L’intelligence artificielle peut être une pandémie de sauvetage … un jour

Le 30 décembre, des chercheurs utilisant des systèmes d’intelligence artificielle pour parcourir les médias et les plateformes sociales ont détecté la propagation d’une maladie grippale inhabituelle à Wuhan, en Chine. Il faudra des jours avant que l’Organisation mondiale de la santé publie une évaluation des risques et un mois complet avant que l’agence des Nations Unies ne déclare une urgence mondiale de santé publique pour le nouveau coronavirus.

Les systèmes d’IA auraient-ils pu accélérer le processus et limiter, voire arrêter, l’étendue de la pandémie de COVID-19?

Clark Freifeld, un informaticien de l’Université du Nord-Est travaillant avec la plate-forme mondiale de surveillance des maladies HealthMap, l’un des systèmes détectant l’épidémie, a déclaré qu’il restait une question ouverte.

“Nous avons identifié les premiers signaux, mais la réalité est qu’il est difficile de dire quand vous avez une maladie respiratoire non identifiée s’il s’agit d’une situation vraiment grave”, a déclaré Freifeld.

Dataminr, une société de technologie de détection des risques en temps réel, a déclaré avoir émis le premier avertissement concernant COVID-19 le 30 décembre sur la base de témoignages oculaires provenant des hôpitaux de Wuhan, de photos de la désinfection du marché des fruits de mer de Wuhan où le virus est originaire et d’un avertissement de un médecin chinois qui est décédé plus tard du virus lui-même.

“L’un de nos plus grands défis est que nous avons tendance à être réactifs dans ces situations, c’est la nature humaine”, a déclaré Kamran Khan, fondateur et chef de la direction de la société de dépistage des maladies BlueDot basée à Toronto, l’un des premiers systèmes à avoir déclenché des signaux d’alerte en décembre. au cours de l’épidémie.

“Chaque fois que vous faites face à une nouvelle maladie émergente, vous n’avez pas toutes les réponses. Le temps est votre ressource la plus précieuse; vous ne pouvez pas la récupérer.”

Khan, qui est également professeur de médecine et de santé publique à l’Université de Toronto, a déclaré à l’AFP par téléphone que les données montraient “des échos de l’épidémie de SRAS 17 ans plus tôt, mais nous ne savions pas à quel point c’était contagieux”.

Néanmoins, les systèmes d’IA se sont révélés utiles pour suivre les épidémies en parcourant un large éventail de sources allant des réservations de compagnies aériennes, des messages Twitter et Weibo aux reportages et aux capteurs sur les appareils connectés.

Les humains dans la boucle
Pourtant, Freifeld a déclaré que les systèmes d’IA ont des limites, et les grandes décisions doivent encore être prises par les humains.

“Nous utilisons le système d’IA comme multiplicateur de force, mais nous sommes attachés au concept d’avoir des humains dans la boucle”, a-t-il déclaré.

L’IA et les systèmes d’apprentissage automatique sont susceptibles d’aider la bataille de plusieurs manières, du suivi de l’épidémie elle-même à l’accélération du dépistage des drogues.

“Nous pouvons exécuter des simulations comme nous ne l’avons jamais fait auparavant, nous comprenons les voies biologiques comme nous ne l’avons jamais compris auparavant, et c’est tout à cause de la puissance de l’IA”, a déclaré Michael Greeley de la société d’actions Flare Capital Partners, qui a investi dans plusieurs startups médicales IA.

Mais Greeley a déclaré qu’il reste difficile d’appliquer ces technologies à des secteurs tels que l’administration de médicaments où le temps de test normal peut être de plusieurs années.

“Il y a une pression extraordinaire sur l’industrie pour qu’elle commence à utiliser ces outils même s’ils ne sont pas prêts pour les heures de grande écoute”, a-t-il déclaré.

Selon Khan, l’intelligence artificielle aide à la phase de confinement avec des systèmes qui utilisent des données de localisation de smartphone “anonymisées” pour suivre la progression de la maladie et trouver des points chauds, et pour déterminer si les gens suivent les directives de “distanciation sociale”.

Andrew Kress, PDG de la société de technologies de la santé HealthVerity, a déclaré qu’il reste difficile de collecter des données médicales pour les épidémies tout en respectant la vie privée des patients.

Il est possible de détecter des tendances avec des signaux tels que les visites en pharmacie et les ventes de certains médicaments ou même des recherches en ligne, a déclaré Kress, mais l’agrégation a des implications sur la vie privée.

“Nous devons avoir une véritable discussion sur l’équilibre et l’utilité autour de cas d’utilisation spécifiques et potentiellement le bon type de recherche pour continuer à trouver de nouvelles façons de tirer parti de certaines de ces sources de données non traditionnelles”, a déclaré Kress.

Exploration de données
Les systèmes d’IA sont également mis à contribution pour parcourir les milliers d’études de recherche afin de trouver des indices sur les traitements qui pourraient être efficaces.

La semaine dernière, des chercheurs ont rejoint la Maison Blanche dans le but de mettre à disposition quelque 29 000 articles de recherche sur les coronavirus qui peuvent être analysés pour l’exploration de données.

L’effort a réuni le Allen Institute for AI, Chan Zuckerberg Initiative, Microsoft, Georgetown University et d’autres.

Grâce à Kaggle, une communauté d’apprentissage automatique et de science des données appartenant à Google, ces outils seront ouvertement disponibles pour les chercheurs du monde entier.

“Il est difficile pour les gens de parcourir manuellement plus de 20 000 articles et de synthétiser leurs résultats”, a déclaré le PDG et co-fondateur de Kaggle, Anthony Goldbloom.

“Les récents progrès technologiques peuvent être utiles ici. Nous mettons des versions lisibles par machine de ces articles devant notre communauté de plus de quatre millions de scientifiques des données. Notre espoir est que l’IA puisse être utilisée pour aider à trouver des réponses à un ensemble clé des questions sur COVID-19. “