Mandjo Béa BoréAnalyste-développeur

Lors d'une urgence médicale, chaque minute compte. Pour certains résidents de San Francisco, atteindre rapidement un hôpital n'est pas garanti — et un accès retardé peut mettre des vies en danger. Mon objectif ici est d'identifier quels patients font face aux temps de trajet les plus longs vers les soins de santé essentiels afin que les interventions puissent être mieux planifiées.

En utilisant ArcGIS Pro, j'ai cartographié la localisation des patients ainsi que les hôpitaux de la région. Mais au lieu de simplement mesurer la distance à vol d'oiseau, j'ai utilisé une approche plus réaliste : combien de temps faut-il réellement pour s'y rendre en voiture en utilisant le réseau routier réel ?

J'ai appliqué le solveur de Matrice de Coûts Origine-Destination, un outil de l'extension Network Analyst d'Esri, pour calculer le temps de conduite le plus rapide entre chaque patient et chaque hôpital disponible. Ensuite, j'ai affiné les résultats pour me concentrer uniquement sur ceux qui peuvent atteindre un hôpital en 10 minutes ou moins — un seuil critique dans la réponse médicale d'urgence.

Après l'analyse, un constat préoccupant a émergé : ➡️ Deux patients n'ont aucun hôpital accessible en moins de 10 minutes de trajet.

Ces personnes représentent les cas les plus vulnérables. En les cartographiant et en les signalant, la ville et les coordinateurs de santé peuvent : • mieux répartir les ambulances et les équipes d'urgence, • améliorer les stratégies de soins pré-hospitaliers, • planifier les futures infrastructures de santé de manière plus équitable.

Dans ce scénario, les données deviennent une bouée de sauvetage — transformant des réseaux routiers complexes et des dossiers médicaux en orientations claires qui peuvent améliorer la santé publique et potentiellement sauver des vies.