En Chine, l'épidémie de coronavirus s'est déclarée le mois dernier dans la ville de Wuhan, dans le centre du pays. Selon l'OMS, les coronavirus forment une famille comptant un grand nombre de virus qui peuvent provoquer des maladies très diverses chez l’homme, allant du rhume banal au SRAS, et qui causent également un certain nombre de maladies chez l’animal. Le bilan du coronavirus continue à grimper en Chine, qui recense dimanche 56 morts et près de 2 000 personnes contaminées, selon les autorités, au lendemain de l'avertissement du président Xi Jinping sur une accélération de la propagation du coronavirus. L'épidémie a atteint la France et l'Australie, malgré le renforcement des mesures prises pour tenter d'enrayer sa propagation.Le 9 janvier, l'Organisation mondiale de la santé a informé le public de la nouvelle souche de coronavirus qui avait été signalé à Wuhan. Les Centers for Disease Control and Prevention (CDc) des États-Unis avaient fait passer le mot quelques jours plus tôt, le 6 janvier. Mais une plateforme canadienne de surveillance de la santé les avait pris de vitesse, informant ses clients sur l'épidémie le 31 décembre.
BlueDot utilise un algorithme basé sur l'IA qui parcourt les reportages en langue étrangère, des publications parlant de maladies animales et végétales et les déclarations officielles pour avertir ses clients afin d'éviter les zones dangereuses comme Wuhan.
La vitesse est importante lors d'une épidémie, et les responsables chinois n'ont pas de bons antécédents en matière de partage d'informations sur les maladies, la pollution de l'air ou les catastrophes naturelles. Néanmoins, les responsables de la santé publique de l'OMS et du CDC doivent compter sur ces mêmes responsables de la santé pour leur propre surveillance des maladies. Alors peut-être qu'une IA peut y arriver plus rapidement. « Nous savons que les gouvernements ne sont pas obligés de fournir des informations en temps opportun », déclare Kamran Khan, fondateur et PDG de BlueDot. « Nous pouvons prendre des nouvelles d'éventuelles épidémies, de petits murmures sur des forums ou des blogs sont parfois des indices soulignant que des événements inhabituels sont en cours ».
Khan a expliqué que l'algorithme n'utilise pas les publications sur les réseaux sociaux parce que ces données sont trop confuses. Mais il a une astuce dans son sac : l'accès aux données de billetterie des compagnies aériennes mondiales qui peuvent aider à prédire où et quand les résidents infectés se dirigeront ensuite. Il a correctement prédit que le virus passerait de Wuhan à Bangkok, Séoul, Taipei et Tokyo dans les jours suivants son apparition initiale.
Le big data
Khan, qui travaillait comme spécialiste des maladies infectieuses à l'hôpital à Toronto pendant l'épidémie de SRAS de 2003, rêvait de trouver une meilleure façon de suivre les maladies. Ce virus a commencé dans la province de Chine et s'est propagé à Hong Kong puis à Toronto, où il a tué 44 personnes. « Il y a un peu de déjà vu en ce moment », a indiqué Khan à propos de l'épidémie de coronavirus aujourd'hui. « En 2003, j'ai vu le virus envahir la ville et paralyser l'hôpital. Il y avait une énorme fatigue physique et mentale, et je me suis dit : "il ne faut plus que cela recommence" ».
Des schémas de vol mondiaux à l'apprentissage des noms des patients individuels, les scientifiques affirment qu'ils ont plus de moyens de surveiller les maladies infectieuses que jamais. Ces informations sont tirées des nouvelles technologies basées sur les données, de l'amélioration de la communication entre les agences de santé publique et de la transparence accrue dans la notification des infections.
Mais comme notre monde interconnecté a facilité le partage d'informations, il a également multiplié les possibilités de propagation des virus, a noté Kamran Khan.
« D'une part, le monde change rapidement, où les maladies émergent et se propagent plus rapidement », a remarqué Khan. « D'un autre côté, nous avons de plus en plus accès à des données que nous pouvons utiliser... pour générer des informations et les diffuser plus rapidement que les maladies ne se propagent. »
Après avoir testé plusieurs programmes prédictifs, Khan a lancé BlueDot en 2014 et a levé 9,4 millions de dollars en financement de capital-risque. La société affirme qu'elle « utilise l'analyse du big data pour suivre et anticiper la propagation des maladies infectieuses les plus dangereuses au monde ». L'entreprise compte maintenant 40 employés, des médecins et des développeurs qui conçoivent le programme d'analyse de surveillance des maladies, qui utilise des techniques de traitement en langage naturel et d'apprentissage automatique pour parcourir les reportages en 65 langues, ainsi que les données des compagnies aériennes et les rapports d'épidémies de maladies animales. « Ce que nous avons fait, c'est utiliser le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour entraîner ce moteur afin qu'il puisse faire la différence et reconnaître s'il s'agit d'une épidémie d'anthrax en Mongolie et non d'une réunion du groupe de heavy metal Anthrax », a expliqué Kahn.
Une fois le tri automatisé des données terminé, l'analyse humaine prend le relais. Les épidémiologistes vérifient que les conclusions ont un sens d'un point de vue scientifique, puis un rapport est envoyé aux clients du gouvernement, des entreprises et de la santé publique.
Les rapports de BlueDot sont ensuite envoyés aux responsables de la santé publique dans une douzaine de pays (y compris aux États-Unis et au Canada), aux compagnies aériennes et aux hôpitaux de première ligne où les patients infectés pourraient se retrouver. BlueDot ne vend pas ses données au grand public, mais ils y travaillent, précise Khan.
BlueDot partage ses analyses avec ses clients des secteurs privé et public pour les tenir informés des derniers développements à mesure qu'une épidémie évolue, afin qu'ils puissent coordonner leur réponse, a expliqué Khan. Cependant, il admet que chaque prédiction s'accompagne d'un certain degré d'incertitude. Par exemple, les chercheurs reconstituent toujours l'ampleur de l'épidémie de coronavirus et l'efficacité avec laquelle le virus est transmis d'une personne à l'autre.
Il ne s'agit pas de la première entreprise à rechercher une solution finale pour les responsables de la santé publique, mais ils espèrent faire mieux que Google Flu Trends, qui a pris sa retraite après avoir sous-estimé la gravité de la saison de la grippe de 2013 de 140 %. BlueDot a prédit avec succès l'emplacement de l'épidémie de Zika dans le sud de la Floride dans une publication dans la revue médicale britannique The Lancet.
En savoir plus sur BlueDotSource : déclarations de Kan, levée de fonds BlueDot
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Envoyé par Anselme45
