L’apprentissage automatique peut aider à ralentir les futures pandémies – Technoguide

L’intelligence artificielle pourrait être l’une des clés pour limiter la propagation des infections lors de futures pandémies. Dans une nouvelle étude, des chercheurs de l’Université de Göteborg ont étudié comment l’apprentissage automatique peut être utilisé pour trouver des méthodes de test efficaces pendant les épidémies, contribuant ainsi à mieux contrôler les épidémies.

Dans l’étude, les chercheurs ont développé une méthode pour améliorer les stratégies de test pendant les épidémies et, avec des informations relativement limitées, être en mesure de prédire quelles personnes offrent le meilleur potentiel de test.

“Cela peut être un premier pas vers la société pour mieux contrôler les futures épidémies majeures et réduire la nécessité de fermer la société”, déclare Laura Natali, doctorante en physique à l’Université de Göteborg et auteur principal de l’étude publiée.

L’apprentissage automatique est un type d’intelligence artificielle et peut être décrit comme un modèle mathématique dans lequel les ordinateurs sont formés pour apprendre à voir les connexions et à résoudre des problèmes à l’aide de différents ensembles de données. Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique dans une simulation d’une épidémie, où les informations sur les premiers cas confirmés ont été utilisées pour estimer les infections dans le reste de la population. Des données sur le réseau de contacts de la personne infectée et d’autres informations ont été utilisées: avec qui elle a été en contact étroit, où et pendant combien de temps.

“Dans l’étude, l’épidémie peut être rapidement maîtrisée lorsque la méthode est utilisée, tandis que des tests aléatoires conduisent à une propagation incontrôlée de l’épidémie à un plus grand nombre d’individus infectés. Dans des conditions réelles, des informations peuvent être ajoutées, telles que des données démographiques, l’âge et les conditions liées à la santé, ce qui peut améliorer encore plus l’efficacité de la méthode. La même méthode peut également être utilisée pour prévenir les réinfections dans la population si l’immunité après la maladie n’est que temporaire. “

Elle souligne que l’étude est une simulation et que des tests avec des données réelles sont nécessaires pour améliorer encore la méthode. Par conséquent, il est trop tôt pour l’utiliser dans la pandémie de coronavirus en cours. Dans le même temps, elle considère la recherche comme une première étape pour pouvoir mettre en œuvre des initiatives plus ciblées pour réduire la propagation des infections, car la stratégie de test basée sur l’apprentissage automatique s’adapte automatiquement aux caractéristiques spécifiques des maladies. À titre d’exemple, elle mentionne la possibilité de prédire facilement si un groupe d’âge spécifique doit être testé ou si une zone géographique limitée est une zone à risque, comme une école, une communauté ou un quartier spécifique.

«Lorsqu’une épidémie de grande ampleur a commencé, il est important d’identifier rapidement et efficacement les individus infectieux. Dans les tests aléatoires, il existe un risque important de ne pas y parvenir, mais avec une stratégie de dépistage plus axée sur les objectifs, nous pouvons trouver plus d’individus infectés et ainsi obtenir également les informations nécessaires pour réduire la propagation de l’infection. Nous montrons que l’apprentissage automatique peut être utilisé pour développer ce type de stratégie de test », dit-elle.

Il existe peu d’études antérieures qui ont examiné comment l’apprentissage automatique peut être utilisé en cas de pandémie, en particulier en mettant clairement l’accent sur la recherche des meilleures stratégies de test.

“Nous montrons qu’il est possible d’utiliser des informations relativement simples et limitées pour faire des prédictions sur les personnes les plus avantageuses à tester. Cela permet une meilleure utilisation des ressources de test disponibles.”

Source de l’histoire:

Matériel fourni par l’Université de Göteborg. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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