Comment le big data aide à lutter contre la pandémie

Comment l'analyse du Big Data peut-elle aider à vaincre le coronavirus et comment les technologies d'apprentissage automatique peuvent-elles nous permettre d'analyser une énorme quantité de données ? Des réponses à ces questions sont recherchées par Nikolai Dubinin, animateur de la chaîne Youtube Industrie 4.0.

L'analyse des mégadonnées est l'un des moyens les plus puissants de suivre la propagation du virus et de vaincre la pandémie. Il y a 160 ans, une histoire s'est produite qui a clairement montré à quel point il est important de collecter des données et de les analyser rapidement.

Carte de la propagation du coronavirus à Moscou et dans la région de Moscou.

Comment tout a commencé? 1854 La région de Soho à Londres est frappée par une épidémie de choléra. 500 personnes meurent en dix jours. Personne ne comprend la source de la propagation de la maladie. À cette époque, on croyait que la maladie était transmise en raison de l'inhalation d'air malsain. Tout a changé le docteur John Snow, qui est devenu l'un des fondateurs de l'épidémiologie moderne. Il commence à interroger les résidents locaux et met tous les cas identifiés de la maladie sur la carte. Les statistiques ont montré que la plupart des morts se trouvaient près de la borne-fontaine de Broad Street. Ce n'est pas l'air, mais l'eau empoisonnée par les eaux usées qui a causé l'épidémie.

Le service de Tectonix montre, en utilisant l'exemple d'une plage à Miami, comment les foules peuvent affecter la propagation des épidémies. La carte contient des millions de données anonymes avec géolocalisation provenant de smartphones et de tablettes.

Imaginez maintenant à quelle vitesse le coronavirus se propage à travers notre pays après un embouteillage dans le métro de Moscou le 15 avril. Ensuite, la police a vérifié le laissez-passer numérique de chaque personne qui est descendue dans le métro.

Pourquoi avons-nous besoin de laissez-passer numériques si le système ne peut pas faire face à leur vérification ? Il y a aussi des caméras de surveillance.

Selon Grigory Bakunov, directeur de la diffusion de la technologie chez Yandex, le système de reconnaissance faciale qui fonctionne aujourd'hui reconnaît 20-30 fps sur un seul ordinateur. Cela coûte environ 10 $. En même temps, il y a 200 caméras à Moscou. Pour que tout fonctionne en mode réel, vous devez installer environ 20 XNUMX ordinateurs. La ville n'a pas ce genre d'argent.

Dans le même temps, le 15 mars, des élections législatives hors ligne ont eu lieu en Corée du Sud. Le taux de participation au cours des seize dernières années a été un record – 66 %. Pourquoi n'ont-ils pas peur des endroits bondés ?

La Corée du Sud a réussi à inverser le développement de l'épidémie à l'intérieur du pays. Ils ont déjà vécu une expérience similaire : en 2015 et 2018, lorsqu'il y a eu des épidémies du virus MERS dans le pays. En 2018, ils ont pris en compte leurs erreurs d'il y a trois ans. Cette fois, les autorités ont agi de manière particulièrement décisive et ont connecté le big data.

Les mouvements des patients ont été surveillés à l'aide de :

  • enregistrements des caméras de surveillance

  • transactions par carte de crédit

  • Données GPS des voitures des citoyens

  • Téléphones mobiles

Ceux qui étaient en quarantaine devaient installer une application spéciale qui alertait les autorités des contrevenants. Il était possible de voir tous les mouvements avec une précision allant jusqu'à une minute, et aussi de savoir si les gens portaient des masques.

L'amende pour violation s'élevait à 2,5 milliers de dollars. La même application avertit l'utilisateur s'il y a des personnes infectées ou une foule de personnes à proximité. Tout cela est en parallèle avec des tests de masse. Jusqu'à 20 tests ont été effectués chaque jour dans le pays. 633 centres dédiés uniquement au dépistage du coronavirus ont été mis en place. Il y avait aussi 50 stations dans des parkings où vous pouviez passer le test sans quitter votre voiture.

Mais, comme le note à juste titre le journaliste scientifique et créateur du portail scientifique N + 1 Andrey Konyaev, La pandémie passera, mais les données personnelles resteront. L'État et les entreprises pourront suivre le comportement des utilisateurs.

Soit dit en passant, selon les dernières données, le coronavirus s'est avéré plus contagieux qu'on ne le pensait. Il s'agit d'une étude officielle menée par des scientifiques chinois. Il est devenu connu que le COVID-19 peut être transmis d'une personne à cinq ou six personnes, et non deux ou trois, comme on le pensait auparavant.

Le taux d'infection grippale est de 1.3. Cela signifie qu'une personne malade infecte une ou deux personnes. Le coefficient initial d'infection par le coronavirus est de 5.7. La mortalité due à la grippe est de 0.1%, du coronavirus - 1-3%.

Les données sont présentées au début du mois d'avril. De nombreux cas ne sont pas diagnostiqués parce que la personne n'est pas testée pour le coronavirus ou que la maladie est asymptomatique. Par conséquent, pour le moment, il est impossible de tirer des conclusions sur les chiffres.

Les technologies d'apprentissage automatique sont les meilleures pour analyser une énorme quantité de données et aident non seulement à suivre les mouvements, les contacts, mais aussi :

  • diagnostiquer le coronavirus

  • chercher des médicaments

  • chercher un vaccin

De nombreuses entreprises annoncent des solutions toutes faites basées sur l'intelligence artificielle, qui détecteront automatiquement le coronavirus non pas par analyse, mais, par exemple, par radiographie ou tomodensitométrie des poumons. Ainsi, le médecin commence à travailler immédiatement avec les cas les plus graves.

Mais toutes les intelligences artificielles ne disposent pas d'une intelligence suffisante. Fin mars, les médias ont diffusé la nouvelle qu'un nouvel algorithme avec une précision allant jusqu'à 97% pourrait déterminer le coronavirus par radiographie des poumons. Cependant, il s'est avéré que le réseau de neurones n'était entraîné que sur 50 photographies. C'est environ 79 photos de moins qu'il n'en faut pour commencer à reconnaître la maladie.

DeepMind, une division de la société mère de Google Alphabet, veut recréer complètement la structure protéique d'un virus à l'aide de l'IA. Début mars, DeepMind a déclaré que ses scientifiques avaient compris la structure des protéines associées au COVID-19. Cela aidera à comprendre le fonctionnement du virus et accélérera la recherche d'un remède.

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