Les premiers indices de l’épidémie de virus de Wuhan ont été détectés par l’IA

Une plateforme de surveillance de la santé et de détection des maladies basée sur l’IA a pu détecter les signes de l’épidémie virale de Wuhan environ une semaine avant que les agences gouvernementales n’avertissent le public, offrant un aperçu de la façon dont l’IA peut être utilisée pour détecter les épidémies de maladies de manière opportune.

Alors que la notification officielle de l’Organisation mondiale de la santé (OMS) sur le virus de Wuhan a été diffusée le 9 janvier et que le Centre de contrôle et de prévention des maladies (CDC) des États-Unis a été informé de l’épidémie le 6 janvier, les premiers signes d’alerte de l’épidémie ont été détectés par un système de surveillance de la santé canadien près d’une semaine plus tôt. Comme l’a rapporté Wired, le système de santé basé sur l’IA BlueDot a averti ses clients d’une éventuelle épidémie le 31 décembre. BlueDot utilise des algorithmes d’IA pour surveiller différentes sources d’actualité mondiales et détecter des modèles dans les rapports de santé. Il prend également en compte des informations sur les réseaux de maladies végétales et animales. À l’aide des informations qu’il collecte, les épidémiologistes de BlueDot délivrent des avertissements et des prédictions sur les risques et les épidémies de santé potentiels à ses abonnés.

Lorsqu’il s’agit d’une épidémie de maladie, la détection précoce est toujours préférable. Plus la détection est précoce, plus les responsables de la santé ont de temps pour réagir. Dans le cas du virus de Wuhan et d’autres épidémies de maladies en Chine, le gouvernement chinois a souvent été lent à partager des informations avec les responsables de la santé publique mondiaux. Cela pose un problème, car le CDC et l’OMS comptent sur les communications des autres agences gouvernementales pour planifier leurs propres réponses. Cependant, si un système d’IA comme BlueDot peut faire des prédictions précises sur la base des informations qui fuient à travers de nombreux rapports d’actualité individuels, blogs et forums, cela pourrait potentiellement permettre aux organisations de santé d’agir plus rapidement en réponse aux épidémies.

Selon Kamran Khan, le fondateur de BlueDot, l’entreprise n’utilise pas les données des médias sociaux pour prédire la propagation des maladies, car les données sont trop variables et désordonnées pour être utiles. Au lieu de cela, les rapports d’actualité, les données sur les réseaux de maladies animales connues et les données de réservation de billets d’avion sont combinés pour créer un modèle qui prédit où les infections commencent et où les personnes infectées peuvent voyager ensuite. BlueDot a correctement prédit que le virus de Wuhan se propagerait à Taipei, Tokyo, Séoul et Bangkok dans les jours suivant sa manifestation.

BlueDot a été lancé par Khan en 2014, et l’entreprise compte actuellement 40 employés, dont des scientifiques de données, des médecins et des programmeurs qui travaillent ensemble pour créer les modèles de surveillance et de prédiction des maladies. Les algorithmes d’apprentissage automatique et les techniques de traitement du langage naturel sont utilisés pour extraire des données de rapports d’actualité du monde entier et couvrant 65 langues différentes. Khan a déclaré à Wired:

« Ce que nous avons fait, c’est utiliser le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique pour former ce moteur à reconnaître si c’est une épidémie d’anthrax en Mongolie ou une réunion du groupe de heavy metal Anthrax. »

Après la collecte de données automatisée et l’analyse initiale, les analystes humains vérifient les données et s’assurent que les conclusions du modèle semblent solides. Enfin, un rapport est généré et envoyé aux clients de l’application.

Le système de BlueDot est loin d’être la première tentative du domaine de l’IA pour prédire la propagation des maladies. Les scientifiques de données ont utilisé les mégadonnées et les modèles d’apprentissage automatique pour suivre la propagation de diverses maladies depuis un certain temps, avec certains essais plus réussis que d’autres. Google (GOOGL ) a tenté sa propre chance pour suivre la propagation des maladies avec Google Flu Trends, mais ses tentatives pour prédire la gravité des saisons de grippe 2013 ont été rapportées comme étant inférieures d’environ 140 %. Seul le temps dira si BlueDot peut prédire de manière constante la propagation des maladies, mais si cela est possible, cela pourrait ouvrir la voie à des estimations plus rapides et plus précises des épidémies de maladies.