention des MNT.

À long terme, les résultats attendus comprennent :

Une réduction mesurable de l’incidence des MNT dans les zones pilotes.
Un renforcement des capacités des acteurs locaux pour une meilleure gestion des MNT.
La création d’un modèle scalable et transférable applicable à d’autres régions ou pays africains.