Aanvallen op gezondheidszorg en burgers, verkrachting, honger: Zuid-Soedan staat op breken
Wist je dat slangenbeten een van de meest verwaarloosde tropische ziekten ter wereld zijn, door het gebrek aan onderzoek naar betaalbare antigifmiddelen?
Slangenbeten zijn wereldwijd een belangrijk gezondheidsprobleem en raakt vooral afgelegen en achtergestelde gemeenschappen. Bovendien wordt dit vaak verergerd door ontheemding of klimaatschokken bijvoorbeeld. Volgens de Wereldgezondheidsorganisatie worden jaarlijks ongeveer vijf miljoen mensen gebeten door slangen, waarvan twee miljoen ernstige gevolgen ondervinden en naar schatting 100.000 mensen overlijden. Ondanks dat wereldwijd miljoenen mensen worden getroffen, is er nog altijd bedenkelijk weinig onderzoek naar betaalbare antigifmiddelen.
Vorig jaar alleen al behandelde AZG 481 mensen in de ziekenhuizen van Twic en Abyei in Zuid-Soedan voor een giftige beet, met een piek tussen mei en oktober. Slangenbeten vormen een groot gevaar in de regio.
Dr. Gabriel Alcoba, medisch adviseur voor verwaarloosde tropische ziekten (NTD’s), vertelt hoe AZG artificiële intelligentie (AI) inzet, in combinatie met lokale initiatieven, om slangenbeten in Zuid-Soedan te herkennen en behandelen.
"Ik herinner me een tijd waarin we fotoalbums gebruikten om slangen te identificeren in de AZG-ziekenhuizen. De medische staf bladerde door de foto's om erachter te komen welke slang een patiënt had gebeten.
Nu zijn er snellere en betrouwbaardere methoden met de nieuwste technologieën: artificiële intelligentie en machine learning. Experts van de Universiteit van Genève en Artsen Zonder Grenzen hebben een database aangelegd met ongeveer 380.000 foto's van slangen uit verschillende landen en ontwikkelen deze voortdurend verder. De bijbehorende app maakt gebruik van artificiële intelligentie om het identificeren van slangensoorten te vergemakkelijken en biedt zo essentiële informatie voor de juiste behandeling. De app kan ongeveer 20 slangensoorten nauwkeurig identificeren en de meeste van de ongeveer 500 gevallen van slangenbeten die we bijvoorbeeld in Zuid-Soedan behandelen, worden door deze slangensoorten veroorzaakt.
In Zuid-Soedan testen we momenteel de identificatie van slangen met behulp van AI in twee van onze ziekenhuizen - in de steden Twic en Abyei. De eerste resultaten zijn veelbelovend: de AI identificeert slangen soms zelfs beter dan experts!
Mijn collega Noon Makor, hoofd van het gezondheidsbevorderingsteam in Abyei, meldt: “Het gebruik van de app in het project helpt niet alleen om slangen te identificeren, maar maakt het ook makkelijker voor het medische team om te beslissen over de behandeling van patiënten. De app kan bijvoorbeeld onderscheid maken tussen giftige slangen zoals de Egyptische cobra of de zwarte mamba en ongevaarlijke slangen zoals de Afrikaanse huisslang. Dit helpt enorm om verspilling van waardevolle antigifmiddelen tegen te gaan.” Patiënten krijgen vaak de verkeerde behandeling omdat de slang niet correct is geïdentificeerd, of er wordt waardevol tegengif verspild aan beten van niet-venome slangen, die ook ernstige bijwerkingen kunnen veroorzaken.
Zuid-Soedan heeft een van de minst ecologische onderzoeken naar slangen, maar tegelijkertijd een hoog aantal slangenbeten. Vooral tussen mei en oktober nemen we veel mensen op in onze ziekenhuizen met vergiftigingen door slangenbeten. Vorig jaar behandelden we in de twee ziekenhuizen in Twic en Abyei 481 mensen vanwege een giftige slangenbeet.
Onderdeel van het project is ook informatie geven over slangenbeten, waarvoor het team radiospotjes gebruikt, voorlichting geeft aan de getroffen gemeenschappen en interdisciplinaire workshops voor gezondheidspersoneel organiseert. “Dit verbetert de kennis over ecologie, het in kaart brengen en de diversiteit van slangensoorten in de dorpen rond Twic en het ziekenhuis in Abyei, en mensen leren hoe ze snel en correct kunnen reageren op een slangenbeet,” meldt Noon Makor. “Dit zien we bijvoorbeeld terug in het feit dat meer mensen naar ons toe komen voor behandeling van een slangenbeet. De lange afstand naar ziekenhuizen is nog steeds een uitdaging: je moet echt heel snel behandeld worden na zo'n beet en als het dichtstbijzijnde ziekenhuis te ver weg is en je geen vervoer hebt, kan dat lastig zijn. Vergeleken met voorgaande jaren zien we toch een verbetering.
Mensen weten nu beter wat ze moeten doen en waar ze zich kunnen laten behandelen. Dus ons werk heeft effect. Er is ook een soort ambassadeurseffect: de patiënten die we behandelen keren terug naar hun gemeenschap en rapporteren en dragen actief bij aan het verbeteren van de kennis over slangenbeten en het op tijd laten behandelen van mensen.”
Lees meer over onze projectwerking in Zuid-Soedan in het internationaal jaarrapport.
Om de AI een specifieke slang te laten identificeren, hebben we een foto nodig van de slang die de patiënt heeft gebeten. In werkelijkheid ziet het er zo uit: de persoon die gebeten is of iemand in de buurt probeert met uiterste voorzichtigheid een foto van de slang te maken. Als dit niet mogelijk is, gaan onze medewerkers soms terug naar de plek van de beet en proberen ze de slang te vinden en te fotograferen. Zodra we een foto hebben, wordt deze geüpload naar de app, die hem vergelijkt met duizenden afbeeldingen om de slang te identificeren. Tegelijkertijd wordt de foto toegevoegd aan de database als een nieuw item met GPS-coördinaten.
Op dit moment werken we aan het verzamelen van foto's van hoge kwaliteit voor deze software. Met foto's van betere kwaliteit, financiering en verder onderzoek zou deze AI-app voor slangen kunnen helpen om patiënten sneller en correcter te behandelen - het zou ledematen en levens kunnen redden.
Het non-profit SNAICS-project (Snakebite Awareness and AI Identification in Communities) heeft samen met de AI Snake App als doel om ons begrip van de verschillende slangensoorten te verbeteren en de levering van antigif te optimaliseren om effectieve klinische reacties te garanderen.
De WHO schat dat 5,4 miljoen mensen worden gebeten door slangen, met 1,8 tot 2,7 miljoen gevallen van envenomatie. Elk jaar sterven ongeveer 137.880 mensen als gevolg van slangenbeten en ongeveer drie keer zoveel mensen verliezen ledematen of lijden aan andere blijvende handicaps als gevolg van een slangenbeet.
Het identificeren van de slang is een ongelooflijk belangrijke stap, maar het is niet de enige uitdaging waar we voor staan bij de behandeling van slangenbeten. Hoewel miljoenen mensen wereldwijd worden getroffen door slangenbeten, wordt er heel weinig onderzoek gedaan naar antigif en worden er te weinig betaalbare antigifmiddelen geproduceerd. In Zuid-Soedan bijvoorbeeld kan een dosis tegengif een patiënt tussen een maand en een jaarsalaris kosten.
Daarom classificeert de Wereldgezondheidsorganisatie slangenbeetvergiftiging als een zogenaamde verwaarloosde tropische ziekte. Vooral mensen in afgelegen, landelijke of overstroomde gebieden en in conflictgebieden in lage- en middeninkomenslanden worden getroffen door slangenbeten. Er is daarom geen lucratieve markt voor medische producten.
Biomedisch onderzoek en ontwikkeling moeten gericht zijn op gezondheidsbehoeften, niet op winstpotentieel: er zijn meer financiële middelen en politieke betrokkenheid nodig om verwaarloosde tropische ziekten te bestrijden. De ontwikkeling van nieuwe tegengiffen en de verdere ontwikkeling van innovatieve benaderingen zoals de identificatie van slangen met behulp van AI zijn slechts een van de vele voorbeelden.