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Avec l’apparition de nouvelles menaces comme la variole du singe, l’intelligence artificielle (IA) peut-elle jouer un rôle dans la prévention des pandémies ?
Je vous rappelle que le Covid-19 a infecté et causé la mort de millions de personnes à travers le monde. C’est vraiment effrayant. Et selon certaines estimations, une épidémie de la même envergure pourrait se produire dans un quart des cas. Mais est-ce que l’IA pourrait être une solution pour prévenir ce genre de crise ?
L’IA contre les virus… ça marche ?
En août 2024, l’OMS a élargi sa liste des agents pathogènes à potentiel pandémique. Parmi ces agents, des maladies comme la variole du singe attirent l’attention.
Notons que ces micro-organismes sont sélectionnés pour leur virulence et leur transmissibilité. Ils sont également choisis en raison de l’accès limité aux traitements existants.
Dans ce contexte, l’IA s’est imposée comme un outil clé pour surveiller et anticiper ces menaces. Par exemple, le réseau américain Insight Net, lancé en 2023 par les CDC, combine apprentissage automatique et données médicales pour analyser les épidémies.
Je vous rappelle aussi qu’il existe un outil particulièrement innovant, EVEscape, développé par Harvard et Oxford. Il prédit les mutations de virus susceptibles de contourner les défenses immunitaires.
Selon une étude publiée dans Nature, cet outil a montré une précision remarquable dans ses prédictions pour le SARS-CoV-2. Désormais, les chercheurs étendent cette technologie à d’autres virus comme la grippe, le VIH et, potentiellement, la variole du singe.
Suivre les épidémies dans des contextes de crise
Il s’agit également de surveiller les épidémies en temps réel, surtout dans des situations complexes. Revenons à 2022, lors du conflit entre la Russie et l’Ukraine : l’outil EPIWATCH a démontré l’importance de l’IA.
Ce système d’alerte précoce a analysé des données en open source. Il a ainsi détecté une augmentation des maladies infectieuses dans les zones touchées par la guerre.
Les chercheurs ont comparé les schémas de maladies entre novembre 2021 et juillet 2022. Ils ont constaté une hausse significative des cas signalés, notamment pour 8 maladies majeures.
Et ce n’est pas tout ! En utilisant des données non officielles, EPIWATCH a révélé des informations souvent invisibles pour les systèmes de surveillance traditionnels.
Rappelons que l’efficacité de ces outils repose sur leur capacité à traiter rapidement des données volumineuses. Cependant, des défis subsistent, comme le manque de données dans certaines régions ou les biais potentiels des algorithmes.
Bref, l’IA ne se contente pas de prédire. Elle améliore aussi notre compréhension des crises sanitaires en temps réel.
Contrôler la propagation avec des outils basés sur l’IA
En parallèle, des chercheurs ont exploré l’impact des déplacements internationaux sur la diffusion des épidémies. Une étude de l’Université de Houston, publiée en 2023 dans Scientific Reports, a développé un modèle basé sur l’IA. Ce modèle s’appelle Dynamic Weighted GraphSAGE.
Il analyse les flux de trafic aérien pour identifier les régions où le risque de propagation est le plus élevé. Prenons un exemple : pendant la pandémie de COVID-19, ce système a révélé que l’Europe occidentale, le Moyen-Orient et l’Amérique du Nord jouaient un rôle disproportionné dans la diffusion du virus.
Et si ces technologies avaient été disponibles dès 2019 ? Peut-être que des restrictions de voyage mieux ciblées auraient limité la propagation initiale du COVID-19.
Mais les résultats de cette étude ne s’arrêtent pas là. Ils montrent également que ces modèles peuvent aider à anticiper les besoins en infrastructures médicales. Cela est particulièrement utile dans les zones les plus touchées.
À titre d’exemple, ils pourraient indiquer où renforcer les capacités hospitalières avant une vague épidémique.
Et quand je repense à la pénurie d’équipements médicaux en 2020, je vois ces outils comme une véritable chance pour mieux protéger les populations.
La question reste donc ouverte : avec des menaces comme la variole du singe, l’IA pourra-t-elle réellement anticiper et freiner la prochaine pandémie ? Et vous, qu’en pensez-vous ? Partagez votre avis dans les commentaires !
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