L'IA peut aider à mettre en garde contre les coronavirus et d'autres épidémies potentielles

Lorsqu'une maladie mystérieuse surgit pour la première fois, il peut être difficile pour les gouvernements et les responsables de la santé publique de recueillir rapidement des informations et de coordonner une réponse. Mais les nouvelles technologies d'intelligence artificielle peuvent exploiter automatiquement les informations et le contenu en ligne du monde entier, aidant les experts à reconnaître les anomalies qui pourraient conduire à une épidémie potentielle ou, pire, à une pandémie. En d'autres termes, nos nouveaux suzerains de l'IA pourraient effectivement nous aider à survivre au prochain fléau.

Ces nouvelles capacités d'IA sont pleinement exposées avec la récente éclosion de coronavirus, qui a été identifiée tôt par une entreprise canadienne appelée BlueDot, qui est l'une des nombreuses entreprises qui utilisent des données pour évaluer les risques pour la santé publique. L'entreprise, qui affirme mener une «surveillance automatisée des maladies infectieuses», a informé ses clients de la nouvelle forme de coronavirus fin décembre, quelques jours avant les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis et l'Organisation mondiale de la santé (OMS). ) a envoyé des notifications officielles, comme l'a rapporté Wired. Près de la fin janvier, le virus respiratoire lié à la ville de Wuhan en Chine a déjà coûté la vie à plus de 100 personnes. Des cas ont également surgi dans plusieurs autres pays, y compris aux États-Unis, et le CDC avertit les Américains d'éviter les voyages non essentiels en Chine.

Kamran Khan, médecin spécialiste des maladies infectieuses et fondateur et PDG de BlueDot, a expliqué dans une interview comment le système d'alerte précoce de l'entreprise utilise l'intelligence artificielle, y compris le traitement en langage naturel et l'apprentissage automatique, pour suivre plus de 100 maladies infectieuses en analysant environ 100 000 articles dans 65 langues chaque jour. Ces données aident l'entreprise à savoir quand informer ses clients de la présence et de la propagation potentielles d'une maladie infectieuse.

D'autres données, telles que les informations sur l'itinéraire des voyageurs et les itinéraires de vol, peuvent aider la société à donner des indications supplémentaires sur la propagation probable d'une maladie. Par exemple, plus tôt ce mois-ci, les chercheurs de BlueDot ont prédit d'autres villes d'Asie où le coronavirus apparaîtrait après son apparition en Chine continentale.

L'idée derrière le modèle de BlueDot (dont les résultats finaux sont ensuite analysés par des chercheurs humains) est de fournir des informations aux travailleurs de la santé le plus rapidement possible, dans l'espoir qu'ils puissent diagnostiquer – et, si nécessaire, isoler – les personnes infectées et potentiellement contagieuses tôt sur.

"Les informations officielles ne sont pas toujours d'actualité", a déclaré Khan à Recode. «La différence entre un cas chez un voyageur et une éclosion dépend du fait que votre agent de santé de première ligne reconnaît qu'il existe une maladie particulière. Ce pourrait être la différence pour empêcher une épidémie de se produire. »

Khan a ajouté que son système peut également utiliser un ensemble d'autres données – telles que des informations sur le climat, la température ou même le bétail local d'une zone – pour prédire si une personne infectée par une maladie est susceptible de provoquer une épidémie dans cette zone. Il souligne que, en 2016, BlueDot a pu prédire l'apparition du virus Zika en Floride six mois avant son apparition effective.

De même, la société de surveillance épidémique Metabiota a déterminé que la Thaïlande, la Corée du Sud, le Japon et Taïwan avaient le risque le plus élevé de voir le virus apparaître plus d'une semaine avant que des cas dans ces pays ne soient effectivement signalés, en partie en se basant sur les données de vol. Metabiota, comme BlueDot, utilise le traitement en langage naturel pour évaluer les rapports en ligne sur une maladie potentielle, et il travaille également au développement de la même technologie pour les données des médias sociaux.

Mark Gallivan, directeur de la science des données de Metabiota, explique que les plates-formes et les forums en ligne peuvent également indiquer qu'il existe un risque d'épidémie. Metabiota prétend également pouvoir estimer le risque de propagation d'une maladie provoquant des perturbations sociales et politiques, sur la base d'informations telles que les symptômes d'une maladie, le taux de mortalité et la disponibilité du traitement. Par exemple, au moment de la publication de cet article, Metabiota a évalué le risque que le nouveau coronavirus provoque une anxiété publique comme «élevé» aux États-Unis et en Chine, mais il a évalué ce risque pour le virus de la variole du singe en République démocratique du Congo (où il y a eu des cas signalés de ce virus comme «medium».

Il est difficile de savoir à quel point ce système de notation ou la plate-forme elle-même peut être précis, mais Gallivan dit que la société travaille avec la communauté du renseignement américaine et le ministère de la Défense sur des questions liées au coronavirus. Cela fait partie du travail de Metabiota avec In-Q-Tel, l'entreprise à but non lucratif associée à la Central Intelligence Agency. Mais les agences gouvernementales ne sont pas les seuls clients potentiels de ces systèmes. Metabiota annonce également sa plateforme aux sociétés de réassurance – la réassurance est essentiellement une assurance pour les compagnies d'assurance – qui pourraient vouloir gérer les risques financiers associés à la propagation potentielle d'une maladie.

Mais l'intelligence artificielle peut être bien plus utile que de simplement tenir les épidémiologistes et les responsables informés de l'apparition d'une maladie. Les chercheurs ont construit des modèles basés sur l'IA qui peuvent prédire les épidémies du virus Zika en temps réel, ce qui peut informer la façon dont les médecins réagissent aux crises potentielles. L'intelligence artificielle pourrait également être utilisée pour guider la façon dont les responsables de la santé publique répartissent les ressources pendant une crise. En effet, l'IA représente une nouvelle première ligne de défense contre la maladie.

Plus largement, l'IA aide déjà à la recherche de nouveaux médicaments, à la lutte contre les maladies rares et à la détection du cancer du sein. L'IA a même été utilisée pour identifier les insectes qui propagent le Chagas, une maladie incurable et potentiellement mortelle qui a infecté environ 8 millions de personnes au Mexique et en Amérique centrale et du Sud. Il existe également un intérêt croissant pour l’utilisation de données non liées à la santé – comme les publications sur les réseaux sociaux – pour aider les décideurs politiques et les compagnies pharmaceutiques à comprendre l’ampleur d’une crise sanitaire. Par exemple, l'IA qui peut exploiter des publications sur les réseaux sociaux pour suivre les ventes d'opioïdes illégales et tenir les responsables de la santé publique informés de la propagation de ces substances contrôlées.

Ces systèmes, y compris ceux de Metabiota et de BlueDot, sont seulement aussi bons que les données qu'ils évaluent. Et l'IA – en général – a un problème de biais, qui peut refléter à la fois les ingénieurs d'un système et les données sur lesquelles il est formé. Et l'IA utilisée dans les soins de santé n'est nullement à l'abri de ce problème.

Pourtant, toutes ces avancées représentent une perspective plus optimiste de ce que l'IA peut faire. En règle générale, les nouvelles des robots IA qui passent au crible de vastes étendues de données ne sont pas si bien placées. Pensez à l'application de la loi en utilisant des bases de données de reconnaissance faciale basées sur des images extraites du Web. Ou embauchez des gestionnaires qui peuvent désormais utiliser l'IA pour prédire comment vous vous comporterez au travail, en fonction de vos publications sur les réseaux sociaux. L'idée que l'IA lutte contre les maladies mortelles offre un cas où nous pourrions nous sentir un peu moins mal à l'aise, sinon totalement optimistes. Peut-être que cette technologie – si elle est développée et utilisée correctement – pourrait réellement aider à sauver des vies.

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