Prédire une épidémie avant qu'elle ne frappe

L'algorithme canadien BlueDot a été plus rapide que les experts pour reconnaître la menace du dernier coronavirus. Il a informé ses clients de la menace quelques jours avant que les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis et l'Organisation mondiale de la santé (OMS) n'envoient des avis officiels au monde.

Kamran Khan (1), médecin, infectiologue, fondateur et PDG du programme BlueDot, a expliqué dans une interview à la presse comment ce système d'alerte précoce utilise l'intelligence artificielle, y compris le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, pour suivre même cent maladies contagieuses à la fois. Environ 100 65 articles en XNUMX langues sont analysés quotidiennement.

1. Kamran Khan et une carte montrant la propagation du coronavirus de Wuhan.

Ces données indiquent aux entreprises quand informer leurs clients de la présence et de la propagation potentielles d'une maladie infectieuse. D'autres données, telles que des informations sur les itinéraires de voyage et les vols, peuvent aider à fournir des informations supplémentaires sur la probabilité de développement d'une épidémie.

L'idée derrière le modèle BlueDot est la suivante. obtenir des informations dès que possible les travailleurs de la santé dans l'espoir qu'ils puissent diagnostiquer - et, si nécessaire, isoler - les personnes infectées et potentiellement contagieuses à un stade précoce de la menace. Khan explique que l'algorithme n'utilise pas les données des réseaux sociaux car c'est "trop ​​chaotique". Cependant, "les informations officielles ne sont pas toujours à jour", a-t-il déclaré à Recode. Et le temps de réaction est ce qui compte pour réussir à prévenir une épidémie.

Khan travaillait comme spécialiste des maladies infectieuses à Toronto en 2003 lorsque cela s'est produit. épidémie de SRAS. Il voulait développer une nouvelle façon de suivre ces types de maladies. Après avoir testé plusieurs programmes prédictifs, il a lancé BlueDot en 2014 et a levé 9,4 millions de dollars de financement pour son projet. L'entreprise emploie actuellement une quarantaine de salariés, médecins et programmeursqui développent un outil d'analyse pour suivre les maladies.

Après avoir collecté les données et leur sélection initiale, ils entrent dans le jeu Analystes. après épidémiologistes Ils testent la validité scientifique des résultats, puis font rapport au gouvernement, aux entreprises et aux professionnels de la santé. les clients.

Khan a ajouté que son système pourrait également utiliser une gamme d'autres données, telles que des informations sur le climat, la température et même des informations sur le bétail local, pour prédire si une personne infectée par la maladie pourrait provoquer une épidémie. Il souligne que dès 2016, Blue-Dot a pu prédire une épidémie de virus Zika en Floride six mois avant qu'elle ne soit réellement enregistrée dans la région.

L'entreprise fonctionne de manière similaire et utilise des technologies similaires. Métabiotsurveillance de l'épidémie de SRAS. Ses experts ont à un moment donné constaté que le plus grand risque d'émergence de ce virus se trouvait en Thaïlande, en Corée du Sud, au Japon et à Taïwan, et ils l'ont fait plus d'une semaine avant l'annonce des cas dans ces pays. Certaines de leurs conclusions ont été tirées de l'analyse des données de vol des passagers.

Metabiota, comme BlueDot, utilise le traitement du langage naturel pour évaluer les rapports potentiels sur les maladies, mais travaille également au développement de la même technologie pour les informations sur les réseaux sociaux.

Marc Gallivan, directeur scientifique des données de Metabiota, a expliqué aux médias que les plateformes et forums en ligne peuvent signaler le risque d'épidémie. Les experts du personnel disent également qu'ils peuvent estimer le risque qu'une maladie provoque des bouleversements sociaux et politiques sur la base d'informations telles que les symptômes de la maladie, la mortalité et la disponibilité des traitements.

À l'ère d'Internet, tout le monde attend une présentation visuelle rapide, fiable et peut-être lisible des informations sur l'évolution de l'épidémie de coronavirus, par exemple sous la forme d'une carte mise à jour.

2. Tableau de bord du coronavirus 2019-nCoV de l'Université Johns Hopkins.

Le Center for Systems Science and Engineering de l'Université Johns Hopkins a développé peut-être le tableau de bord sur les coronavirus le plus célèbre au monde (2). Il a également fourni l'ensemble de données complet à télécharger sous forme de feuille Google. La carte montre les nouveaux cas, les décès confirmés et les guérisons. Les données utilisées pour la visualisation proviennent de diverses sources, notamment l'OMS, le CDC, le CDC chinois, le NHC et DXY, un site Web chinois qui regroupe les rapports du NHC et les rapports de situation locaux en temps réel du CCDC.

Diagnostic en heures, pas en jours

Le monde a entendu parler pour la première fois d'une nouvelle maladie apparue à Wuhan, en Chine. 31 Décembre 2019 ville Une semaine plus tard, des scientifiques chinois ont annoncé avoir identifié le coupable. La semaine suivante, des spécialistes allemands mettent au point le premier test de diagnostic (3). C'est rapide, beaucoup plus rapide qu'à l'époque du SRAS ou d'épidémies similaires avant et après.

Dès le début de la dernière décennie, les scientifiques à la recherche d'une sorte de virus dangereux ont dû le cultiver dans des cellules animales dans des boîtes de Pétri. Vous devez avoir créé suffisamment de virus pour isoler l'ADN et lire le code génétique à travers un processus connu sous le nom de séquençage. Cependant, ces dernières années, cette technique s'est énormément développée.

Les scientifiques n'ont même plus besoin de cultiver le virus dans les cellules. Ils peuvent détecter directement de très petites quantités d'ADN viral dans les poumons ou les sécrétions sanguines d'un patient. Et cela prend des heures, pas des jours.

Des travaux sont en cours pour développer des outils de détection de virus encore plus rapides et plus pratiques. Veredus Laboratories, basé à Singapour, travaille sur un kit portable pour détecter, VereChip (4) seront mis en vente à partir du 1er février de cette année. Des solutions efficaces et portables permettront également d'identifier plus rapidement les personnes infectées pour des soins médicaux appropriés lors du déploiement d'équipes médicales sur le terrain, en particulier lorsque les hôpitaux sont surpeuplés.

Les progrès technologiques récents ont rendu possible la collecte et le partage des résultats de diagnostic en temps quasi réel. Exemple de plate-forme de Quidel Sofia je système Réseau de films PCR10 Les sociétés BioFire fournissant des tests de diagnostic rapide pour les agents pathogènes respiratoires sont immédiatement disponibles via une connexion sans fil aux bases de données dans le cloud.

Le génome du coronavirus 2019-nCoV (COVID-19) a été entièrement séquencé par des scientifiques chinois moins d'un mois après la découverte du premier cas. Près d'une vingtaine d'autres ont été réalisées depuis le premier séquençage. En comparaison, l'épidémie de virus du SRAS a commencé fin 2002 et son génome complet n'était disponible qu'en avril 2003.

Le séquençage du génome est essentiel au développement de diagnostics et de vaccins contre cette maladie.

Innovation hospitalière

5. Robot médical du Providence Regional Medical Center à Everett.

Malheureusement, le nouveau coronavirus menace aussi les médecins. Selon CNN, prévenir la propagation du coronavirus à l'intérieur et à l'extérieur de l'hôpital, le personnel du Providence Regional Medical Center à Everett, Washington, utilise Le robot (5), qui mesure les signes vitaux d'un patient isolé et fait office de plateforme de visioconférence. La machine est plus qu'un simple communicateur sur roues avec un écran intégré, mais elle n'élimine pas complètement le travail humain.

Les infirmières doivent encore entrer dans la chambre avec le patient. Ils contrôlent également un robot qui ne sera pas exposé à l'infection, du moins biologiquement, de sorte que les dispositifs de ce type seront de plus en plus utilisés dans le traitement des maladies infectieuses.

Bien sûr, les pièces peuvent être isolées, mais il faut aussi ventiler pour pouvoir respirer. Cela nécessite de nouveaux systèmes de ventilationempêchant la propagation des microbes.

La société finlandaise Genano (6), qui a développé ce type de techniques, a reçu une commande expresse pour les institutions médicales en Chine. La déclaration officielle de la société indique que la société possède une vaste expérience dans la fourniture d'équipements pour prévenir la propagation des maladies infectieuses dans les chambres d'hôpital stériles et isolées. Au cours des années précédentes, elle a effectué, entre autres, des livraisons dans des établissements médicaux en Arabie saoudite lors de l'épidémie de virus MERS. Des appareils finlandais de ventilation sécurisée ont également été livrés au célèbre hôpital provisoire pour personnes infectées par le coronavirus 2019-nCoV de Wuhan, déjà construit en dix jours.

6. Schéma du système Genano dans l'isolateur

La technologie brevetée utilisée dans les purificateurs "élimine et tue tous les microbes en suspension dans l'air tels que les virus et les bactéries", selon Genano. Capables de capter des particules fines aussi petites que 3 nanomètres, les purificateurs d'air n'ont pas de filtre mécanique à entretenir, et l'air est filtré par un fort champ électrique.

Une autre curiosité technique apparue lors de la flambée de peur du coronavirus était scanners thermiques, utilisé, entre autres, les personnes fiévreuses sont prises en charge dans les aéroports indiens.

Internet - blesser ou aider?

Malgré l'énorme vague de critiques pour la réplication et la diffusion, la propagation de la désinformation et la panique, les outils de médias sociaux ont également joué un rôle positif depuis l'épidémie en Chine.

Comme le rapporte, par exemple, le site technologique chinois TMT Post, une plateforme sociale de mini-vidéos. douyin, qui est l'équivalent chinois du célèbre TikTok (7), a lancé un segment spécial pour traiter les informations sur la propagation du coronavirus. Sous le hashtag #FightPneumonia, publie non seulement des informations d'utilisateurs, mais aussi des rapports d'experts et des conseils.

En plus de sensibiliser et de diffuser des informations importantes, Douyin vise également à servir d'outil de soutien aux médecins et au personnel médical combattant le virus, ainsi qu'aux patients infectés. Analyste Daniel Ahmed a tweeté que l'application a lancé un "effet vidéo Jiayou" (signifiant encouragement) que les utilisateurs doivent utiliser pour envoyer des messages positifs en faveur des médecins, des professionnels de la santé et des patients. Ce type de contenu est également publié par des personnes célèbres, des célébrités et des soi-disant influenceurs.

Aujourd'hui, on pense qu'une étude approfondie des tendances des médias sociaux liés à la santé pourrait grandement aider les scientifiques et les autorités de santé publique à mieux reconnaître et comprendre les mécanismes de transmission des maladies entre les personnes.

En partie parce que les médias sociaux ont tendance à être "très contextuels et de plus en plus hyperlocaux", a-t-il déclaré à The Atlantic en 2016. Salade marseillaise, chercheur à l'École polytechnique fédérale de Lausanne, en Suisse, et expert dans un domaine en plein essor que les scientifiques appellent « Épidémiologie numérique ». Cependant, pour l'instant, a-t-il ajouté, les chercheurs tentent encore plutôt de comprendre si les médias sociaux parlent de problèmes de santé qui reflètent ou non des phénomènes épidémiologiques (8).

8. Les Chinois prennent des selfies avec des masques.

Les résultats des premières expériences à cet égard ne sont pas clairs. Déjà en 2008, les ingénieurs de Google ont lancé un outil de prédiction des maladies - Google Tendances de la grippe (GFT). La société prévoyait de l'utiliser pour analyser les données du moteur de recherche Google à la recherche de symptômes et de mots indicateurs. À l'époque, elle espérait que les résultats seraient utilisés pour reconnaître avec précision et immédiatement les «contours» des épidémies de grippe et de dengue – deux semaines plus tôt que les Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis. (CDC), dont la recherche est considérée comme la meilleure norme dans le domaine. Cependant, les résultats de Google sur le diagnostic précoce basé sur les signaux Internet de la grippe aux États-Unis et plus tard du paludisme en Thaïlande ont été jugés trop imprécis.

Techniques et systèmes qui "prédisent" divers événements, incl. comme l'explosion d'émeutes ou d'épidémies, Microsoft a également travaillé, qui en 2013, avec l'Institut israélien Technion, a lancé un programme de prévision des catastrophes basé sur l'analyse du contenu des médias. A l'aide de la vivisection de titres multilingues, "l'intelligence informatique" devait reconnaître les menaces sociales.

Les scientifiques ont examiné certaines séquences d'événements, telles que les informations sur la sécheresse en Angola, qui ont donné lieu à des prédictions dans les systèmes de prévision d'une éventuelle épidémie de choléra, car ils ont trouvé un lien entre la sécheresse et une augmentation de l'incidence de la maladie. Le cadre du système a été créé sur la base de l'analyse des publications d'archives du New York Times, à partir de 1986. Le développement ultérieur et le processus d'apprentissage automatique ont impliqué l'utilisation de nouvelles ressources Internet.

Jusqu'à présent, sur la base du succès de BlueDot et Metabiota dans les prévisions épidémiologiques, on peut être tenté de conclure qu'une prédiction précise est possible principalement sur la base de données "qualifiées", c'est-à-dire des sources professionnelles, fiables et spécialisées, pas le chaos des communautés Internet et des portails.

Mais peut-être s'agit-il d'algorithmes plus intelligents et d'un meilleur apprentissage automatique ?