Une équipe universitaire crée un outil d'IA pour prédire et gérer les pandémies mondiales.

ParisDes ingénieurs de l'Université de Houston ont développé un modèle d'IA innovant pour anticiper et gérer les pandémies en étudiant les voyages aériens internationaux. Selon leur recherche publiée dans Nature, l'IA peut identifier et suivre les zones où les infections risquent de se propager en raison des déplacements aériens. Ces informations peuvent assister les responsables de la santé mondiale dans la prise de décisions. Les ingénieurs ont déterminé que l'Europe occidentale, le Moyen-Orient et l'Amérique du Nord jouent des rôles importants dans la propagation du COVID-19 en raison de leur nombre élevé de vols internationaux.

GraphSAGE pondéré dynamique est un nouvel outil qui utilise un type particulier de réseau de neurones pour analyser des réseaux complexes, tels que les horaires de vols qui changent souvent. Il aide à déceler des schémas dans les mouvements des personnes entre différents endroits à divers moments. En comprenant ces schémas, les chercheurs peuvent repérer des zones clés où la réduction des vols pourrait considérablement diminuer la propagation des maladies. Cet outil possède plusieurs fonctionnalités importantes, telles que :

• Étude des réseaux de données massives en constante évolution
• Détection des connexions aériennes à haute sensibilité
• Modèles prédictifs pertinents pour les stratégies des décideurs

Les chercheurs à l'origine de cette étude indiquent que leur analyse basée sur l'IA peut aider à prendre des décisions éclairées concernant les restrictions de voyages aériens. Cela permettrait de réduire l'impact sur la mobilité des personnes tout en maîtrisant la propagation des maladies. Cette méthode n'est pas limitée au COVID-19 ; elle est également applicable pour gérer de futures pandémies. Elle aide les autorités à gérer les risques précocement afin d'éviter des épidémies majeures.

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Cette méthode innovante propose une nouvelle approche pour gérer les pandémies, en mettant l'accent sur la prévention plutôt que sur la réaction après qu'une épidémie s'est déclarée. En exploitant les données en temps réel et l'apprentissage automatique avancé, le modèle s'adapte aux évolutions et à la propagation des pandémies. Les chercheurs peuvent simuler différents scénarios pour évaluer comment des ajustements mineurs des règles de transport aérien peuvent avoir un impact significatif sur les résultats. Cela aide à élaborer des politiques qui préservent la santé publique tout en soutenant l'économie.

Avec l'essor des voyages internationaux, ces outils novateurs deviennent cruciaux. Ils aident à anticiper les problèmes, permettant ainsi de prendre des mesures qui protègent à la fois les communautés locales et internationales. Les recherches de l'Université de Houston améliorent la prévision des pandémies et incitent à repenser notre manière de gérer les enjeux de santé mondiale.