Renforcer la préparation à une pandémie en tirant parti de l’intelligence artificielle et de la gouvernance des données

Renforcer la préparation à une pandémie en tirant parti de l’intelligence artificielle et de la gouvernance des données

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« Quand la pandémie de COVID-19 prendra-t-elle fin ? Cette question nous préoccupe depuis des années et nous avons souvent l’impression que la réponse est hors de portée.

Alors que nous réfléchissons à la nature implacable de cette pandémie, il est important de reconnaître que la lutte contre la COVID-19 est loin d’être terminée. Même si les nouvelles vagues ne frappent pas avec la même férocité qu’auparavant, leur existence prolongée exige toute notre attention. De nouveaux variants continuent d’apparaître, et on ne sait pas exactement quelle sera l’efficacité de nos vaccins actuels contre eux.

Dans le même temps, de nombreuses personnes ne sont pas vaccinées, n’ont pas développé d’immunité ou ont un système immunitaire affaibli. Pour eux, le virus reste une menace importante.

Pour toutes ces raisons, la pandémie de COVID-19 nécessite une attention particulière et continue. Alors que le virus continue d’évoluer et remet en question notre compréhension de la pandémie, une chose reste claire : même avec des vaccins, nous avons besoin de stratégies robustes de prévision et de contrôle pour contenir de nouvelles vagues.

Il est essentiel de prévoir de manière fiable le nombre d’infections futures, de patients guéris et de cas de décès. C’est la clé d’une gestion efficace de la pandémie. Plus précisément, des prévisions solides servent de guide aux systèmes de santé et aux décideurs politiques, leur permettant d’allouer efficacement les ressources, de planifier les imprévus et de réagir de manière proactive.

Dans cette entreprise, une lueur d’espoir émerge sous la forme d’algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (AI/ML). Ces algorithmes, lorsqu’ils sont associés à des données riches, deviennent encore plus puissants pour façonner notre réponse à la pandémie.

Dans une étude récente publiée dans le Journal de la Société de Recherche Opérationnelle, nous avons exploré le potentiel de trois algorithmes IA/ML de pointe : méthode de traitement des données de groupe (GMDH), mémoire bidirectionnelle à long terme et à court terme (Bi-LSTM) et algorithme génétique + réseau neuronal (GA+NN). Nous avons utilisé des données accessibles au public pour alimenter ces algorithmes et générer des informations susceptibles de contribuer à améliorer la préparation et la réponse à une pandémie.

Qu’avons-nous appris ?

Premièrement, ces algorithmes intelligents ont une capacité remarquable à prévoir l’évolution de la pandémie, et ils sont fiables, même avec la dynamique en constante évolution de la pandémie. Ils prospèrent grâce à des données riches, et plus nous disposons de données publiques, meilleures sont leurs prévisions.

Deuxièmement, ils peuvent offrir aux décideurs des délais plus longs pour élaborer des stratégies et allouer efficacement les ressources, jusqu’à six mois à l’avance.

Troisièmement, la qualité des données est essentielle, et des mises à jour régulières et une tenue continue des registres sont indispensables pour des prévisions futures solides. C’est là qu’intervient la gouvernance des données. Des politiques efficaces de gouvernance des données qui garantissent la qualité et l’accessibilité des données publiques font partie intégrante de ce processus, permettant aux algorithmes d’IA/ML d’opérer leur magie.

Pourquoi les prévisions à six mois sont-elles utiles ?

Contrairement aux prévisions à deux ou trois mois, qui permettent une planification à court terme et une prise de décision tactique (par exemple, anticiper la demande de lits d’hôpitaux et de fournitures médicales, mettre en œuvre des campagnes de vaccination ciblées et améliorer les stratégies de dépistage dans les zones susceptibles de connaître une augmentation de la demande) cas), les prévisions à six mois soutiennent la prise de décision et la planification stratégiques, l’allocation des ressources à long terme, ainsi que l’évaluation des risques et la planification de scénarios.

Les prévisions à six mois permettent aux systèmes de santé de renforcer leur résilience, d’ajuster les effectifs et de garantir les ressources critiques sur une période prolongée. Ils aident également les gouvernements à créer des politiques de restrictions de voyage, de contrôles aux frontières et de reprise économique, toutes basées sur les tendances anticipées du COVID-19. Les prévisions à plus long terme facilitent également l’évaluation des risques et la planification de scénarios, permettant aux décideurs d’anticiper les défis et les opportunités.

En un mot, ces prévisions servent de base à l’élaboration de stratégies globales de gestion des risques, facilitant une prise de décision proactive et réduisant l’incertitude face à une situation intrinsèquement imprévisible.

Les données sont au cœur de tout cela

L’un des principaux enseignements est que le potentiel des algorithmes d’IA/ML ne peut être réalisé que si nous conservons soigneusement les enregistrements. Les données jouent un rôle central dans la prévision. Les décideurs politiques doivent donner la priorité à la maintenance des données et y allouer des ressources. Ils doivent garantir un enregistrement précis des données et se concentrer sur la qualité des données, le tout guidé par des politiques solides de gouvernance des données.

En réfléchissant au passé, nous apprenons que la prévision est possible. Pour l’avenir, nous comprenons que cela repose sur une tenue de registres diligente. L’élaboration de politiques pour l’enregistrement continu des données et l’attention portée à la granularité des données sont des éléments essentiels de notre cheminement vers l’avenir.

En ces temps incertains, des prévisions solides à long terme des cas de COVID-19 restent primordiales. La capacité de prévoir six mois à l’avance signifie que nous pouvons prédire les vagues futures et prendre des décisions éclairées. Cela nous aide à tirer le meilleur parti de nos ressources, à ralentir la propagation du virus et à encourager les gens à respecter les mesures sanitaires.

Même si des défis restent à venir, les algorithmes d’IA/ML offrent une voie à suivre pleine d’espoir lorsqu’ils sont associés à des pratiques de gouvernance des données efficaces et solides.

Enfin, il est important de reconnaître que les principes et pratiques évoqués ici ne concernent pas uniquement la COVID-19. Ils s’appliquent à la gestion des pandémies en général, fournissant un modèle pour gérer les crises sanitaires inattendues et préserver le bien-être public.

Cette histoire fait partie de Science X Dialog, où les chercheurs peuvent rapporter les résultats de leurs articles de recherche publiés. Visitez cette page pour plus d’informations sur ScienceX Dialog et comment participer.

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