Dans un précédent article, j'expliquais comment la médecine utilise la Data Science depuis plus de 100 ans pour relever certains des défis sanitaires les plus importants. Ces premiers superhéros de la médecine ont adopté une approche multilatérale, en localisant les sources de transmission, en contribuant à la création de nouveaux médicaments et en démontrant l'efficacité des programmes thérapeutiques. Aujourd'hui, il existe de toutes nouvelles façons d'exploiter la Data Science pour améliorer les résultats.
Dans la lutte contre le nouveau coronavirus (COVID-19), de nombreux cas d'usage ont été abordés et, dans certains cas, mis en œuvre. En voici quelques-uns que vous avez peut-être manqués.
Cas d'usage médical directs
Découverte de médicaments basée sur l'intelligence artificielle (IA)
Récemment, Sage Health a sponsorisé un concours de découverte de médicaments open source, au cours duquel les trois meilleures propositions ont permis d'identifier des traitements potentiels grâce au machine learning. Plusieurs organismes de recherche thérapeutique utilisent également des techniques basées sur l'IA pour identifier des molécules, nouvelles ou existantes, susceptibles d'être utilisées pour combattre le COVID-19. Le principal médicament existant (Remdesivir) est actuellement évalué dans le cadre de plusieurs essais. La Maison Blanche et une coalition de groupes de recherche de premier plan ont lancé une autre initiative open source, qui vient elle aussi de démarrer. Si le sujet vous intéresse, cliquez ici pour en savoir plus.
Caméras de reconnaissance faciale avec détection automatique de la température et du port du masque
En Chine, les autorités vérifient la température des individus lorsqu'ils arrivent dans des lieux bondés. Les personnes qui ont de la fièvre sont ensuite prises en charge pour un dépistage, un éventuel traitement et un isolement. En outre, de nombreuses caméras peuvent désormais identifier les individus et détecter la présence ou l'absence de masque (dont le port est obligatoire dans les lieux publics dans certains pays) afin de contribuer à faire respecter les mesures sanitaires.
Utilisation d'accessoires Fitbit pour suivre la propagation du virus
Dans un article de la revue The Lancet publié en février 2020, des chercheurs s'interrogeaient sur la possibilité d'utiliser des dispositifs portables de suivi d'activités sportives (comme un Fitbit) pour suivre la propagation des maladies. Bien que l'étude ne porte pas spécifiquement sur le COVID-19, elle a révélé qu'il était tout à fait possible de suivre la propagation de la maladie en surveillant et en analysant les changements dans la fréquence cardiaque d'une personne au repos. Et comme certains appareils portables collectent des informations supplémentaires telles que l'oxymétrie de pouls, l'ECG ou même la reconnaissance de la toux, les possibilités sont nombreuses.
Utilisation de téléphones portables pour prédire la propagation de l'infection et confiner/mettre en quarantaine les personnes à haut risque
La Corée, la Chine et l'Italie ont mis en place des applications pour smartphone afin de mieux gérer la mise en quarantaine. En Chine, les données des téléphones portables seraient exploitées pour prédire les prochaines épidémies potentielles. En identifiant les personnes qui ont contracté une maladie et en observant leurs déplacements antérieurs grâce aux services de géolocalisation de leur téléphone, il est possible de repérer les individus susceptibles d'avoir été exposés, ainsi que les zones où l'exposition est la plus probable. En modélisant ces données, le gouvernement chinois a pu déterminer quelles zones (quartiers et villes) étaient les plus à risque et pour qui une quarantaine préventive serait le plus bénéfique. Les États-Unis envisagent également d'exploiter ce type de données.
Transmission rapide des informations
Bien que les autorités, les entreprises et les ONG collectent et partagent rapidement des données, cette collaboration semble avoir un impact particulièrement important dans certains cas. À Taïwan, le gouvernement a rapidement mis à la disposition des hôpitaux l'historique des déplacements des patients, afin que le risque puisse être mieux évalué. D'autres informations ont été transmises, par exemple les lieux où les personnes contaminées s'étaient rendues. Celles qui s'y étaient également précédemment trouvées ont été invitées à se surveiller et à s'isoler si nécessaire.
Interprétation des scanners par l'IA
Un logiciel basé sur l'IA est utilisé pour interpréter les scanners des poumons des patients afin de déceler des signes d'infection par le COVID-19.
Analytique et business
Analyse de la chaîne d'approvisionnement
Les fournisseurs de matériel médical et les agences gouvernementales utilisent les informations sur la densité de la population ainsi que les taux d'incidence actuels pour prédire quels hôpitaux connaîtront la plus forte affluence. Les entreprises utilisent le même procédé pour leurs chaînes d'approvisionnement. Celles qui maîtrisent l'analytique analysent les marchandises provenant de zones à haut risque ou en quarantaine afin d'identifier rapidement les substitutions de pièces ou matériaux préalablement approuvées et de lancer des remaniements de produits ou de matériaux. Ce phénomène concerne non seulement les fournitures directement liées à la médecine, mais aussi tous les secteurs industriels.
Définition de la demande
Au fur et à mesure que les risques liés aux stocks sont identifiés, la demande peut être déterminée en modifiant les offres ou les remises afin d'équilibrer les stocks. Associée aux efforts d'optimisation marketing, cette stratégie peut constituer un moyen efficace de préserver l'activité des entreprises dans les moments difficiles.
Prévisions financières
De nombreuses entreprises ont opté pour des prévisions financières pilotées par l'analytique, certaines tirant parti des indicateurs économiques pour mieux signaler les changements importants dans leurs cycles de vente. Cette approche peut s'avérer difficile en l'absence de précédents historiques, et il sera intéressant de voir comment ces modèles se comportent à la suite de la pandémie.
Planification
Certains prestataires de soins de santé et certaines entreprises utilisent l'analytique pour optimiser rapidement leur planification en fonction de la nouvelle demande et de l'évolution rapide des contraintes. Pour un système de santé qui identifie les patients à haut risque ou reprogramme des interventions non urgentes, ou pour un commerce de détail qui doit réagir rapidement aux fluctuations de la demande, l'analytique est essentielle pour une action efficace.
Quand la Data Science déraille
Manipulation du système : effets indésirables de l'analytique
Suite à l'explosion des cas de COVID-19, les écoliers chinois ont été invités à télécharger une application appelée DingTalk pour recevoir des instructions et des devoirs alors qu'ils étaient confinés. Très vite, les enfants ont compris que s'ils faisaient collectivement baisser la note de l'application, celle-ci disparaîtrait de la boutique d'applications. Le 11 février 2020, l'application a reçu plus de 15 000 évaluations négatives (une étoile) en une seule journée, faisant passer sa note de 4,9 étoiles à 1,4. Ce n'est pas exactement l'objectif d'un système d'évaluation, mais c'est une réponse très rusée au processus analytique dont font partie les évaluations ! Pour tenter de reconquérir les élèves, DingTalk a publié une vidéo d'excuse humoristique. En fin de compte, l'application est restée en service, mais il est toujours bon de réfléchir aux conséquences de l'utilisation de l'analytique et à ses éventuels effets inattendus.
Pour un hôpital qui cherche à exploiter rapidement les données afin d'optimiser la planification, de comprendre les effets d'une pandémie sur son système ou de garantir le bon niveau de stock des produits essentiels, ou pour une entreprise susceptible d'être touchée par les changements sociétaux actuels, la Data Science peut être mise à profit pour réagir plus efficacement.
Chez Alteryx, nous voyons des entreprises, tous secteurs confondus, améliorer de façon significative leur chiffre d'affaires et leur efficacité opérationnelle, et réduire leurs coûts. Mais nous voyons surtout l'analytique changer, voire sauver des vies. Grâce à la possibilité de créer rapidement de nouvelles analyses et aux outils en libre-service permettant de les déployer instantanément, il n'est pas surprenant que des solutions soient déjà en place en réponse aux récents événements.
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À LIRE
Consultez l'article « Comment la Data Science pourrait bien arrêter le Covid-19 ».
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