Une détection précoce peut faciliter la maîtrise des épidémies émergentes, mais les systèmes de surveillance existants peuvent échouer lorsqu’une maladie provoque des symptômes inattendus, évolue au fil du temps ou varie d’un patient à l’autre. Un article publié par Nature le 2 novembre 2026 affirme que les systèmes de santé doivent améliorer leur capacité à reconnaître ces signaux cliniques.
La surveillance actuelle des épidémies repose sur la surveillance fondée sur les événements, le séquençage génomique et la surveillance syndromique. Ces méthodes utilisent les signalements des communautés et des agents de santé, la confirmation en laboratoire des agents pathogènes et l’identification des personnes présentant des symptômes caractéristiques. Toutefois, les présentations atypiques et les co-infections peuvent masquer les diagnostics et retarder l’action de santé publique.
L’article cite plusieurs exemples. Au début de la propagation du SARS-CoV-2 en 2020, la fièvre et la détresse respiratoire étaient initialement mises en avant, tandis que la perte de l’odorat a mis des mois à être largement reconnue comme un indicateur. Les variants apparus ultérieurement, notamment Omicron, étaient plus souvent associés à des symptômes semblables à ceux d’un rhume ou de la grippe. Lors de l’épidémie de mpox de 2022, certains patients ont développé des lésions génitales ou anales au lieu de l’éruption cutanée généralisée couramment associée à la maladie. Les infections par le virus Nipah au Bangladesh et en Inde peuvent également présenter des évolutions variables, notamment une inflammation cérébrale, de la confusion et des convulsions, ou des difficultés respiratoires.
Pour combler ces lacunes, les auteurs proposent cinq étapes interconnectées sous le terme de « préparation aux symptômes ». Cette approche vise à détecter les signaux cliniques, à les valider, à les intégrer aux orientations en matière de surveillance et de diagnostic, puis à transmettre rapidement les informations actualisées aux cliniciens de première ligne.
La première étape consiste à mettre en place des mécanismes officiels pour signaler les groupes de cas inhabituels. Les cliniciens pourraient documenter ce que l’article appelle une « dérive clinique » au moyen de plateformes numériques de surveillance existantes, telles que District Health Information Software 2. Un clinicien senior ou un épidémiologiste hospitalier vérifierait qu’un groupe est réellement atypique, tandis que des outils statistiques pourraient aider à déterminer s’il est peu probable qu’il reflète des maladies saisonnières habituelles. Les signalements vérifiés pourraient ensuite déclencher des alertes localisées à évaluer par les centres nationaux de renseignement en santé publique.
La deuxième mesure proposée consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour identifier les cas atypiques. Des systèmes d’apprentissage automatique entraînés sur des données cliniques étiquetées selon le moment et le lieu pourraient signaler les patients dont les symptômes diffèrent des tendances habituellement observées dans leur communauté. Ces systèmes ne diagnostiqueraient pas les maladies, mais identifieraient les cas nécessitant un examen plus approfondi et fourniraient un soutien, sans remplacer le jugement clinique.
Les auteurs soulignent que ces outils en sont encore à un stade précoce et qu’ils nécessiteraient une connectivité fiable, des données de bonne qualité, des tests locaux, une surveillance continue et des mesures de protection de la vie privée. Dans les contextes ne disposant pas des installations nécessaires pour exécuter des modèles d’IA, des informations anonymisées pourraient être transmises à un système national centralisé au moyen d’applications mobiles, de SMS ou de registres électroniques existants.
La troisième mesure consiste à adopter des définitions de cas graduées et dynamiques au lieu de s’appuyer uniquement sur des critères cliniques fixes. Les autorités de santé publique pourraient distinguer les cas suspects, probables et confirmés, des comités de spécialistes mettant à jour les critères à mesure que de nouvelles informations cliniques deviennent disponibles. L’article avance qu’un tel système aurait peut-être permis d’ajouter plus rapidement les lésions génitales localisées à la définition de cas suspects de la mpox en 2022.
Le texte source identifie deux autres éléments de l’approche proposée : la validation des signaux cliniques émergents et leur traduction rapide en orientations pour la surveillance et le diagnostic, suivies d’un retour d’information aux cliniciens. Ensemble, ces étapes sont destinées à aider les systèmes de santé à réagir lorsque les agents pathogènes ne ressemblent pas initialement aux maladies qu’ils sont connus pour provoquer.
Sources: Nature.