Détails du sujet
« Conception et développement d’un système décisionnel de suivi vaccinal basé sur l’analyse prédictive pour l’optimisation de la couverture sanitaire : Cas des zones de santé de la ville de Goma »
Résumé
Auteur : BISANGWA HAKIZA
Niveau: G3
Département: Genie Informatique
Année Ac: 2025-2026 , | 2026-04-07 02:35:35
Mots clés
java
Intérêt
"L'intérêt de ce système est de transformer le suivi vaccinal à Goma d'un processus passif et incertain en un dispositif proactif et structuré, capable de ramener les enfants vers les centres de santé et de fournir aux autorités des outils d'aide à la décision pour prévenir les épidémies."
Problématique
1. La Faillite du Suivi Individuel (Le Verrou de l'Identification)
- À Goma, le support de suivi est le carnet de vaccination physique. Dans un contexte de déplacements de populations (camps de Mugunga, Nyiragongo), ces documents sont perdus, détruits ou oubliés lors des fuites.
- L'absence d'une identité numérique vaccinale unique. Sans base de données centralisée accessible par QR Code, l'infirmier ne peut pas reconstituer l'historique d'un enfant déplacé.
Conséquence : On vaccine plusieurs fois pour la même dose (gaspillage) ou on rate des rappels essentiels (mise en danger).
2. Le taux d'abandon de doses
-Le taux de déperdition entre la dose BCG (naissance) et le VAR2 (9-15 mois) est alarmant à Goma. Le système actuel est passif : il attend que le parent se présente.
- L'inexistence d'un système d'alerte automatisé (Push notifications/SMS/WhatsApp) interconnecté à la base de données des naissances. Le système d'information sanitaire ne "communique" pas avec le bénéficiaire.
Conséquence : Une chute brutale de l'immunité collective, favorisant les flambées épidémiques récurrentes dans les zones de santé de Karisimbi et Goma.
3. L'Incapacité Décisionnelle (Le Verrou de l'Analyse Prédictive)
- Les décideurs (DPS Nord-Kivu) planifient les campagnes de masse sur des chiffres administratifs souvent gonflés ou obsolètes.
-Les données collectées sont "mortes" : elles servent à faire des rapports passés, mais ne sont pas traitées pour prédire les besoins futurs ou les zones de rupture de stock.
-Une allocation inefficiente des ressources. On envoie des milliers de doses là où la population a fui, tandis que des zones de forte densité se retrouvent en rupture de stock. Plan provisoire
Introduction : Contexte de la vaccination à Goma et enjeux du projet.
Chapitre 1 : Analyse de l'existant : Étude du système actuel (papiers/carnets) et identification des failles (pertes de données, manque de rappels).
Chapitre 2 : Conception du système : Modélisation de la base de données (UML) et définition des règles de calcul du score de risque.
Chapitre 3 : Réalisation technique : Développement de l'application (Web/Mobile), génération des QR Codes et intégration du système d'alerte SMS/WhatsApp.
Chapitre 4 : Présentation et Tests : Démonstration du fonctionnement et résultats des tests de performance.
Conclusion et Perspectives. Hypothèses
« L’intégration d’une plateforme numérique centralisée, combinant l’identification par QR Code et un algorithme de scoring de risque basé sur les délais de rendez-vous, permettrait de :
1.Fiabiliser le suivi individuel : En éliminant la perte d'informations liée aux carnets papier, même pour les populations déplacées à Goma.
2.Réduire le taux d'abandon : Grâce à un système proactif d'alertes automatiques (SMS/WhatsApp) agissant sur la vigilance des parents.
3.Optimiser la prise de décision : En fournissant aux autorités sanitaires une visibilité en temps réel sur les zones de faible couverture, permettant ainsi une répartition précise des stocks de vaccins pour éviter les ruptures. » Méthodes
Nous utiliserons deux approches combinées :
-La Méthode Agile (Scrum) : Pour développer l'application par étapes rapides (Interface → Base de données → Modules de rappel).
-L'Analyse de Données par Scoring : Au lieu de l'IA, le système utilise des règles logiques (ex: Si retard > 7 jours alors Alerte) pour prédire le risque d'abandon et les besoins en stocks. Bibliographie
1. Rapports de la DPS (Direction Provinciale de la Santé) Nord-Kivu : Statistiques de couverture vaccinale à Goma (2024-2025).
2. Manuels OMS (Organisation Mondiale de la Santé) : Normes sur le calendrier vaccinal et la gestion des stocks de vaccins.
3. Documentation Technique Web/Mobile : Guides sur le langage choisi (ex: React, Flutter ou PHP/MySQL) et la génération de QR Codes.
4.Ouvrages sur les Systèmes d'Information : Bases de données relationnelles et aide à la décision.
Directeur & Encadreur
Directeur: AKWIR Alain NKIEDIEL
Encadreur: KALIMUMBALO Daniella MUGHOLE
Status
Décision ou observation:
Feu vert:
Déposé : NON
Défendu: NON
Finalisé: NON
« Conception et développement d’un système décisionnel de suivi vaccinal basé sur l’analyse prédictive pour l’optimisation de la couverture sanitaire : Cas des zones de santé de la ville de Goma »
Résumé
Auteur : BISANGWA HAKIZA
Niveau: G3
Département: Genie Informatique
Année Ac: 2025-2026 , | 2026-04-07 02:35:35
Mots clés
javaIntérêt
"L'intérêt de ce système est de transformer le suivi vaccinal à Goma d'un processus passif et incertain en un dispositif proactif et structuré, capable de ramener les enfants vers les centres de santé et de fournir aux autorités des outils d'aide à la décision pour prévenir les épidémies."Problématique
1. La Faillite du Suivi Individuel (Le Verrou de l'Identification)- À Goma, le support de suivi est le carnet de vaccination physique. Dans un contexte de déplacements de populations (camps de Mugunga, Nyiragongo), ces documents sont perdus, détruits ou oubliés lors des fuites.
- L'absence d'une identité numérique vaccinale unique. Sans base de données centralisée accessible par QR Code, l'infirmier ne peut pas reconstituer l'historique d'un enfant déplacé.
Conséquence : On vaccine plusieurs fois pour la même dose (gaspillage) ou on rate des rappels essentiels (mise en danger).
2. Le taux d'abandon de doses
-Le taux de déperdition entre la dose BCG (naissance) et le VAR2 (9-15 mois) est alarmant à Goma. Le système actuel est passif : il attend que le parent se présente.
- L'inexistence d'un système d'alerte automatisé (Push notifications/SMS/WhatsApp) interconnecté à la base de données des naissances. Le système d'information sanitaire ne "communique" pas avec le bénéficiaire.
Conséquence : Une chute brutale de l'immunité collective, favorisant les flambées épidémiques récurrentes dans les zones de santé de Karisimbi et Goma.
3. L'Incapacité Décisionnelle (Le Verrou de l'Analyse Prédictive)
- Les décideurs (DPS Nord-Kivu) planifient les campagnes de masse sur des chiffres administratifs souvent gonflés ou obsolètes.
-Les données collectées sont "mortes" : elles servent à faire des rapports passés, mais ne sont pas traitées pour prédire les besoins futurs ou les zones de rupture de stock.
-Une allocation inefficiente des ressources. On envoie des milliers de doses là où la population a fui, tandis que des zones de forte densité se retrouvent en rupture de stock.
Plan provisoire
Introduction : Contexte de la vaccination à Goma et enjeux du projet.Chapitre 1 : Analyse de l'existant : Étude du système actuel (papiers/carnets) et identification des failles (pertes de données, manque de rappels).
Chapitre 2 : Conception du système : Modélisation de la base de données (UML) et définition des règles de calcul du score de risque.
Chapitre 3 : Réalisation technique : Développement de l'application (Web/Mobile), génération des QR Codes et intégration du système d'alerte SMS/WhatsApp.
Chapitre 4 : Présentation et Tests : Démonstration du fonctionnement et résultats des tests de performance.
Conclusion et Perspectives.
Hypothèses
« L’intégration d’une plateforme numérique centralisée, combinant l’identification par QR Code et un algorithme de scoring de risque basé sur les délais de rendez-vous, permettrait de :1.Fiabiliser le suivi individuel : En éliminant la perte d'informations liée aux carnets papier, même pour les populations déplacées à Goma.
2.Réduire le taux d'abandon : Grâce à un système proactif d'alertes automatiques (SMS/WhatsApp) agissant sur la vigilance des parents.
3.Optimiser la prise de décision : En fournissant aux autorités sanitaires une visibilité en temps réel sur les zones de faible couverture, permettant ainsi une répartition précise des stocks de vaccins pour éviter les ruptures. »
Méthodes
Nous utiliserons deux approches combinées :-La Méthode Agile (Scrum) : Pour développer l'application par étapes rapides (Interface → Base de données → Modules de rappel).
-L'Analyse de Données par Scoring : Au lieu de l'IA, le système utilise des règles logiques (ex: Si retard > 7 jours alors Alerte) pour prédire le risque d'abandon et les besoins en stocks.
Bibliographie
1. Rapports de la DPS (Direction Provinciale de la Santé) Nord-Kivu : Statistiques de couverture vaccinale à Goma (2024-2025).2. Manuels OMS (Organisation Mondiale de la Santé) : Normes sur le calendrier vaccinal et la gestion des stocks de vaccins.
3. Documentation Technique Web/Mobile : Guides sur le langage choisi (ex: React, Flutter ou PHP/MySQL) et la génération de QR Codes.
4.Ouvrages sur les Systèmes d'Information : Bases de données relationnelles et aide à la décision.
Directeur & Encadreur
Directeur: AKWIR Alain NKIEDIELEncadreur: KALIMUMBALO Daniella MUGHOLE
Status
Décision ou observation:Feu vert:
Déposé : NON
Défendu: NON
Finalisé: NON