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We live in an era where technologies are taking more and more place in our daily lives. Big data, artificial intelligence, IoT, blockchain … words that still seemed barbaric a few years ago, have their place today in digital tools. This is why at a time when an epidemic is affecting the whole world, it is interesting to wonder what is the place of digital technology and these new technologies in the health crisis? What is their use when all means are good to fight against this virus?
As a reminder, this dear coronavirus is actually a misnomer designating a family of viruses mainly causing respiratory and digestive infections.
Si la crise sanitaire actuelle marque les esprits par sa vitesse de propagation extrêmement rapide, il faut tout de même rappeler qu’une épidémie de coronavirus avait déjà eu lieu au début du siècle. En effet, le coronavirus est responsable de la crise du SRAS (syndrome respiratoire aigu sévère) de 2002-2003 où plus de 30 pays ont recensé des milliers de cas durant plusieurs mois.
Mais la crise de la Covid-19 de 2020 revêt des caractéristiques différentes. Sa propagation très rapide a mené à un chaos sanitaire qu’il a fallu maîtriser. Dans un monde beaucoup plus digitalisé et connecté qu’en 2002, il est apparu évident d’intégrer ces nouveaux outils numériques pour gérer ce fléau.
Avant de démontrer leur utilité dans cette crise sanitaire, il est utile de rappeler ce que sont le Big Data et l’Intelligence artificielle.
Le Big Data désigne un ensemble massif de données qu’un outil numérique classique est incapable de traiter à cause du volume toujours plus important d’informations disponibles. Ces données proviennent de différentes sources et sont de différentes natures ce qui constitue l’un des enjeux sur lequel repose précisément le Big Data. En effet, il offre à tout le monde la possibilité de consulter des bases de données géantes grâce à un outil répondant à la règle des 3V :
De nouveaux outils analytiques et de modélisation ont vu le jour pour utiliser ces volumes de données massives à bon escient. C’est le cas de la lutte contre la Covid-19.
L’intelligence artificielle regroupe l’ensemble des techniques pouvant permettre à une machine de simuler une intelligence réelle. Ces techniques reposent sur des réseaux de neurones artificiels constitués de serveurs. Ils sont capables de prendre en compte de lourds calculs au sein de bases de données immenses. Des algorithmes viennent en renfort pour optimiser les calculs au fur et à mesure des traitements afin de rendre la machine de plus en plus efficace.
La force de cet outil dans la crise du coronavirus s’explique par la capacité, comme le Big Data, à identifier et analyser des données plus rapidement qu’un humain. Cela permet de gagner du temps et c’est la clé du succès contre ce virus à la propagation extrêmement rapide.
De cette manière, il est utile de mettre à profit ces deux technologies pour la santé publique. La transmission des données est beaucoup plus rapide. Et un nombre colossal de données peut être traité et analysé. Le Big Data a alors été sollicité pour étudier ces différents éléments, issus de bases de données médicales principalement.
Il a également été sollicité pour réaliser des modélisations de l’activité virale pour guider les professionnels de santé. Et ainsi aider les autorités à établir des plannings et des contrôles à travers le monde.
De bons résultats ont aussi été obtenus en combinant l’outil du Big Data avec :
Ceci afin de traiter de manière efficace de nombreuses données localisées :
Plusieurs institutions et groupes de recherche ont utilisé la technologie du SIG pour analyser des informations concernant par exemple la représentation graphique de l’épidémie ou les consultations cliniques pour de la fièvre. Le but était de développer un moyen rapide d’identifier les éléments clés de l’évolution de l’épidémie. Les données socio-spatiales et géographiques étaient des informations idéales car actualisées régulièrement mais leur volumétrie était massive.
En effet, pour garantir une analyse rapide de la situation, il faut pouvoir étudier les dynamiques spatiotemporelles à multiples échelles en reliant différents départements de santé à internet.
Grâce au Big Data, toutes ces informations ont pu être unifiées et triées malgré les nombreuses sources différentes. Elles ont été appliquées dans les analyses spatiotemporelles et les systèmes de visualisation de l’étendue de la pandémie. Elles ont été intégrées dans une seule carte dynamique à multi-échelle afin de pouvoir visualiser les données épidémiques à l’échelle d’un pays, d’une région, d’une ville ou d’un quartier selon le besoin recherché (voir image ci-dessous).
La technologie Big Data a aussi permis le développement de cartes dynamiques avec code couleur pour transmettre une information plus intuitive : de bleu à noir pour la mortalité, de jaune à vert pour les cas guéris, etc.
Figure 1 : Système de recherche d’information dynamique pour plusieurs échelles. (a) Au niveau de la ville ; (b) au niveau du canton ; (c) au niveau communautaire.
Le traçage spatio-temporel représente un enjeu majeur dans le suivi du virus. En effet, lorsqu’il est corrélé aux données médicales, il permet d’établir la trajectoire prise par un patient atteint de Covid-19 afin de surveiller l’évolution du virus dans ces zones et identifier d’éventuels nouveaux foyers épidémiques.
Du fait de l’évolution rapide du virus et de son étendue mondiale, les ressources médicales ont été déséquilibrées et très hétérogènes entre les différentes populations. Grâce aux données spatio-temporelles dynamiques traitées en temps réel par le Big Data, il était plus simple d’analyser les besoins des différents pays et de fournir l’aide appropriée au fur et à mesure.
C’est avec un tel système d’évaluation que l’approvisionnement en matériel a pu être possible. Et le risque associé à l’acheminement dans les zones demandées maîtrisé.
L’intelligence artificielle a joué un rôle important dans la gestion de cette crise de différentes manières. À commencer par la combinaison de cette dernière avec des systèmes de reconnaissance faciale. Cette technologie est utilisée pour déceler la température d’une personne grâce à une image thermique (dans les transports en commun par exemple).
L’image ci-dessous détecte par caméra thermique les personnes ayant de la fièvre. Les individus présentant ce symptôme sont identifiés grâce au logiciel de reconnaissance faciale. Ensuite, l’intelligence artificielle se charge de les catégoriser comme cas à risque afin de les isoler. Ces pratiques ont été fortement utilisées en Chine.
Un groupe de chercheurs de l’université de Stanford a d’ailleurs créé un algorithme permettant d’améliorer les systèmes de reconnaissance faciale afin de reconnaître les visages même s’ils sont couverts par un masque médical, une barbe ou des lunettes.
Même si la plupart des patients sont des cas bénins, les médecins doivent appliquer les mêmes méthodes intensives pour isoler, traiter et surveiller tous les patients. Les algorithmes d’IA permettent d’aider au triage des patients Covid :
L’IA pourrait aussi accélérer la découverte de nouveaux médicaments contre la Covid-19.
D’autres outils numériques ont eu un impact sur la gestion de cette crise tel que :
Grâce à sa capacité de prédiction et d’analyse, elle permet de développer des modèles de calculs avancés pour tracer l’information et prédire l’évolution de la maladie.
Lors d’une visite chez le médecin, si un patient combine des symptômes et un historique de voyage dans une zone à risque, une alerte est automatiquement lancée. Ses données sont immédiatement remontées à l’organisme en charge de la détection de nouveaux cas.
Dans les aéroports pour classer les risques infectieux des voyageurs (de faible à élevé) le QR code est mis en place. En effet, des rapports se font en ligne aisément. Si le risque est faible, la personne reçoit un SMS sur son téléphone à l’arrivée à l’aéroport. Si le risque est élevé, une mise en quarantaine le temps de la période d’incubation est réalisable.
Une plateforme permet aux agences de santé publique d’accéder à des données pour la surveillance de la pandémie. Par exemple, le site Internet « Worldometer » fournit des mises à jour en temps réel du nombre de personnes atteintes par la Covid-19. Ou bien encore des cartes de traçage en temps réel pour suivre les cas de coronavirus à travers le monde grâce à des données recueillies auprès des organismes internationaux de santé tels que l’OMS.
Elles améliorent en effet la communication en santé publique envers la population. Par exemple à Singapour, le gouvernement s’est associé à Whatsapp pour informer le public en temps réel. Ainsi, le gouvernement utilise ce réseau social pour envoyer des informations précises sur la Covid-19 par ce biais. Il utilise aussi les réseaux sociaux pour partager massivement des informations mises à jour en temps réel.
Certaines entreprises de blockchain ont développé un partenariat avec des pharmacies afin de livrer des médicaments chez le patient à l’aide d’un système de suivi précis et fiable.
Les gouvernement ont recouru aux données ouvertes, ou Open Data. Des données ouvertes et mises à disposition librement. En France, l’Agence de santé publique a transmis certaines données telles que le nombre de passages aux urgences, le nombre d’hospitalisations, etc. Cette pratique non seulement tend à offrir une vue d’ensemble de la propagation du virus à n’importe qui. Mais cela montre aussi une volonté de collaboration mondiale pour maximiser les informations et trouver une solution à cette crise.
En réponse immédiate à la propagation rapide de la Covid-19 au sein des populations, de nombreux pays ont fermé les services non urgents dans les hôpitaux et reporter des opérations. Cette décision n’est pas viable sur le long terme et des outils numériques peuvent pallier ces fermetures temporaires :
Sur le long terme, les efforts faits maintenant sur les technologies numériques en temps de crise et leur utilisation en santé seront peut-être les prémices d’une meilleure acceptation de ces outils à l’avenir.
Selon certaines prévisions, la Covid-19 va propulser l’innovation et l’adoption de l’IA et du Big Data dans notre quotidien. Ce serait un impact positif du virus, car cela permettrait de transformer la manière de travailler actuellement en intégrant les technologies au cœur des outils de différents domaines, à commencer par la santé.
L’adoption de ces nouvelles technologies dans notre quotidien nécessitera encore un temps d’adaptation et de transition. Mais le confinement imposé par la propagation de la Covid-19 aura été un réel accélérateur à l’adoption du télétravail pour de nombreuses entreprises qui ne l’utilisaient pas jusqu’à présent. Si les outils n’étaient pas en place dans beaucoup de structures, le confinement aura permis de franchir le pas et de l’instaurer définitivement sur le long terme. En résumé, l’histoire a montré qu’une crise, quelle qu’elle soit, apporte toujours des opportunités.
Léa Goux
L’intelligence artificielle et la recherche pharmaceutique