L'intelligence artificielle pour les prévisions à plusieurs échelles en cas d'urgence épidémiologique – AIMPI

La détection rapide des maladies émergentes est essentielle pour prévenir les épidémies à grande échelle, minimiser l'impact sur la santé publique et évaluer l'efficacité des interventions. Ce programme de recherche introduit un cadre mathématique innovant qui intègre des technologies de pointe en matière d'intelligence artificielle (IA) et "machine learning" (ML) afin d'améliorer la précision et l'efficacité des systèmes d'alerte précoce (SAP) des maladies émergentes. Jusqu'à présent, la surveillance des épidémies potentielles s'est appuyée sur des approches classiques: e.g., l'identification des hôtes zoonotiques, l'utilisation de la phylogénétique pour localiser les réservoirs animaux, la caractérisation des virus à potentiel pandémique en laboratoire, les données alimentant des SAP avancés qui appliquent des modèles (par exemple, en ajustant un modèle de transmission) pour détecter des schémas changeants et irréguliers. Toutefois, ces approches sont limités par l'incertitude et la rareté des données, manquent de souplesse pour saisir les dynamiques complexes de transmission des maladies et peinent à intégrer efficacement des données multimodales, hétérogènes et non structurées. En s'appuyant sur les progrès rapides de l'IA et de la ML, le cadre proposé créera un système d'alerte précoce de pointe capable d'identifier des profils anormaux et atypiques dans des ensembles de données hétérogènes et non structurés, telles que les données hospitalières, l'épidémiologie des eaux usées, les tendances des médias sociaux, la surveillance événementielle et les données de séquençage à haut débit, parallèlement aux données de surveillance traditionnelles. Les principaux objectifs sont: i) quantifier le risque d'émergence et établir un seuil d'émergence; ii) utiliser les données hétérogènes pour apprendre de manière dynamique les principaux paramètres indiquant l'émergence d'une épidémie. Les résultats permettront de réagir plus rapidement aux nouvelles épidémies.