{"id":7088,"date":"2025-06-06T18:55:43","date_gmt":"2025-06-06T16:55:43","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-nouvel-outil-dia-reimagine-la-prevision-des-maladies-infectieuses-surpasse-les-methodes-de-pointe-existantes\/"},"modified":"2025-06-06T18:55:52","modified_gmt":"2025-06-06T16:55:52","slug":"un-nouvel-outil-dia-reimagine-la-prevision-des-maladies-infectieuses-surpasse-les-methodes-de-pointe-existantes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-nouvel-outil-dia-reimagine-la-prevision-des-maladies-infectieuses-surpasse-les-methodes-de-pointe-existantes\/","title":{"rendered":"Un nouvel outil d’IA r\u00e9imagine la pr\u00e9vision des maladies infectieuses, surpasse les m\u00e9thodes de pointe existantes"},"content":{"rendered":"
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Un outil d’IA, cr\u00e9\u00e9 par des chercheurs des universit\u00e9s Johns Hopkins et Duke, pourrait r\u00e9volutionner la fa\u00e7on dont les responsables de la sant\u00e9 publique pr\u00e9disent, suivent et g\u00e8rent les \u00e9pid\u00e9mies de maladies infectieuses, notamment la grippe et le Covid-19.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Covid-19 a \u00e9lucid\u00e9 le d\u00e9fi de pr\u00e9dire la propagation de la maladie en raison de l’interaction de facteurs complexes qui changeaient constamment\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 l’auteur Lauren Gardner de Johns Hopkins, un expert en mod\u00e9lisation qui a cr\u00e9\u00e9 le tableau de bord Covid-19 qui a \u00e9t\u00e9 invoqu\u00e9 par des personnes dans le monde pendant la Pandemie.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Lorsque les conditions \u00e9taient stables, les mod\u00e8les \u00e9taient bien. Cependant, lorsque de nouvelles variantes ont \u00e9merg\u00e9 ou que les politiques ont chang\u00e9, nous \u00e9tions terribles pour pr\u00e9dire les r\u00e9sultats parce que nous n’avions pas les capacit\u00e9s de mod\u00e9lisation pour inclure des types d’informations critiques. Le nouvel outil comble cette lacune.\u00a0\u00bb<\/p>\n

L’\u0153uvre est publi\u00e9e dans Science informatique de la nature<\/i>.<\/p>\n

Pendant la pand\u00e9mie de coronavirus, la technologie qui sous-tend le nouvel outil n’existait pas. L’\u00e9quipe utilise pour la premi\u00e8re fois une mod\u00e9lisation grande langue, le type d’IA g\u00e9n\u00e9ratif utilis\u00e9 le plus c\u00e9l\u00e8bre dans le chatgpt, pour pr\u00e9dire la propagation de la maladie.<\/p>\n

Au lieu de traiter la pr\u00e9diction simplement comme un probl\u00e8me math\u00e9matique, le mod\u00e8le, qui est nomm\u00e9 pand\u00e9millm, raisonnes avec lui, en consid\u00e9rant des entr\u00e9es telles que des pointes d’infection r\u00e9centes, de nouvelles variantes et des mandats de masque.<\/p>\n

L’\u00e9quipe a nourri les flux d’informations mod\u00e8les, y compris les donn\u00e9es jamais utilis\u00e9es auparavant dans les outils de pr\u00e9diction pand\u00e9mique, et a trouv\u00e9 que la pand\u00e9millm pourrait pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision les mod\u00e8les de maladie et les tendances de l’hospitalisation d’une \u00e0 trois semaines, surpassant syst\u00e9matiquement d’autres m\u00e9thodes, y compris les plus performantes du COVIDHUB du CDC.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Un d\u00e9fi urgent dans la pr\u00e9diction des maladies essaie de comprendre ce qui entra\u00eene des surtensions dans les infections et les hospitalisations, et de construire ces nouveaux flux d’information dans la mod\u00e9lisation\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Gardner.<\/p>\n

Le mod\u00e8le s’appuie sur quatre types de donn\u00e9es:<\/p>\n

    \n
  • Donn\u00e9es spatiales au niveau de l’\u00c9tat, y compris les informations sur la d\u00e9mographie, le syst\u00e8me de soins de sant\u00e9 et les affiliations politiques.<\/li>\n
  • Les donn\u00e9es \u00e9pid\u00e9miologiques des s\u00e9ries chronologiques telles que les cas signal\u00e9s, les hospitalisations et les taux de vaccination.<\/li>\n
  • Donn\u00e9es sur les politiques de sant\u00e9 publique, y compris la rigueur et les types de politiques gouvernementales.<\/li>\n
  • Donn\u00e9es de surveillance g\u00e9nomique comprenant des informations sur les caract\u00e9ristiques des variantes de la maladie et leur pr\u00e9valence.<\/li>\n<\/ul>\n

    Apr\u00e8s avoir consomm\u00e9 ces informations, le mod\u00e8le peut pr\u00e9dire comment les diff\u00e9rents \u00e9l\u00e9ments se r\u00e9uniront pour affecter le comportement de la maladie.<\/p>\n

    Pour le tester, l’\u00e9quipe l’a appliqu\u00e9e r\u00e9troactivement \u00e0 la pand\u00e9mie Covid-19, en per\u00e7ant sur chaque \u00c9tat am\u00e9ricain sur 19 mois. Par rapport \u00e0 d’autres mod\u00e8les, le nouvel outil a \u00e9t\u00e9 particuli\u00e8rement r\u00e9ussi lorsque l’\u00e9pid\u00e9mie \u00e9tait en flux.<\/p>\n

    \u00ab\u00a0Traditionnellement, nous utilisons le pass\u00e9 pour pr\u00e9dire l’avenir\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 l’auteur Hao \u00ab\u00a0Frank\u00a0\u00bb Yang, professeur adjoint de Johns Hopkins en g\u00e9nie civil et syst\u00e8me sp\u00e9cialis\u00e9 dans le d\u00e9veloppement d’une IA fiable.<\/p>\n

    \u00ab\u00a0Mais cela ne donne pas au mod\u00e8le des informations suffisantes pour comprendre et pr\u00e9dire ce qui se passe. Au lieu de cela, ce cadre utilise de nouveaux types d’informations en temps r\u00e9el.\u00a0\u00bb<\/p>\n

    Avec les donn\u00e9es n\u00e9cessaires, le mod\u00e8le peut \u00eatre adapt\u00e9 pour toute maladie infectieuse, y compris la grippe oiseaux, le Monkeypox et le RSV.<\/p>\n

    L’\u00e9quipe explore maintenant la capacit\u00e9 des LLM \u00e0 reproduire la fa\u00e7on dont les individus prennent des d\u00e9cisions concernant leur sant\u00e9, en esp\u00e9rant qu’un tel mod\u00e8le aiderait les officiels \u00e0 concevoir des politiques plus s\u00fbres et plus efficaces.<\/p>\n

    \u00ab\u00a0Nous savons par Covid-19 que nous avons besoin de meilleurs outils afin que nous puissions \u00e9clairer des politiques plus efficaces\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Gardner. \u00ab\u00a0Il y aura une autre pand\u00e9mie, et ces types de cadres seront cruciaux pour soutenir la r\u00e9ponse en sant\u00e9 publique.\u00a0\u00bb<\/p>\n

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