Comment Facebook et Google aident à prédire la propagation de covid19

Image par kalhh de Pixabay

Lorsqu’il s’agit de prédire la propagation d’une maladie infectieuse, il est crucial de comprendre ce que Ryan Tibshirani, professeur associé à l’université Carnegie Mellon, appelle « la pyramide de la gravité ». Le bas de la pyramide est constitué de porteurs asymptomatiques (ceux qui ont l’infection mais se sentent bien) ; le niveau suivant est constitué de porteurs symptomatiques (ceux qui se sentent mal) ; puis viennent les hospitalisations, les hospitalisations critiques et enfin les décès.

Le manque de tests rend impossible l’évaluation du nombre de porteurs asymptomatiques. Les résultats ne reflètent pas non plus avec précision le nombre de porteurs symptomatiques. Les exigences en matière de tests varient d’un pays à l’autre, certains choisissant de ne tester que les patients qui doivent être hospitalisés. En outre, les résultats des tests prennent souvent plus d’une semaine à revenir.

La dernière option consiste à mesurer les porteurs symptomatiques par le biais d’une enquête à grande échelle et autodéclarée. Mais une telle initiative ne fonctionnera pas si elle ne couvre pas un échantillon suffisamment large de l’ensemble de la population. Le groupe Delphi, qui a travaillé avec les Centres de contrôle et de prévention des maladies pour l’aider à coordonner la réponse nationale à la pandémie, s’est tourné vers les plus grandes plateformes des États-Unis : Facebook et Google.

Dans le cadre d’un nouveau partenariat avec Delphi, les deux géants de la technologie ont accepté d’aider à recueillir des données auprès de ceux qui choisissent volontairement de signaler s’ils présentent des symptômes de type covarique. Facebook ciblera une fraction de ses utilisateurs américains grâce à une enquête menée par la CMU, tandis que Google utilise jusqu’à présent son application Opinion Rewards, qui permet aux utilisateurs de répondre à des questions sur les crédits de l’app store. On espère que ces nouvelles informations permettront au laboratoire de produire des projections comté par comté qui aideront les décideurs politiques à allouer les ressources plus efficacement.

La suite ici (Karen Hao)

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