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Améliorer la santé maternelle grâce à la technologie mobile

Un nouveau système vise à améliorer l'engagement dans les programmes de santé maternelle par des appels mobiles.

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De plus en plus d'organisations utilisent des téléphones portables pour délivrer des infos santé aux gens qui n'y auraient pas accès autrement. Un domaine crucial, c'est la santé maternelle et infantile. En Inde, un gros programme appelé Kilkari envoie des messages de santé aux femmes enceintes et aux nouvelles mamans par appels vocaux. Avec plus de 3 millions d'abonnés, ce programme vise à réduire les risques de santé pour les mères et les bébés. Mais il y a un souci : de moins en moins de gens écoutent ces messages avec le temps, ce qui fait que des infos essentielles se perdent.

Pour résoudre ce problème, un nouveau système a été développé. Ce système cherche à garder les mamans engagées avec les messages en utilisant des techniques intelligentes pour envoyer les infos au bon moment et aux bonnes personnes. Contrairement aux efforts précédents qui étaient à plus petite échelle, cette approche utilise des méthodes avancées pour gérer plusieurs moyens de contacter les bénéficiaires, offrant de meilleures chances de succès.

L'importance des programmes de santé mobile

Les programmes de santé mobile sont super importants dans de nombreuses régions du monde, surtout là où les ressources de santé sont limitées. Selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS), beaucoup de femmes meurent à cause de complications liées à la grossesse et à l'accouchement, et beaucoup de ces décès pourraient être évités avec un meilleur accès à des infos santé en temps voulu. Ces programmes mobiles comblent ce fossé en fournissant des infos cruciales directement à ceux qui en ont le plus besoin.

Une organisation en première ligne de cet effort en Inde est ARMMAN, qui gère Kilkari. Lancé en 2016, Kilkari propose des infos gratuites aux femmes enceintes et aux nouvelles mamans via des messages vocaux automatisés. Le programme envoie des messages chaque semaine, couvrant des sujets comme les soins prénatals, les vaccinations et la planification familiale. L'objectif est d'améliorer la littératie santé et, au final, d'obtenir de meilleurs résultats de santé pour les mamans et leurs enfants.

Challenges avec l'Engagement

Un gros défi pour des programmes comme Kilkari, c'est que l'engagement a tendance à diminuer avec le temps. Les bénéficiaires peuvent arrêter d'écouter les messages vocaux, ce qui fait que moins de gens reçoivent des infos essentielles. En gros, si une bénéficiaire n'écoute pas au moins 25 % des appels pendant six semaines d'affilée, elle est retirée du programme. Ce retrait automatique est inquiétant car cela signifie que beaucoup de femmes perdent l'accès à des infos santé vitales.

Un autre problème, c'est que Kilkari utilise une approche d'appels aléatoires, essayant de joindre les bénéficiaires à divers moments de la journée. Cependant, cette méthode ne prend pas en compte quand les gens sont le plus susceptibles de répondre au téléphone, ce qui entraîne des tentatives de connexion ratées.

Une nouvelle approche pour l'engagement

Ce nouveau système propose deux améliorations principales : optimiser le timing des messages vocaux et planifier les stratégies d'intervention plus efficacement.

D'abord, le système identifiera les meilleurs créneaux pour envoyer les messages à chaque bénéficiaire. Beaucoup de femmes partagent leur téléphone avec des membres de la famille ou ont des responsabilités qui affectent leur disponibilité pour répondre aux appels. En analysant les tendances d'écoute, le système pourra mieux cibler le moment des messages.

Ensuite, le système planifiera des interventions supplémentaires, comme des appels de soutien ou des visites de travailleurs de santé. Il pourra voir quels bénéficiaires pourraient avoir besoin de soutien supplémentaire pour rester engagés avec le programme. En se concentrant sur ceux qui risquent de décrocher, le programme pourra s'assurer que l'aide est fournie là où elle est le plus nécessaire.

Utiliser les données pour une amélioration continue

Pour faire ces améliorations, le nouveau système analysera des données réelles collectées auprès des bénéficiaires. Ces données incluent des infos sur combien de temps les gens ont écouté les appels et combien de tentatives ont été faites pour les atteindre. En comprenant les comportements passés, le système pourra prendre des décisions éclairées pour améliorer l'engagement.

Par exemple, le système peut simuler différentes stratégies par le biais de tests et d'analyses de données pour voir ce qui fonctionne le mieux. En regardant quelles interventions mènent à un engagement plus long et quels moments sont les plus efficaces pour joindre les bénéficiaires, le programme pourra s'adapter et améliorer constamment ses efforts de sensibilisation.

Bénéfices pour les communautés mal desservies

Si ça fonctionne, cette nouvelle approche a le potentiel de bénéficier à des millions de femmes et d'enfants mal desservis en Inde. Améliorer l'engagement aide non seulement à garder les bénéficiaires dans le programme, mais aussi à s'assurer que les mamans et leurs familles reçoivent les infos santé nécessaires.

En plus, la méthodologie développée pourrait être appliquée à d'autres programmes de santé qui rencontrent des défis similaires pour garder les individus engagés. Cela signifie que les stratégies réussies de Kilkari pourraient être adaptées à d'autres contextes, amplifiant ainsi l'impact des initiatives de santé mobile dans différentes communautés.

Aborder les problèmes de biais et d'équité

Il est essentiel de considérer l'équité dans ces programmes de santé. Bien qu'il n'y ait pas de détails démographiques disponibles pour les bénéficiaires de Kilkari, des études précédentes suggèrent que ces initiatives de santé mobile aident les populations marginalisées. Le nouveau système vise à s'assurer que même ceux avec des niveaux d'engagement plus faibles reçoivent l'assistance dont ils ont besoin pour rester informés.

En optimisant non seulement pour l'engagement mais aussi pour s'assurer que chaque groupe a une chance de bénéficier, le programme cherche à réduire les inégalités de santé qui peuvent exister dans la population. Fournir un soutien ciblé peut aider à faire une différence significative dans l'amélioration des résultats de santé pour tous les bénéficiaires.

Vers l'avenir

L'objectif est de mettre en œuvre le nouveau système à l'échelle nationale en Inde. La première étape consistera à réaliser un essai limité pour voir comment il fonctionne dans des environnements réels. Cette étude pilote aidera à valider l'efficacité du système et à fournir des infos sur les ajustements qui pourraient être nécessaires avant un déploiement complet.

Bien que de nombreux défis puissent surgir pendant ce processus, notamment des différences locales dans la manière dont les gens interagissent avec le programme, l'idée est de travailler en étroite collaboration avec ARMMAN pour surmonter ces problèmes. L'expérience acquise grâce aux programmes précédents pourra être précieuse pour traiter ces défis efficacement.

En résumé, ce système innovant représente un avancement prometteur dans l'effort d'améliorer la littératie santé parmi les mamans et les enfants. En utilisant des stratégies basées sur les données pour optimiser l'engagement, il a le potentiel de créer un impact positif durable sur les familles en Inde et au-delà.

Source originale

Titre: Improving Health Information Access in the World's Largest Maternal Mobile Health Program via Bandit Algorithms

Résumé: Harnessing the wide-spread availability of cell phones, many nonprofits have launched mobile health (mHealth) programs to deliver information via voice or text to beneficiaries in underserved communities, with maternal and infant health being a key area of such mHealth programs. Unfortunately, dwindling listenership is a major challenge, requiring targeted interventions using limited resources. This paper focuses on Kilkari, the world's largest mHealth program for maternal and child care - with over 3 million active subscribers at a time - launched by India's Ministry of Health and Family Welfare (MoHFW) and run by the non-profit ARRMAN. We present a system called CHAHAK that aims to reduce automated dropouts as well as boost engagement with the program through the strategic allocation of interventions to beneficiaries. Past work in a similar domain has focused on a much smaller scale mHealth program and used markovian restless multiarmed bandits to optimize a single limited intervention resource. However this paper demonstrates the challenges in adopting a markovian approach in Kilkari; therefore CHAHAK instead relies on non-markovian time-series restless bandits, and optimizes multiple interventions to improve listenership. We use real Kilkari data from the Odisha state in India to show CHAHAK's effectiveness in harnessing multiple interventions to boost listenership, benefiting marginalized communities. When deployed CHAHAK will assist the largest maternal mHealth program to date.

Auteurs: Arshika Lalan, Shresth Verma, Paula Rodriguez Diaz, Panayiotis Danassis, Amrita Mahale, Kumar Madhu Sudan, Aparna Hegde, Milind Tambe, Aparna Taneja

Dernière mise à jour: 2024-05-14 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.12131

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.12131

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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