Les « mégadonnées » promettent des améliorations significatives pour la surveillance mondiale des maladies infectieuses. Cette étude de cas SSHAP met en évidence comment, au cours des deux dernières décennies, de nouvelles pratiques de surveillance des maladies fondées sur la collecte et le traitement de grands ensembles de données – analysées informatiquement pour révéler des modèles, des tendances et des associations liées au comportement et aux interactions humaines – ont connu du succès dans le domaine avancé. prévision des épidémies de maladies mortelles, notamment le syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS), le coronavirus du syndrome respiratoire du Moyen-Orient (MERS-CoV), la grippe humaine, le virus Ebola et le nouveau coronavirus (COVID-19).
L’incorporation croissante de preuves non expertes – c’est-à-dire de données collectées et analysées à partir de sources extérieures aux secteurs cliniques/de santé traditionnels dans les pratiques de surveillance des maladies infectieuses et de la santé publique – doit être continuellement surveillée et vérifiée en tant que capacités technologiques et innovation vers une évolution rapide. l’identification des menaces pour la santé publique progresse.
