Smart city

Un algorithme vient en aide aux seniors lors des catastrophes naturelles

  • 07 Fev
    2018
  • 2 min

Des chercheurs de l'Université de Waterloo ont mis au point un algorithme permettant d'aider le personnel soignant à identifier et intervenir auprès des personnes les plus vulnérables.

L'année 2017 a été marquée bien tristement par de multiples catastrophes naturelles et leurs désastreuses conséquences. On se rappelle notamment des images impressionnantes de l'ouragan Irma qui a ravagé les Caraïbes, du lourd bilan causé par le cyclone Enawo à Madagascar, ou, plus récemment, du séisme meurtrier qui a touché le Mexique ou encore de l'incendie géant survenu en Californie. Depuis le début de l'année, on recense près de 33 catastrophes naturelles ayant pour conséquences le déplacement de près de deux millions de réfugiés climatiques. Si les catastrophes naturelles n'ont pas de frontières et n'épargnent personne, certaines populations sont plus vulnérables que d'autres. C'est le cas des seniors qui sont les premières victimes du réchauffement climatique et des catastrophes qui en découlent. Ainsi, selon l'OMS, 70% des victimes de l'ouragan Katrina étaient âgées de 60 ans ou plus. Ajoutons à cela que, selon les prévisions de l'ONU, il y aura en 2030 plus de personnes âgées dans le monde que d'enfants. Partis de ce double constat, des chercheurs de l'Université de Waterloo au Canada se sont penchés sérieusement sur la question en collaborant avec interRAI, un réseau international de chercheurs qui se sont engagés à améliorer les soins et la qualité de vie des populations vulnérables. L'algorithme utilise les données d'InterRAI, relatives aux personnes bénéficiant d'aide médicale à domicile, pour générer des informations permettant d'identifier les personnes les plus vulnérables lors de catastrophes naturelles et donc de personnaliser l'aide aux victimes ainsi que les actions humanitaires. Une application contenant le fameux algorithme devrait être disponible en 2018 et pourrait ainsi sauver des vies.

Rédigé par Théo Roux