GeoAI et maladies cardiovasculaires : prédire le risque par l'analyse spatiale
Les maladies cardiovasculaires restent la première cause de mortalité dans le monde, avec une distribution spatiale fortement structurée par l'environnement, le climat urbain et l'accès aux soins. Cette présentation explore comment le machine learning spatial et les outils GeoAI d'ArcGIS permettent de transformer des données ouvertes mondiales — environnementales, climatiques, de mobilité et de santé publique — en un indice de vulnérabilité cardiovasculaire territorialisé. À partir de techniques de modélisation spatiale (classification et régression spatiales, détection de hotspots spatio-temporels, analyse d'accessibilité) et de sources comme l'IHME Global Burden of Disease, Copernicus ou OpenStreetMap, nous construisons une lecture fine des zones à risque, combinant exposition environnementale et capacité d'accès aux soins d'urgence. Au-delà du cas cardiovasculaire, cette communication illustre comment la GeoAI peut faire émerger, à partir de données publiques et gratuites, des outils d'aide à la décision territoriale directement actionnables pour la santé publique — reproductibles n'importe où dans le monde.
