Et maintenant, la maladie prévoit ...

Selon les résultats publiés dans la revue, la prévision des maladies, tout comme les prévisions météorologiques, pourrait être imminente. PLOS Biologie Computationnelle.
Le modèle d'ensemble a été développé pour prédire la grippe avec plus de précision, sur la base de données provenant de sources multiples.

Outre les centres de contrôle et de prévention des maladies (CDC), de nombreux groupes ont tenté de créer des modèles pouvant prédire une activité imminente de la grippe.

Google Flu Trends (GFT) a été lancé à cet effet en 2008 mais a été déclassé en 2015.

Une équipe de recherche, dirigée par des épidémiologistes informatiques du Boston Children 's Hospital, souhaitait savoir s'ils pouvaient combiner des modèles existants qui prédisent individuellement l'activité grippale, afin de fournir des estimations fiables en temps réel .

L’équipe a commencé avec quatre sources distinctes non traditionnelles de modèles «en temps réel» (en temps réel) de l’activité liée à la grippe.

Les sources utilisées étaient:

• Google
• Gazouillement
• Données cliniques du gestionnaire de dossier de santé électronique (DSE) athenahealth
• Données sur la grippe issues de la foule provenant de Flu Near You, un système de surveillance participatif développé par HealthMap.

Dans une approche similaire à celle utilisée par les prévisionnistes pour prédire les trajectoires des ouragans, ils ont utilisé des techniques d'apprentissage automatique pour combiner les données et générer un ensemble de modèles «d'ensemble» incorporant les résultats produits par les quatre modèles à source unique.

Les prédictions se comparent avec précision aux modèles existants

Pour déterminer l'exactitude et la robustesse, ils ont comparé leurs résultats à ceux de chacun des quatre modèles de sources en temps réel, avec les rapports historiques sur les maladies pseudo-grippales de la CDC et les GFT des saisons de grippe 2013-14 et 2014-15.

Les nouveaux modèles ont produit des estimations robustes en temps réel qui ont surpassé leurs quatre modèles de sources temps réel et ont également généré de meilleures prévisions que les CDC en termes de calendrier et d’ampleur de la maladie grippale à chaque horizon mesuré avance.

Les prévisions d'ensemble ont également suivi avec précision les rapports de CDC sur l'activité grippale réelle, avec des estimations en temps réel qui étaient précises à 99% et un peu moins à l'horizon de deux semaines.

Faits saillants sur la grippe

• La saison de la grippe aux États-Unis commence en octobre et peut durer jusqu'en mai
• La saison culmine normalement entre décembre et février
• La vaccination est recommandée pour toutes les personnes de plus de 6 mois.

En savoir plus sur la grippe

Les chercheurs concluent que la combinaison de plusieurs sources de données donne une prévision plus forte, plus robuste et plus précise de l'activité grippale.

L'auteur principal John Brownstein, Ph.D., directeur de l'innovation chez Boston Children et cofondateur du site de suivi des maladies HealthMap, explique que les sources de données individuelles sont utilisées depuis longtemps pour suivre une gamme de maladies.

La prochaine étape logique est de combiner les données d'une manière nouvelle où l'ensemble est plus précieux que la somme de ses parties.

Les CDC surveillent étroitement l'activité saisonnière de type grippal aux États-Unis, mais les rapports de données qu'elle génère et distribue aux cliniciens et aux autorités de santé publique sont historiquement sur une à deux semaines.

Les chercheurs estiment que l’une des clés du succès du modèle réside dans l’inclusion des médias sociaux et des données de DSE, qui ont ajouté plus de valeur que des modèles purement historiques.

Brownstein commente:

"Les prévisions météorologiques sont une discipline établie et sont devenues ancrées dans la société. Nous pensons que le moment est propice à la même chose pour la prévision des maladies."

Bien que le modèle puisse actuellement prédire l’activité de la grippe à l’échelle nationale, il espère étendre sa portée géographique au-delà des frontières américaines, prévoir les maladies dans un contexte international et suivre d’autres maladies pour lesquelles plusieurs sources de données sont disponibles.

En fin de compte, les prévisions pourraient être mises à la disposition du public, au bénéfice du plus grand nombre.

Nouvelles médicales aujourd'hui ont récemment signalé qu'un nouveau vaccin contre la grippe avait été mis au point pour protéger contre de multiples souches de la maladie.