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Le Big data au service de l'épidémiologie

Le Big data au service de l'épidémiologie
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L’analyse des Big data n’est pas une réponse miracle, mais elle permet néanmoins d’adresser certains problèmes spécifiques du domaine de la santé, notamment quand on parle de suivi épidémiologique. Quelques initiatives pionnières ont ainsi démontré un intérêt certain.
Publié le 13 Juillet 2016 par Kevin Minois dans transformation digitale
Le Big data au service de l’épidémiologie

L’analyse des Big data n’est pas une réponse miracle, mais elle permet néanmoins d’adresser certains problèmes spécifiques du domaine de la santé, notamment quand on parle de suivi épidémiologique. Quelques initiatives pionnières ont ainsi démontré un intérêt certain.

Anticiper et prévenir les épidémies de grippe


En août dernier, Google a discrètement enterré Google Flu Trends. Lancé en 2008, ce service devait prédire l’évolution des épidémies de grippe en temps réel, en s’appuyant sur les recherches sur Internet et leur localisation.

Il a affiché ses limites en sous-estimant l’épidémie de la grippe aviaire H1N1 en 2009, et au contraire en surestimant la grippe saisonnière de 2012-13 aux Etats-Unis, ayant prédit 50% de cas en plus que constaté selon la revue scientifique Nature.

Bien que mitigés, ces résultats ont attiré l’attention de chercheurs sur l’apport des Big data pour la compréhension des mécanismes de propagation des épidémies. Des chercheurs de Harvard ont ainsi mis au point un modèle statistique, nommé ARGO (AutoRegression with Google search data), corrigeant les faiblesses de l’outil de la firme de Mountain View.

Le modèle reprend les données du moteur de recherche, désormais envoyées directement à certaines institutions, dont l’Hôpital pour enfants de Boston relevant de la faculté de médecine de Harvard. Il les croise avec d’autres : données de l’agence de veille sanitaire américaine actualisées chaque semaine, saisonnalité des épidémies de grippe, changements dans les comportements de recherche sur Internet, etc.

Selon une étude publiée en novembre 2015 dans la revue de l’académie des sciences américaine PNAS, la méthode ARGO bat Google Flu Trends et les autres modèles statistiques : il est au moins deux fois plus précis, et aussi plus flexible et évolutif. Les chercheurs de Harvard vont rendre leur modèle open source pour permettre aux pouvoirs publics, américains ou autres, de mieux préparer les campagnes de vaccination. Pour mémoire, la grippe tue entre 250 000 et 500 000 personnes dans le monde chaque année selon l’Organisation mondiale de la Santé.

La solidarité digitale repousse Ebola


Les catastrophes naturelles et sanitaires posent de lourds défis de logistique et d’organisation de l’aide d’urgence. Peuvent-ils, eux aussi, profiter des Big data ? Prenons l’exemple de la prolifération du virus Ebola en Afrique de l’Ouest.

Premier enjeu : la localisation des personnes malades est cruciale lors d’une épidémie.

Or les régions concernées ne sont pas toujours cartographiées de façon suffisamment précise. D’où la décision de Médecins sans frontières et de la Croix Rouge de travailler avec Openstreetmap, service de cartographie participatif, et environ 240 « data scientists » volontaires pour représenter les régions et grandes villes potentiellement touchées, à partir d’images satellites et de données en libre accès.

Grâce à ce travail, la plateforme Healthmap a été conçue par l’Hôpital pour enfants de Boston pour cartographier l’épidémie d’Ebola et son évolution. Dotée d’une intelligence artificielle, Healthmap s’appuie sur des données en 15 langues : rapports officiels gouvernementaux et d’organisations de santé internationales, réseaux sociaux, sites d’information et témoignages d’habitants.

Autre enjeu : pour anticiper la diffusion d’un virus, les autorités de santé doivent aussi connaître les déplacements de population.

Au Sénégal, Tigo et Orange ont travaillé avec Flowminder, une ONG suédoise spécialisée dans l’analyse de données de santé publique.

Les opérateurs ont ouvert un accès anonymisé aux données de leurs abonnés, permettant ainsi à l’ONG de cartographier les déplacements de population. Au Nigéria, le gouvernement est allé plus loin, au risque d’un manque d’éthique, en validant un décret sur l’accès aux données non anonymisées des téléphones portables des victimes du virus afin de localiser rapidement tous leurs contacts en croisant les données.

L’urgence peut-elle justifier pareille décision ? Le débat éthique n’a pas eu lieu sur le moment, et il est loin d’être clos.  En tout cas, l’analyse des Big data a été très utile pour résorber l’épidémie d’Ebola. Son utilisation, ainsi que celle d’autres technologies digitales, est ainsi certainement amenée à se généraliser lors d’épisodes similaires. Qu’en pensez-vous ?

 

Kevin Minois
 

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