Les maladies infectieuses constituent une menace redoutable pour la santé mondiale, mettant constamment à l’épreuve notre capacité à les détecter et à les traiter. Malgré les avancées dans des disciplines médicales comme la biologie moléculaire et la génétique, les pandémies et les épidémies de pathogènes restent des préoccupations majeures.

La pandémie de COVID-19 a mis en lumière la rapidité avec laquelle les maladies infectieuses peuvent se propager. Les outils de santé publique existants ont été soumis à une pression immense en raison d’activités telles que la recherche des contacts, la surveillance et les prédictions. Cependant, de nombreuses applications ont été développées dans ce contexte, avec l’intelligence artificielle (IA) jouant un rôle significatif1.

L’intégration de l’IA dans la lutte contre les maladies infectieuses offre une approche dynamique et transformatrice, reposant principalement sur les données pour révéler des structures auparavant invisibles. Ainsi, des progrès rapides sont réalisés dans la recherche sur les maladies infectieuses, la découverte de médicaments et notre compréhension générale de la biologie des agents pathogènes. L’IA facilite la surveillance en temps réel, la modélisation prédictive et les intégrations avancées, contribuant à surmonter certaines limites des méthodes traditionnelles.

Cet article explore le rôle central de l’IA dans la détection, le traitement et la compréhension des maladies infectieuses. Nous examinons également les applications, les avantages et les inconvénients de l’utilisation de l’IA dans ce domaine.

Applications de l’IA dans la Lutte contre les Maladies Infectieuses


Les récentes épidémies de MPOX, Ebola, Zika et MERS continuent de défier les systèmes de santé publique. Ces événements exigent des efforts multidisciplinaires, incluant l’utilisation de technologies de pointe comme l’IA. Parmi les contributions majeures de l’IA dans ce domaine figurent :

Analyse prédictive

Traditionnellement, les données de santé publique étaient analysées via des observations et des inférences statistiques. Cependant, la complexité et la croissance exponentielle des données limitent l’efficacité de ces méthodes.

La capacité de l’IA à traiter des données complexes et non structurées, provenant de sources variées, pour identifier des schémas et corrélations, en fait un outil clé pour anticiper les épidémies. En appliquant des techniques de machine learning (ML) et de deep learning (DL) aux séquences génomiques, aux données médicales, sociales et environnementales, les chercheurs peuvent prédire divers aspects des épidémies.

L’analyse prédictive permet une acquisition rapide de données et leur intégration pour générer des insights actionnables. Avec des données pertinentes, les modèles prédictifs offrent une vision holistique des schémas de propagation, aidant les acteurs à élaborer des réponses adaptées.

Imagerie satellitaire pour la prédiction des maladies


L’imagerie satellitaire est une source de données cruciale pour surveiller les changements environnementaux. Les modèles d’IA analysent ces images afin de détecter des déterminants tels que les eaux stagnantes, propices à la reproduction des moustiques vecteurs du paludisme ou de la dengue2.

De plus, les algorithmes d’IA identifient les évolutions à long terme dans les données satellitaires (ex. : hausse des températures) pour estimer les risques épidémiques régionaux.

Cette approche a déjà prouvé son efficacité :

  • Prédiction des épidémies de paludisme en Afrique subsaharienne.
  • Anticipation des pics de dengue en Asie du Sud-Est liés aux moussons.
  • Détection précoce de cas de pneumonie à Wuhan (COVID-19) via l’analyse d’images médicales3.

Données génomiques pour la prédiction des maladies


Au-delà des données satellitaires, l’analyse des séquences génomiques virales permet de prédire le comportement des pathogènes. En étudiant les mutations, les scientifiques évaluent la résistance aux antiviraux ou la capacité d’un virus à contourner le système immunitaire. Ces prédictions guident les professionnels de santé à donner des réponses personnalisées4.

Systèmes d’alerte précoce

Les systèmes pilotés par l’IA peuvent être configurés pour agir comme systèmes d’alerte précoce lors d’épidémies. En surveillant divers aspects des images satellitaires, des données des réseaux sociaux, des données génomiques et pathogènes, l’IA peut servir de système de surveillance sanitaire pour anticiper les épidémies. Par exemple, les proliférations d’algues et l’augmentation des températures de l’eau côtière peuvent donner une alerte précoce des épidémies de choléra.

Les systèmes pilotés par l’IA peuvent analyser, filtrer et classer des articles de presse, des publications sur les réseaux sociaux et d’autres matériaux pour détecter l’apparition d’une maladie infectieuse. Par exemple, HealthMap est un système alimenté par l’IA qui exploite des informations provenant de divers médias en ligne pour détecter une épidémie5. Cet outil a été utilisé pour détecter l’émergence de la grippe H1N1 au Mexique6.

De plus, la nature en temps réel des réseaux sociaux peut être utilisée pour détecter l’apparition précoce de maladies. Une augmentation des publications sociales concernant une recrudescence de symptômes pseudo-grippaux peut aider les professionnels de la santé publique à surveiller une région pour des problèmes respiratoires.

L’IA pour la biologie synthétique et les diagnostics


Malgré les progrès de la recherche et de la médecine, les infections transmissibles comme les virus et les bactéries constituent un défi pour la santé publique. L’augmentation de la résistance aux antimicrobiens et les limites en matière de rapidité et de précision des détections exacerbent ces défis.

En combinant l’IA avec d’autres technologies telles que la biologie synthétique, l’analyse de l’expression génétique et l’imagerie, les chercheurs médicaux peuvent mieux identifier les infections et prédire la résistance aux médicaments. Cela permettra de développer un profil complet des maladies infectieuses et d’accélérer la découverte de traitements7.

L’IA s’est révélée efficace pour identifier de nouveaux médicaments et réutiliser des médicaments existants dans les thérapies anti-infectieuses. Les modèles de ML peuvent cribler rapidement de vastes bibliothèques de composés, une tâche impossible avec des méthodes empiriques. En utilisant des algorithmes comme les random forest et les réseaux de neurones graphiques (graph neural network, GNN), ces modèles exploitent des données telles que les criblages phénotypiques pour prédire l’activité médicamenteuse anti-infectieuse et les interactions médicament-cible8.


L’imagerie des maladies infectieuses utilise ces techniques pour prédire le statut de l’infection, la gravité de la maladie et la réponse au traitement. Les systèmes guidés par l’IA peuvent scanner et détecter des maladies via des techniques d’imagerie comme les scanners CT et les IRM, de manière similaire à leur utilisation en cancérologie.

En automatisant l’analyse et la segmentation d’images, les chercheurs et cliniciens peuvent accélérer la recherche et améliorer les pratiques cliniques. Les algorithmes de DL tels que les réseaux neuronaux convolutifs (convolutional neural networks, CNN) ont été utilisés pour détecter des maladies infectieuses comme le COVID-19 et la pneumonie. D’autres algorithmes employés dans ce domaine incluent la support vector machine (SVM) et les k-nearest neighbors9.

L’IA pour la biologie des infections


L’IA apporte des contributions majeures à la biologie des infections en analysant des ensembles de données complexes et volumineux pour la recherche sur les maladies infectieuses. Par exemple, des algorithmes comme les random forest et les modèles de langage ont été appliqués à des données biologiques telles que les protéines, les acides nucléiques et les glycannes 10.

Ces systèmes pilotés par l’IA identifient des caractéristiques critiques et des réseaux moléculaires impliqués dans les interactions hôte-pathogène, la virulence et les réponses immunitaires. Parmi les autres contributions de l’IA à la biologie des infections figurent :

  • Les techniques de ML comme Vaxign-ML ont été utilisées pour guider le développement de vaccins et de médicaments thérapeutiques en optimisant l’expression génique et la prédiction d’antigènes, une étape clé de la rétro vaccinologie (reverse vaccinology).
  • De plus, les modèles de ML analysent des ensembles de données de microscopie liés à la biologie des infections. En exploitant les données de microscopie optique et électronique, ces modèles détectent des pathogènes dans les cellules hôtes, y compris des bactéries et des virus.
  • L’IA aide les chercheurs à démêler la complexité des relations pathogène-hôte. Pour relever ce défi, les scientifiques intègrent des données à haut débit (séquençage, imagerie) avec des études mécanistiques détaillées et des modèles d’infection. L’IA peut orienter la génération d’hypothèses biologiques et améliorer la généralisabilité11.

Avantages de l’IA dans la Prédiction et la Réponse aux Épidémies de Maladies Infectieuses


L’IA apporte de nombreux avantages au domaine médical, notamment dans la prédiction et la gestion des épidémies de maladies infectieuses. Parmi les bénéfices majeurs promis par son utilisation figurent :

Détection et alerte précoces des épidémies potentielles : En analysant des sources de données et des indicateurs épidémiques tels que les images satellitaires, les informations génomiques et les tendances des réseaux sociaux, les chercheurs peuvent obtenir rapidement des insights sur la propagation et le contrôle d’une épidémie.

Développement accéléré de vaccins et traitements : Les systèmes pilotés par l’IA peuvent être utilisés pour l’analyse de données, la recherche et l’aide à la décision dans le développement de vaccins.

Un modèle d’IA peut cribler d’immenses ensembles de données de composés pour concevoir des vaccins et simuler leurs effets dans l’élaboration d’interventions thérapeutiques. En combinant différentes bases de connaissances, les chercheurs comprennent mieux la maladie, ce qui facilite la mise en place de réponses de santé publique efficaces.

Analyse rapide de données biomédicales complexes : Identifier des schémas dans des données biomédicales comme les examens médicaux, les ensembles de données de biologie synthétique et les expressions génétiques est une tâche complexe et ardue.

Les méthodes statistiques traditionnelles prennent trop de temps, sont coûteuses et complexes. L’IA, en particulier les modèles de DL, a simplifié l’analyse de données complexes et non structurées, permettant aux chercheurs de découvrir des insights rapidement.

Défis et Considérations

Le déploiement et l’utilisation de modèles d’IA dans la lutte contre les maladies infectieuses se heurtent à plusieurs défis, notamment :

Qualité et intégrité des données : Des problèmes tels que les inconsistances dans les méthodes de collecte de données ou les données incomplètes affectent la précision des modèles d’IA. Par exemple, les systèmes pilotés par l’IA utilisant l’analyse de sentiment sur les réseaux sociaux doivent filtrer les données parasites non liées aux enjeux de santé publique. La désinformation est un problème réel et peut fausser les représentations des données.

De plus, les dossiers médicaux gérés dans différentes régions peuvent présenter des incohérences liées au format des données, aux erreurs ou aux dossiers médicaux manquants.

Problématiques éthiques : Les modèles pilotés par l’IA reposent souvent sur des données personnelles. L’utilisation de ces données sans consentement explicite peut entraîner des litiges juridiques, notamment en cas de données identifiables. Résoudre ces complexités exige des cadres réglementaires appropriés avec des lignes directrices claires sur l’usage des données personnelles.

Problématiques de confidentialité : La transmission, l’utilisation et le stockage des données personnelles doivent s’effectuer via des canaux et systèmes sécurisés. Un manquement à cette règle peut provoquer des fuites de données, entraînant des violations et une utilisation malveillante. Par exemple, un système basé sur l’IA visualisant la propagation d’une maladie via des données de mobilité pourrait révéler des informations personnelles sur les déplacements.

Conclusion


Lutter contre la menace des maladies infectieuses exige un effort interdisciplinaire concerté. L’IA incarne une évolution vers une gestion et une prédiction améliorées des épidémies. Cette technologie favorise une meilleure précision, efficacité et adaptabilité, accélérant la détection précoce des épidémies.

En complément de l’analytique prédictive, l’IA a été appliquée à divers cas d’usage, les chercheurs exploitant ses capacités d’analyse de données robustes pour révéler des insights et des corrélations dans des domaines complexes comme la biologie des infections et la découverte de médicaments. En exploitant ces attributs, nous pouvons améliorer notre réponse aux épidémies et mieux protéger la santé publique.

  1. The role of artificial intelligence in tackling COVID-19 – PMC ↩︎
  2. AI for science: Predicting infectious diseases – ScienceDirect. ↩︎
  3. AI for science: Predicting infectious diseases – ScienceDirect. ↩︎
  4. AI for science: Predicting infectious diseases – ScienceDirect. ↩︎
  5. Artificial intelligence systems aim to sniff out signs of COVID-19 outbreaks | Science ↩︎
  6. Advances in Artificial Intelligence for Infectious-Disease Surveillance | New England Journal of Medicine ↩︎
  7. Leveraging artificial intelligence in the fight against infectious diseases | Science ↩︎
  8. Leveraging artificial intelligence in the fight against infectious diseases | Science. ↩︎
  9. Artificial Intelligence and Infectious Disease Imaging ↩︎
  10. Leveraging artificial intelligence in the fight against infectious diseases – PMC.  ↩︎
  11. ↩︎