COVID-19 : L’app qui vous donne le niveau de risque
Cette application, couplée à l’intelligence artificielle promet d’apporter à ses utilisateurs une évaluation du risque d’infection en temps réel, après avoir renseigné quelques données. En cas de « suspicion » l’app oriente l’utilisateur vers le centre de test le plus proche. Enfin, elle permet de faire remonter des données épidémiologiques précieuses aux Autorités sanitaires.Si l’épidémie COVID-19, liée au nouveau coronavirus, poursuit une propagation active, en particulier hors de Chine, avec ce jour 95.000 cas confirmés (dont 80.000 toujours en Chine) des centaines d’équipes de recherche travaillent à améliorer la réponse en santé publique. Cette équipe de l'Université Augusta (Géorgie, US) nous apporte un exemple, ici dans la revue Infection Control and Hospital Epidemiology, d'une nouvelle technologie de détection primaire qui répond à la peur du public, favorise sa responsabilisation et permet de cibler la réponse publique aux épidémies.
Car on l’aura compris, l’app s’adresse aussi aux responsables locaux de santé publique qui vont pouvoir ainsi recevoir et analyser en temps réel et de manière beaucoup plus précoce les données épidémiologiques des personnes mêmes qui s’estiment « les plus exposées ». Des données précieuses pour mieux prendre le virus de vitesse en ciblant de manière adaptée les initiatives de prévention et de traitement. « L’objectif est d’identifier les personnes à haut risque de coronavirus, d’accélérer leur accès au dépistage et aux soins médicaux et de réduire ainsi la propagation de cette maladie infectieuse », résume l’auteur correspondant, le Dr Arni S.R. Srinivasa Rao (Visuel ci-contre), directeur du Laboratoire de modélisation des maladies infectieuses de l'Université Augusta.
L'application devrait être disponible dans les semaines à venir et sera gratuite.
Comment ça marche ? L'application demandera aux utilisateurs où ils vivent ainsi que d'autres données démographiques comme le sexe, l'âge, les contacts récents avec une personne connue pour avoir été infectée ou avoir voyagé dans des régions touchées par l’épidémie au cours de 14 jours précédents, les symptômes éventuels ressentis, dont la fièvre, la toux, l'essoufflement, la fatigue, la production de crachats, les maux de tête, la diarrhée et la pneumonie. Enfin l’app appellera également à renseigner les mêmes informations pour les autres membres du foyer.
Une évaluation du niveau de risque : Un algorithme développé par l’équipe permet d’adresser alors à l’utilisateur une évaluation de son niveau de risque – aucun, minimum, risque modéré ou élevé - et de se rendre au centre de test le plus proche si nécessaire. Et si jamais le patient n'est pas apte à se déplacer, l'établissement le plus proche est informé de la nécessité d'un bilan de santé mobile et de tests à distance.
Un outil de santé publique : ces données vont faciliter l'identification rapide et précise des zones géographiques où le virus circule, l’évaluation du risque relatif de chaque région afin d’adapter la réponse nécessaire des établissements en fonction du niveau de risque ou encore l’identification de clusters et la mise en œuvre de mesures de confinement. Plus largement, ces données en cas d’utilisation élargie du système pourraient nous en apprendre beaucoup sur la propagation du virus.
L'application finalisée va être publiée sur le domaine augusta.edu puis sur les plateformes iOS et Android. C’est un exemple d’application intelligente des nouvelles technologies pour le bien public. L'accessibilité et la rapidité de l'application associées à l'intelligence artificielle suggèrent enfin qu’un tel système pourrait être utilisé pour l’ensemble des virus en circulation. L’idée étant de « réduire l'exposition des personnes malades aux personnes qui ne le sont pas, d’apaiser les peurs et de proposer un dépistage de toute première ligne des cas suspects ».
Source: Infection Control and Hospital Epidemiology 03 March 2020 DOI : 10.1017/ice.2020.61 Identification of COVID-19 Can be Quicker through Artificial Intelligence framework using a Mobile Phone-Based Survey in the Populations when Cities/Towns Are Under Quarantine (Phil Jones, photographe principal, Université Augusta)
Plus sur Covid-19
Cette actualité a été publiée le 5/03/2020 par