Le modèle d’IA constate que la distanciation physique a un impact positif et est nécessaire

Une étude récente menée par une équipe de chercheurs a utilisé l’IA pour prédire la tendance de la pandémie de coronavirus au cours des trois prochaines semaines. Selon VentureBeat, le modèle d’IA prédit que les politiques de distanciation sociale et de quarantaine ont l’effet escompté, à savoir repousser et atténuer la gravité des épidémies de coronavirus, empêchant les systèmes de santé d’être submergés.

Alors que la pandémie de coronavirus se poursuit dans le monde entier, et que les économies du monde entier ressentent la forte pression des résultats de la pandémie, une attention croissante est portée à l’efficacité des mesures de quarantaine et de distanciation sociale. La grande majorité des scientifiques et des experts en santé publique s’accordent à dire que la distanciation sociale est nécessaire et a l’effet escompté sur la propagation du virus, et maintenant, un modèle d’IA conçu par une équipe de chercheurs de diverses universités les soutient.

Des chercheurs du Centre des sciences de la santé de l’Université du Texas, de l’Institut de recherche du Sud-Ouest et de l’Université du Texas ont collaboré sur un modèle de prédiction de maladies qui fournit des prédictions pour la propagation du coronavirus jusqu’à trois semaines à l’avance. Les chercheurs ont résumé leurs résultats dans un article préliminaire. Le modèle produit par les chercheurs a utilisé des données de population pondérées ainsi que des données de localisation de smartphones pour rendre ses prédictions. Les données ont été collectées à partir de diverses organisations telles que l’Organisation mondiale de la santé, le Centre de contrôle et de prévention des maladies des États-Unis et Safe Graph. Le modèle est un système d’IA hybride appelé SIRnet et il a été intégré à divers modèles épidémiologiques. Les auteurs de l’article affirment que le modèle est précis dans ses prédictions, ayant prédit le résultat de divers efforts de distanciation physique auparavant.

Les chercheurs ont utilisé les données de smartphones pour calculer un “taux de contact”, résultat de calculs effectués à l’aide des mouvements et des interactions entre les individus dans une région géographique spécifique. Le taux de contact a été calculé aux niveaux étatique et national, et il a été tracé par rapport au nombre de cas de coronavirus, y compris les cas mortels, les cas actifs et les cas récupérés dans la région géographique respective. Les chercheurs ont utilisé un décalage de dix jours pour tenir compte du délai qui se produit entre l’obtention d’un résultat de test positif et le moment où l’on est infectieux.

Selon l’équipe de chercheurs, une “mobilité de quarantaine” (distanciation physique intense) est nécessaire pour maintenir les cas de COVID-19 à un niveau bas. L’équipe de recherche s’est basée sur son évaluation des prédictions du modèle pour les trois semaines à venir, car le modèle a constaté que si les restrictions étaient assouplies à seulement 50 % de leurs niveaux actuels, certaines régions atteindraient le seuil d’un pic stable (la courbe de décès pour ces régions pourrait rester relativement basse ou augmenter brusquement). Pendant ce temps, si environ trois quarts de la population étaient autorisés à quitter leur domicile et à se déplacer librement, il n’y aurait qu’un pic légèrement retardé qui serait d’environ deux tiers aussi grave que le pic dans un environnement complètement non contrôlé.

Naturellement, les paramètres mentionnés ci-dessus ne sont que des moyennes et la gravité exacte de l’épidémie varie entre les régions en fonction de divers facteurs. Certaines régions géographiques qui pratiquent déjà une distanciation physique intense sont bien placées pour prévenir de nombreuses morts au cours des semaines à venir. Par exemple, le comté de King, dans l’État de Washington, a pratiqué la distanciation sociale et est soumis à des restrictions sévères depuis un peu plus d’un mois, et le modèle prédit que si ces mesures restent actives, le nombre de nouveaux décès pourrait tomber à presque zéro d’ici juin. Cependant, si un comté comme le comté de Bexar, au Texas, devait assouplir les politiques de distanciation sociale, une croissance extrême se produirait. La mobilité du comté de Bexar était d’environ la moitié de la normale jusqu’au 11 avril.

Le nouveau modèle et ses prédictions semblent être en accord avec divers autres modèles concernant le succès des efforts de distanciation physique, notamment un modèle développé par des chercheurs du MIT et un modèle développé par une équipe de chercheurs de Microsoft , TCS Research et l’Institut indien de technologie. Le modèle du MIT a prédit en particulier que si les mesures de quarantaine étaient assouplies trop tôt, des catastrophes se produiraient car les cas de COVID-19 connaîtraient une augmentation massive. Les chercheurs responsables de ce modèle ont prédit que “l’assouplissement ou la réversibilité des mesures de quarantaine à ce stade entraînera une explosion exponentielle du nombre de cas infectieux, annulant ainsi le rôle joué par toutes les mesures mises en œuvre aux États-Unis depuis la mi-mars 2020”.

Il est important que le modèle ne fasse que extrapoler à partir des données historiques, et que, comme l’a noté l’institution Brookings, “si elle n’est pas gérée avec soin, un algorithme d’IA ira à des lengths extrêmes pour trouver des modèles dans les données qui sont associés au résultat qu’il tente de prédire.” Il y a toujours la possibilité que le modèle ait sous-estimé ou surestimé les données et que les prédictions soient toujours

Toutefois, les prédictions du nouveau modèle ajoutent au consensus des responsables de la santé publique selon lequel la distanciation physique et la quarantaine sont nécessaires et efficaces.