Des scientifiques développent un système d'alerte à la pandémie basé sur l'intelligence artificielle
Par Jim Leffman via SWNS
Les scientifiques ont créé un "système d'alerte précoce" à l'aide de l'intelligence artificielle.
En l'utilisant pour examiner les données du COVID-19, les chercheurs ont découvert qu'ils auraient été au courant des "variantes préoccupantes" avant leur désignation par l'Organisation mondiale de la santé.
L'équipe du Scripps Research Institute en Californie pense que son système peut identifier les pandémies virales potentielles avant qu'elles ne deviennent mondiales à un stade précoce.
Leur système d'apprentissage automatique, qui est un type d'application d'intelligence artificielle (IA), peut surveiller de manière très détaillée l'évolution des virus épidémiques et prédire l'émergence de variantes qui constituent une menace pour l'homme.
Le Dr William Balch, professeur au Département de médecine moléculaire de Scripps Research et auteur principal de l'étude, a déclaré : « Il existe des règles d'évolution du virus pandémique que nous ne comprenons pas, mais qui peuvent être découvertes et utilisées par les services de santé privés et publics. organisations dans un sens exploitable grâce à cette nouvelle approche d'apprentissage automatique. »
Le système peut utiliser à la fois des données provenant de référentiels accessibles au public et des données génétiques récemment découvertes.
Selon l'étude, qui a été publiée dans la revue Cell Patterns, le logiciel a permis aux chercheurs de surveiller des ensembles de changements génétiques se produisant dans les variantes du SRAS-CoV-2 à travers le monde.
À l'aide d'une technique connue sous le nom de covariance spatiale basée sur le processus gaussien, ils ont créé un logiciel d'apprentissage automatique pour relier trois ensembles de données couvrant la pandémie : les séquences génétiques des variantes du SRAS-CoV-2 trouvées chez les personnes infectées dans le monde, les fréquences de ces variantes et le taux de mortalité mondial pour COVID-19.
Ils ont identifié un modèle d'escalade des taux de transmission et de baisse des taux de mortalité.
Cela a démontré les adaptations du virus aux confinements, au port de masque, aux vaccinations, à l'augmentation de l'immunité naturelle dans la population mondiale et à la concurrence incessante entre les variantes du SRAS-CoV-2.
Cela se produisait des semaines avant que les COV contenant ces variantes ne soient officiellement désignés comme cancérogènes par l'OMS, selon Balch.
"L'un des enseignements les plus importants de cette recherche est qu'il est crucial de prendre en compte non seulement quelques variantes importantes, mais également les dizaines de milliers d'autres variantes sans nom, que nous appelons" matière noire variante "."
Selon eux, un système analogue pourrait être utilisé pour suivre en temps réel l'évolution des futures pandémies.
Cela permettrait aux scientifiques de prévoir des changements dans la trajectoire d'une pandémie, tels que de fortes augmentations des taux d'infection, à temps pour mettre en œuvre des contre-mesures.
De plus, l'équipe espère qu'en utilisant leur méthodologie, la biologie du virus sera mieux comprise, améliorant ainsi le développement de remèdes et de vaccins.
Le Dr Ben Calverley, co-auteur, a ajouté : "Ce système et ses méthodes techniques sous-jacentes ont de nombreuses applications futures possibles."
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