Analyser l’impact mondial de la COVID-19 grâce à l’intelligence artificielle

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Une équipe de recherche de l’Université de Montréal et de l’Université McGill a obtenu un financement de 500 000 $ des Instituts de recherche en santé du Canada pour adapter et appliquer des méthodes d’apprentissage automatique aux systèmes de surveillance numérique des maladies qu’exploitent l’Agence de la santé publique du Canada et l’Organisation mondiale de la santé (OMS).

«L’objectif principal de notre étude est de parvenir à décrire comment les communautés réagissent à la COVID-19 et à documenter la mise en œuvre et l’efficacité des interventions de santé publique au pays et dans le monde», affirme Caroline Quach-Thanh, professeure au Département de microbiologie, infectiologie et immunologie de l’UdeM et médecin responsable de l’unité de prévention et de contrôle des infections au CHU Sainte-Justine, où elle assure la planification des mesures liées à la COVID-19 en ce qui concerne la prévention de la maladie et la gestion des employés exposés.

La pédiatre, microbiologiste-infectiologue et épidémiologiste travaille actuellement avec ses collègues David L. Buckeridge, Yue Li et Nicholas B. King, de l’Université McGill, à améliorer le suivi des réactions de la population et celui des mesures en termes de santé publique.

«Le Canada a joué un rôle de premier plan dans la mise au point de systèmes informatiques de balayage des nouvelles sur Internet pour détecter les signaux de maladies infectieuses, souligne Caroline Quach-Thanh. Nous collaborons avec l’Agence de la santé publique du Canada et l’OMS pour concevoir des méthodes d’intelligence artificielle destinées à analyser les nouvelles sur Internet afin de comprendre comment les communautés et les agences de santé publique du monde entier réagissent à l’épidémie de coronavirus.»

Une surveillance mondiale essentielle

La surveillance mondiale est essentielle afin d’orienter les mesures de santé publique pour contenir la propagation des maladies infectieuses telles que la COVID-19, ajoute la Dre Quach-Thanh. «Les systèmes de surveillance numérique des maladies, communément appelés DDS [pour digital disease surveillance], utilisent des méthodes de l’intelligence artificielle pour parcourir les informations dans les rapports des médias en ligne à travers le monde dans le but de repérer des informations sur les épidémies.»

Alors que les systèmes de DDS actuels se concentrent uniquement sur la détection ‒ puisqu’ils n’automatisent pas l’extraction d’informations relatives aux réponses de la communauté et de la santé publique ‒, le dispositif de l’équipe de l’UdeM et de l’Université McGill vise à combler cette lacune en caractérisant l’évolution mondiale de la COVID-19 sur le plan des réactions communautaires et sur celui des réponses des organisations de santé publique. Pour ce faire, les chercheurs devront appliquer des méthodes d’apprentissage automatique à tous les médias en ligne des systèmes de DDS. Un travail de moine.

À ce jour, la plateforme de DDS utilisée par l’OMS a répertorié 1,54 million d’articles pertinents pour la santé publique, dont 488 000 sur le coronavirus. Les annotations systématiquement disponibles pour chacun de ces textes permettent de connaître la date, l’emplacement géographique, le type de maladie, la source et la langue d’origine.

Les chercheurs espèrent pouvoir comparer l’évolution de la pandémie de COVID-19 dans les médias d’information en ligne avec celle établie à travers les sources officielles. Ils visent également à évaluer les différences observées qui peuvent être expliquées par des biais dans les médias ou d’autres facteurs.

Selon la Dre Quach-Thanh, les résultats aideront à comprendre les répercussions de la pandémie, à déterminer des stratégies efficaces pour la contenir et à contribuer à une meilleure surveillance mondiale des maladies à l’avenir.

Source : UDM

Maria Rodriguez
Maria Rodriguez
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