La lutte contre le Covid-19, encore un domaine où l’intelligence artificielle trouve sa place. Lors du forum en ligne de France Digitale dédié à l’IA "France is AI", ce 16 novembre, le secteur de la santé tiendra le haut de l'affiche, aux côtés du calcul quantique, de la robotique et de la supply chain. Laurent Massoulié, directeur de recherche à l’Inria, y présentera notamment ses travaux, menés avec l’Assistance publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP), ayant permis d’évaluer l’impact des mesures sanitaires sur la propagation du virus, mais surtout de prédire à court terme l’évolution de l’épidémie et des hospitalisations.
Ces recherches – menées par des médecins de l’AP-HP et des mathématiciens de l’Inria et de Polytechnique sous la direction de Stéphane Gaubert – se basent sur les appels reçus par le Samu en région parisienne lors des mois de mars et avril 2020, au cours desquels ont été prises les premières mesures de distanciation physique, de fermeture des écoles puis de confinement généralisé. Elles ont donné naissance à un outil de prédiction à court terme, générique, applicable à des régions et des maladies diverses.
Plusieurs jours d’avance sur les hôpitaux
"Nous nous sommes intéressés à deux signaux : les appels au Samu de personnes ayant des symptômes mais ne nécessitant pas l’envoi d’une ambulance et les appels qui ont donné lieu à l’envoi d’une ambulance, précise Laurent Massoulié à L’Usine Nouvelle. Ce sont les signaux les plus précoces que l’on puisse avoir sur l’évolution de l’épidémie." En observant l’évolution de la maladie à la source, dès l’arrivée des premiers symptômes, les chercheurs anticipent l’augmentation des cas graves, qui surviennent en moyenne une semaine plus tard. Et préviennent donc l’augmentation des prises en charge urgentes.
Dans la publication scientifique associée à ces travaux, les scientifiques notent que cette solution est déjà "déployée opérationnellement dans les quatre centres Samu" de la région (Paris, Hauts-de-Seine, Seine-Saint-Denis et Val-de-Marne). Une version préliminaire de l’algorithme de prédiction a même été utilisée, dès la fin mars, pour anticiper à une semaine les pics de sollicitation des services de Samu des différents départements. Il a par ailleurs été utilisé, le 5 avril, pour quantifier l’efficacité des mesures de confinement. Cela avec "plusieurs jours d’avance" sur les données fournies par les hôpitaux, souligne Laurent Massoulié.
Détection de clusters
En analysant les appels au Samu reçus dans les différents départements, l’algorithme pourrait, selon la publication scientifique, "être d’ores et déjà exploité pour définir des mesures sanitaires spécifiques à certaines régions, comme une levée des restrictions de déplacement proportionnée à la situation, et pour permettre une détection de anticipée de la résurgence épidémique".
Adaptée à une échelle plus précise que le département, cette même approche "a permis, en utilisant la localisation des appels, de cartographier l’évolution de l’épidémie et d’avoir des indicateurs d’alerte et de détection des clusters géolocalisés", argue le directeur de recherche. De quoi espérer un suivi plus fin de l'épidémie. Et la fin des confinements nationaux ?
