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Traitement du langage naturel pour la surveillance basée sur les événements en coopération avec le CDC Afrique


Brève description

La surveillance basée sur les événements (Event Based Surveillance, EBS) est un élément essentiel de la surveillance du secteur de la santé publique. Son efficacité dépend du nombre de sources utilisées et de la vitesse de traitement des informations. La méthodologie actuelle de l’intelligence artificielle (IA) permet de filtrer et d’extraire les informations clés de textes en ligne avec une précision nettement plus grande qu’avec les approches les plus couramment utilisées aujourd’hui, qui sont basées sur des mots clés. L’atout de ces algorithmes réside dans le fait qu’ils utilisent le contexte du texte, ce qui peut constituer un avantage décisif dans le domaine de la santé publique, étant donné que les évaluations de risques sont effectuées à partir de la combinaison de plusieurs facteurs. En collaboration avec le Centre africain de contrôle et de prévention des maladies (CDC Afrique), nous entraînerons, avec le concours de spécialistes des données annotées, des algorithmes d’IA d’un nouveau genre en vue de la surveillance basée sur les événements et nous annoterons et évaluerons de nouvelles sources comme des réseaux sociaux. Ces algorithmes, entraînés sur la base des travaux d’extraction antérieurs du CDC Afrique et fondés sur des données annotées en commun, aident à prioriser les informations les plus pertinentes. Ensuite, nous adapterons les sources utilisées et les algorithmes aux besoins du CDC Afrique. Pour garantir la durabilité du projet, nous posons des jalons clairs et mesurables permettant de nous assurer que le code source généré pendant le projet est testé et documenté et qu’il satisfait aux exigences du CDC Afrique en matière de routine de surveillance basée sur les événements. Le logiciel ayant été documenté et testé, il est aussi garanti que la communauté des logiciels libres pourra continuer à développer le projet dans les meilleures conditions. Parallèlement aux points précédemment mentionnés, nous organiserons avec ProMED des ateliers sur la surveillance basée sur des événements (EBS) afin d’améliorer l’EBS au-delà des processus basés sur des algorithmes.

Objectifs du projet

La surveillance basée sur les événements (EBS) est un élément fondamental de la surveillance menée par le CDC Afrique et joue un rôle déterminant dans la protection contre les infections à l’échelle du continent. Il est d’autant plus important de renforcer ce secteur à l’aide d’innovations liées à l’intelligence artificielle.

Notre objectif est d’échanger des expériences avec nos collègues du CDC Afrique sur les questions liées à l’intelligence artificielle et la surveillance. Cet échange a vocation à déboucher sur le développement d’un nouveau produit logiciel destiné à améliorer la détection systématique des signaux dans les informations et les réseaux sociaux.

En outre, nous souhaitons assurer la durabilité à long terme du projet. Nous espérons que ce projet permettra de poser les premiers jalons d’un échange à long terme de savoir-faire et d’expériences. De plus, nous impliquons largement les collègues du CDC Afrique dans le développement du logiciel afin que celui-ci puisse continuer à être perfectionné, même à l’issue du projet

Version : juin 2021

Faits

Durée

01.05.2021 - 31.01.2023

Budget

env. 590,000 euros

Pays projets

  • Lesotho
  • Éthiopie

En coopération avec

  • Afrique CDC
  • Program for Monitoring Emerging Diseases (ProMed), États-Unis
  • International Society for Infectious Diseases (ISID), États-Unis
  • Health Information Systems Program (HISP), Afrique du Sud

Institut de mise en service

Institut Robert Koch