Les chercheurs étudient comment l’intelligence artificielle (IA), y compris de grands modèles linguistiques tels que ChatGPT, peut être utilisée pour planifier des scénarios de futures pandémies.
publicitéEt si vous pouviez interpréter plus rapidement de grandes quantités de données sur la santé pour prédire la durée pendant laquelle un patient pourrait rester à l’hôpital, ou intégrer le comportement humain dans un modèle épidémiologique pour déterminer le seuil potentiel d’une épidémie virale ?
Ce sont quelques-unes des façons dont les chercheurs testent de nouveaux modèles d’intelligence artificielle (IA) pour mieux planifier les futures épidémies virales telles que «Maladie X« , un agent pathogène inconnu qui pourrait déclencher une pandémie de type COVID-19.
« L’un des points forts que nous voyons dans les approches basées sur l’IA pour analyser de grands ensembles de données est réellement la capacité d’identifier les premiers signaux d’anomalies potentielles en santé publique », a déclaré Alain Labrecque, directeur du Département de santé numérique et d’innovation à l’Université Harvard. . L’Organisation mondiale de la santé a déclaré à Euronews.next.
« Je pense qu’il existe de nombreuses façons différentes d’utiliser un outil informatique avancé comme l’IA pour améliorer la façon dont nous détectons les nouvelles épidémies et pandémies, mais aussi pour répondre à ces épidémies et pandémies.
Mais il a ajouté qu’il est important de lutter contre les biais et de fournir aux modèles de bonnes données, pas seulement sur une population spécifique. C’est un domaine dans lequel la recherche se développe, mais dans la pratique, le déploiement de certains de ces nouveaux modèles peut prendre du temps.
Gravité de la maladie et planification de la capacité hospitalière
Des chercheurs de l’Université de Yale aux États-Unis ont récemment a publié une étude Il aborde l’un des nombreux défis apparus pendant la pandémie de COVID-19 : comment gérer le débordement des hôpitaux.
« Le nombre de lits d’hôpitaux est limité et si vous avez une pandémie, par exemple [COVID-19]Vous voulez vous préparer. Nous regardons du point de vue de la santé publique. « Nous voulons être prêts si quelque chose arrive », a déclaré à EuronewsNext Vassilis Vassiliou, président du département des sciences de la santé environnementale à l’école de santé publique de Yale.
Leur modèle épidémiologique utilise une plateforme basée sur l’IA pour trier les patients en prédisant l’ampleur de la maladie et la durée de leur séjour à l’hôpital.
Ceci est basé sur les biomarqueurs cliniques et métaboliques qu’ils ont trouvés et qui aident à indiquer la progression de la maladie.
En cas d’épidémie future, dit Vassiliou, l’accent sera mis sur l’intégration des premières données dans un algorithme basé sur l’IA qui détermine la meilleure façon d’organiser les ressources hospitalières.
« Si quelque chose se produit très rapidement, vous avez le cadre, vous avez le modèle, vous avez l’algorithme que vous pouvez alimenter immédiatement. [with] Les premières données du premier pays où cela s’est produit. Ensuite, vous pourrez commencer à construire un nouveau modèle.
Pour lui, l’une des limites actuelles est le manque de données. « Pour chaque modèle d’IA, plus vous lui fournissez de données, moins vous aurez de contraintes », a-t-il déclaré.
À mesure qu’une maladie apparaît, vous devez trouver de nouveaux biomarqueurs qui peuvent influencer sa gravité, a déclaré Kirill Veselkov, co-auteur de l’étude de l’Imperial College de Londres.
« Les outils analytiques modernes actuels seront capables de mesurer des centaines de milliers de ces biomolécules », a-t-il déclaré.
« Donc, si vous souhaitez l’analyser, cela serait probablement impossible pour les médecins humains sans utiliser des algorithmes mathématiques sophistiqués et l’IA est particulièrement bien adaptée pour cela, pour identifier un modèle ou une combinaison de biomarqueurs et le relier au processus pathologique et à la maladie. résultat », a-t-il ajouté.
Mais leur modèle devra être étudié plus en détail auprès d’une population plus large, en tenant compte des comorbidités et d’autres facteurs avant de pouvoir être généralisé à la population générale.
« Utiliser l’intelligence artificielle pour déterminer la date de clôture »
Pour le COVID-19, un virus sur lequel nous disposons déjà d’informations, l’IA peut aider à planifier les hôpitaux, selon Rachel Dunscombe, membre du UK AI Council et actuelle PDG d’OpenEHR.
« Ce dont nous disposons, c’est un ensemble de données sur le terrain qui nous indiqueront la situation réelle et nous devons savoir si nous devons intervenir, si nous devons fermer nos portes, si nous devons augmenter la capacité », a déclaré Dunscombe. qui est également ancien directeur général de l’Académie numérique de l’Autorité. NHS, Euronews.next : « Les systèmes, si nécessaire, réduisent les activités facultatives pour économiser de l’espace. »
publicité« Nous pouvons réellement utiliser l’intelligence artificielle [in healthcare planning] « Travailler au bon moment pour fermer, porter des masques, vous savez, embaucher du personnel supplémentaire pour réduire l’activité que nous faisons au quotidien », a-t-elle ajouté.
Elle a déclaré qu’au Royaume-Uni, ils se sentent plus préparés à utiliser des modèles pour déterminer l’impact sur le terrain de certains scénarios après la pandémie de Covid-19.
« S’il est alimenté par les bonnes données et modéré de la bonne manière, il nous donnera les résultats les plus probables », a-t-elle ajouté.
« Il est difficile de représenter la prise de décision humaine. »
Des chercheurs de Virginia Tech aux États-Unis tentent de résoudre un problème distinct de modélisation d’une pandémie à l’aide de l’intelligence artificielle. C’est ainsi que l’on peut représenter avec précision la complexité du comportement humain lors d’une épidémie virale.
« Dans la modélisation traditionnelle, vous devez d’une manière ou d’une autre représenter la prise de décision humaine », ce qui est difficile à faire, a déclaré Navid Ghaffarzadgan, professeur agrégé à Virginia Tech, à EuronewsNext.
publicité« La raison en est que les humains sont complexes. Les sociétés sont difficiles à prédire. Avec des façons meilleures ou différentes de représenter les humains grâce à l’IA, vous avez désormais la possibilité de voir comment ils réagissent dans différents scénarios, et vous disposez de modèles qui intègrent le comportement humain dans eux », a-t-il ajouté.
dans le cadre de Leurs étudesactuellement en prépublication, les chercheurs ont modélisé une épidémie dans une ville appelée Dewberry Hollow avec un virus fictif appelé Catasat, afin d’éviter des biais potentiels lors de l’utilisation de ChatGPT.
Ils ont exploré comment les humains décidant de rester ou non à la maison pourraient influencer le modèle épidémique en fournissant un scénario et des caractéristiques de personnalité de divers « agents ».
Ils ont découvert que ces humains améliorés par l’IA imitaient « des comportements du monde réel tels que la mise en quarantaine lorsqu’ils sont malades et l’auto-isolement lorsque les cas augmentent » dans la simulation.
Les multiples vagues du virus étaient similaires aux vagues observées lors des épidémies précédentes qui se sont terminées par l’établissement du virus dans la communauté.
publicitéLa principale limite, disent-ils, est que son fonctionnement est coûteux et prend du temps, même s’ils s’attendent à ce que cela puisse s’améliorer à mesure que l’IA continue de se développer. D’autres disent que leur modèle doit encore être validé.
L’avenir de l’intelligence artificielle et des pandémies
En séparé Article publié L’année dernière, Ghvarzadekan a souligné les difficultés de prédire l’évolution de l’épidémie à l’aide de modèles d’intelligence traditionnels et artificiels. Il a constaté que les modèles d’IA ne fonctionnaient pas nécessairement mieux, mais que cela était dû en partie aux changements dans le comportement humain.
Certains affirment qu’il existe encore peu de recherches évaluant les performances de l’IA pendant la pandémie de COVID-19.
une Revoir l’article Publié dans la revue Frontiers in Medicine en 2021, il a analysé 78 études liées à l’utilisation de l’IA pendant la pandémie.
Ses utilisations incluent le diagnostic assisté par l’IA du COVID-19, la prévision d’une pandémie, ainsi que le développement de médicaments, tels que l’identification rapide de médicaments ou de produits capables de neutraliser la maladie.
publicitéIls ont conclu qu’il s’agissait d’un outil potentiel en cas d’épidémie, mais que des recherches continues étaient nécessaires à ce sujet.
L’étude de dépistage basée sur l’IA en était au stade de la recherche et du développement, mais il faudra un certain temps avant que ces modèles d’IA puissent être utilisés pour planifier de futures pandémies, comme l’agent pathogène inconnu que l’Organisation mondiale de la santé appelle la maladie X, a déclaré Veselkov. .
« Nous devons vraiment faire progresser les outils, mais nous devons aussi beaucoup réfléchir, notamment lorsqu’il s’agit d’applications de soins de santé, d’applications en cas de pandémie, d’applications au niveau de la population. Nous devons réfléchir à la sécurité et à la robustesse de la solution ainsi qu’à la limites de la solution », a-t-il déclaré.
