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Coronavirus : comment l’IA et le Big Data aident à lutter contre le Covid-19

Dans la lutte contre le coronavirus SARS-CoV-2, apparu à Wuhan fin 2019, l’intelligence artificielle et le Big Data pourraient être les meilleurs atouts de l’humanité. Découvrez comment ces technologies sont utilisées pour endiguer l’épidémie.

Les autorités chinoises sont actuellement lancées dans une course pour endiguer la propagation du coronavirus SARS-CoV-2 à l’échelle mondiale. Alors que la maladie COVID-19 a déjà infecté plus de 70 000 personnes et réclamé 1775 vies à l’échelle mondiale, les chercheurs du monde entier mettent tout en oeuvre pour éviter la pandémie.

Dans cette bataille contre le nouveau coronavirus apparu à Wuhan, le Big Data et l’intelligence artificielle se révèlent d’un précieux secours. Ces technologies avaient déjà permis à l’entreprise canadienne BlueDot de prédire l’épidémie, mais elles peuvent aussi aider à la contenir.

Dans un communiqué, la National Health Commission (NHC) chinoise recommande aux gouvernements locaux d’utiliser ” le Big Data pour suivre et détecter les cas, et prévoir le développement de l’épidémie en temps réel “.

Ainsi, les autorités sont appelées à ” renforcer le lien d’informations entre la sécurité publique, le transport et les autres départements “. Elles sont notamment invitées à partager les données médicales, de communication, et celles des transports tels que les trains et les avions.

Le Big Data pour retrouver les voyageurs de Wuhan

Alors que la ville de Wuhan est en quarantaine depuis le 23 janvier 2020, plus de 5 millions de voyageurs ont quitté la ville durant le festival du Nouvel An Lunaire selon le maire. L’une des urgences est donc de retrouver ces personnes avant qu’elles ne propagent le virus dans toute la Chine et au-delà.

Afin d’y parvenir, les autorités s’appuient sur les données. Dans certains quartiers de Pékin, les résidents sont sommés de scanner un code QR pour renseigner leurs informations personnelles : numéro de téléphone, adresse postale, plaque d’immatriculation, récents voyages et mode de transport…

Il leur est aussi demandé s’ils ont ” récemment ” visité la province du Hubei, dont Wuhan est la capitale. Les citoyens doivent aussi préciser s’ils ont eu un contact avec une personne de cette région.

Récemment, un homme qui avait voyagé à Wuhan s’était mis en quarantaine autonome dans sa résidence située à Nanjing dans la province du Jiangsu. Il n’avait parlé de son voyage à personne, mais les autorités locales ont pu l’identifier en analysant les données de voyage depuis la ville. A sa grande surprise, des officiers ont ainsi été envoyés à son domicile afin de vérifier sa température.

Plusieurs entreprises chinoises ont aussi développé des applications permettant aux utilisateurs de vérifier s’ils ont pris le même avion ou le même train que des personnes infectées. Ces applis se basent sur des données tirées de listes publiées par les médias officiels.

L’intelligence artificielle pour détecter la fièvre

détection fièvre baidu

La fièvre est l’un des principaux symptômes du COVID-19. De fait, détecter la fièvre est une priorité pour les autorités chinoises afin d’identifier les infectés potentiels.

Dans la plupart des quartiers, ce sont des thermomètres traditionnels qui sont utilisés à cet effet. Cependant, les hubs de transports publics essayent également des systèmes reposant sur l’intelligence artificielle et les caméras infrarouges.

A Pékin, un système développé par Baidu (le Google chinois) scanne les voyageurs de la gare Qinghe en combinant l’infrarouge et la reconnaissance faciale. Si la température d’une personne dépasse 37,3 degrés, une alarme se déclenche et le personnel de la station effectue un deuxième test.

Selon Baidu, le système peut vérifier plus de 200 personnes par minute. Cette méthode est donc bien plus rapide que les scanners thermiques utilisés dans les aéroports.

L’entreprise chinoise Megvii spécialisée dans l’IA a elle aussi développé un système similaire. Celui-ci est utilisé dans une station de métro de Pékin. Pour créer cette technologie, plus de 100 personnes ont dû collaborer depuis leur domicile pendant les vacances du Nouvel An Lunaire.

La Chine améliore sa reconnaissance faciale face aux masques de protection

Comme évoqué auparavant, la reconnaissance faciale est utilisée par la Chine pour détecter la fièvre chez les potentiels infectés. Cependant, cette technologie se révèle inefficace durant la crise puisque les citoyens chinois portent des masques pour se protéger du virus.

Pour remédier au problème, le South China Morning Post révèle que le gouvernement chinois a décidé d’améliorer sa technologie de reconnaissance faciale. Désormais, le système est en mesure de reconnaître les masques médicaux, mais aussi les autres obstructions telles que les barbes, les écharpes, les masques de purification d’air etc…

Pour ce faire, la Chine s’est tourné vers les travaux du chercheur Amarjot Singh de l’université de Stanford. A l’aide de son équipe, ce dernier a créé un algorithme conçu pour reconnaître les visages même s’ils sont couverts par des masques, des lunettes ou même des chapeaux.

Cet algorithme examine 14 points du visage et les connecte entre eux pour effectuer une identification. Une version de cette technologie est à présent déployée en Chine, et aide les résidences à reconnaître leurs habitants et à refuser les visiteurs même s’ils sont équipés de masques.

Lorsque l’épidémie sera terminée, l’utilisation de cette version améliorée du système de reconnaissance faciale se poursuivra en Chine. Les entreprises et les résidences pourront ainsi profiter d’une sécurité accrue.

Prédire la propagation du virus grâce aux données

Après l’épidémie de SARS au début des années 2000, ayant causé le décès de 774 personnes dans le monde, l’équipe de John Brownstein, Chief Innovation Officer au Boston Children’s Hospital et professeur à la Harvard Medical School, a développé l’outil Healthmap.

Grâce au Machine Learning, Cet outil agrège des informations sur les épidémies à partir d’articles d’actualité du monde entier, de réseaux sociaux, de discussions en ligne et plus encore. Le programme cherche notamment des publications mentionnant des symptômes spécifiques du virus, en provenance de zones géographiques où les médecins ont rapporté de nouveaux cas potentiels.

Le traitement naturel du langage est utilisé pour analyser les textes postés sur les réseaux sociaux et distinguer une personne commentant l’actualité d’une personne se plaignant de son état. Ces données sont ensuite organisées automatiquement et des visualisations sont générées pour démontrer la manière dont la maladie se propage.

A l’époque du SARS, les experts de la santé n’avaient pas encore accès à de tels volumes de données issues du web ou des réseaux sociaux pour suivre les épidémies. Il s’agit donc d’un atout dans la lutte contre le SARS-CoV-2.

Toutefois, même pour l’IA, il peut être difficile de faire le tri entre les données fiables et les spéculations, rumeurs, fake news et publications au sujet de symptômes d’une simple grippe. Les modèles de Machine Learning doivent être entraînés à déceler cette nuance subtile pour être réellement efficaces.

Malgré tout, cette approche s’est d’ores et déjà révélée efficace pour détecter le coronavirus. Dès le 30 décembre 2019, les données en provenance des réseaux sociaux et médias chinois ont permis de détecter un cluster de rapports sur une épidémie comparable à la grippe. L’information a été partagée à l’OMS, mais il a fallu un peu plus de temps pour confirmer la gravité de la situation.

Ainsi, Healthmap vient compléter les techniques d’agrégation de données plus traditionnelles utilisées par les organisations telles que le CDC américain ou l’OMS. Des médecins, des chercheurs et des gouvernements s’appuient sur ces données.

Désormais, Healthmap est même utilisé par le projet Early Alerting and Reporting, visant à détecter rapidement les menaces biologiques. Il s’agit d’un projet coopératif international entre les institutions de santé publique, auquel participe notamment le CDC. De même, l’initiative Epidemic Intelligence from Open Sources de l’OMS utilise aussi cet outil.

En plus de permettre d’identifier de nouveaux cas, cette technique pourrait aider les experts à décrypter le comportement du virus plus rapidement qu’en se basant sur les sources médicales traditionnelles. Il est par exemple possible de déterminer l’âge, le genre et l’emplacement géographique des personnes les plus à risque.

De même, l’entreprise canadienne BlueDot, basée à Toronto, collecte des données en provenance de multiples les sources en ligne. Cette startup fondée en 2014 était parvenue à prédire l’épidémie plusieurs jours à l’avance.

À présent, elle utilise les informations des compagnies aériennes pour prédire où le virus risque de se répandre. Un précieux recours pour les compagnies aériennes et pour le personnel des services d’urgences risquant d’être les premiers à interagir avec des patients infectés.

Identifier les infectés grâce à l’IA

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L’institut de recherche Damo Academy, fondé par le géant chinois de la tech et du e-commerce Alibaba, a développé un algorithme d’intelligence artificielle capable de diagnostiquer le coronavirus avec une précision de 96% à partir de tomographies.

Les chercheurs ont entraîné un modèle d’IA à partir d’échantillons de données issues de plus de 5000 cas confirmés. Désormais, cette IA peut distinguer les patients infectés par le SARS-CoV-2 de ceux atteints d’une pneumonie virale ordinaire.

L’outil a été utilisé pour la première fois au Qiboshan Hospital de Zhengzhou, dans la province de Henan. Il sera prochainement adopté par plus de 100 hôpitaux dans les provinces de Hubei, Guangdong et Anhui.

Cet algorithme pourrait permettre de réduire la pression pesant sur les hôpitaux, puisqu’il permet d’effectuer le diagnostic en seulement 20 secondes. D’ordinaire, un médecin humain a besoin de 5 à 15 minutes pour analyser la tomographie d’un cas suspect et livrer son diagnostic.

Auparavant, les chercheurs de la Damo Academy ont également développé un outil de santé publique basé sur l’IA. Celui-ci délivre des informations sur le virus, et a été déployé dès le 27 janvier 2020 par le gouvernement de la province Zhejiang. De cette façon, les citoyens peuvent obtenir des informations sur l’épidémie via une application officielle.

L’IA pour trouver un remède au COVID-2019

L’entreprise Insilico Medicine, basée à Hong-Kong, a utilisé l’IA pour créer une base de données de composés de médicaments. Afin de trouver rapidement comment guérir le COVID-2019, la firme vient d’ouvrir partiellement sa database et permet aux entreprises pharmaceutiques du monde entier de l’utiliser.

La semaine dernière, Insilico a publié sur son site la structure moléculaire de centaines de composés chimiques conçus en quatre jours pour vaincre le coronavirus. En utilisant les méthodes traditionnelles, il aurait fallu beaucoup plus longtemps.

Pour parvenir à cette prouesse, les 85 Data Scientists de l’entreprise ont exploité la puissance du Cloud Amazon et ses propres Data Centers basés aux Etats-Unis et à Taiwan. La firme demande à présent les retours de médecins chimistes et compte synthétiser et tester une centaine de composés avec ses partenaires.

Elle prévoit aussi de tester et de synthétiser entre cinq et dix composés par ses propres soins. Toutefois, pour chaque composé, l’opération requiert au bas mot 12 000 dollars et ce montant peut atteindre plusieurs dizaines de milliers de dollars. C’est la raison pour laquelle Insilico demande l’aide de partenaires industriels et d’instituts de recherche…

Empêcher les futures épidémies grâce à l’IA

Grâce à l’intelligence artificielle, les futures épidémies de coronavirus pourraient être évitées. Plusieurs entreprises travaillent à entraîner des IA pour découvrir de nouveaux médicaments.

Parmi elles, on compte la startup Exscientia Ltd basée à Oxford. Selon son CEO, Andrew Hopkins, de nouveaux traitements pourraient aller de la conception au test clinique en seulement 18 à 24 mois au cours de la prochaine décennie grâce à l’IA.

Ainsi, la startup elle-même a conçu un nouveau composé pour le traitement des troubles obsessionnels compulsifs qui est déjà prêt à être testé en laboratoire moins d’un an après la phase de recherche initiale. C’est presque 5 fois plus rapide que la moyenne.

De même, la startup Healx, basée à Cambridge, utilise le Machine Learning pour trouver de nouveaux cas d’usage aux médicaments existants. Ces deux entreprises nourrissent leurs algorithmes à l’aide d’informations en provenance de sources telles que des journaux, des bases de données biomédicales et des essais cliniques. En se basant sur ces données, les algorithmes peuvent suggérer de nouveaux traitements pour les maladies.

Selon Neil Thompson, le CSO de Healx, cette technique pourrait très bien être déployée contre une future épidémie similaire à celle du SARS-CoV-2 à condition de disposer de suffisamment de données sur la nouvelle maladie. La semaine dernière, le MIT a annoncé avoir découvert un nouveau composé antibiotique capable de tuer les superbactéries grâce à l’IA.

Malheureusement, même si l’intelligence artificielle permet de découvrir un médicament rapidement ou de trouver un nouveau cas d’usage à un médicament existant, il est nécessaire de le tester cliniquement avant de pouvoir le prescrire. Ceci peut prendre plusieurs années avant que le remède soit enfin commercialisé