À l'intérieur du modèle d'apprentissage automatique de ProPublica pour les futures épidémies d'Ebola — ProPublica

Aug 27, 2023

La prochaine pandémie n’est qu’un déboisement. Nous n’en faisons pas assez pour empêcher les virus de se propager de la faune sauvage aux humains.

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Cette année, chez ProPublica, nous avons associé la modélisation informatique aux rapports traditionnels pour explorer les questions liées aux épidémies virales : quelles sont leurs causes et que peut-on faire pour prévenir la prochaine grande épidémie ?

L’une des maladies les plus redoutées est Ebola, qui tue environ la moitié des personnes infectées et qui a montré qu’elle peut apparaître dans des pays inattendus comme la Guinée. Le virus est passé d'un animal sauvage à un humain en 2013, provoquant une épidémie qui a finalement fait 11 000 morts dans le monde.

Les chercheurs qui étudient le début des épidémies ont appris que la déforestation peut augmenter les risques de transmission d'agents pathogènes de la faune sauvage aux humains. Jesús Olivero, professeur au département de biologie animale de l'Université de Malaga, en Espagne, a découvert que sept épidémies d'Ebola, dont celle qui a débuté à Meliandou, en Guinée, étaient liées de manière significative à la perte de forêts. Nous avons constaté que, autour de cinq de ces foyers, les forêts avaient été défrichées selon un schéma révélateur, augmentant les chances que les humains puissent partager l'espace avec des animaux susceptibles d'être porteurs de la maladie.

Nous nous sommes demandés : pourrions-nous utiliser ce que nous avons appris sur ces endroits pour trouver des endroits qui n’ont pas encore connu d’épidémies mais qui pourraient être à risque d’en connaître une ? Y a-t-il des endroits où Ebola pourrait émerger qui ressemblent beaucoup à ce que Meliandou a fait en 2013 ?

Avec l'aide d'épidémiologistes et d'experts en perte de forêt, ainsi que de l'une des conseillères en science des données de ProPublica, Heather Lynch, professeur d'écologie et d'évolution à l'Université de Stony Brook, nous avons développé un modèle d'apprentissage automatique conçu pour détecter des emplacements présentant une similitude frappante avec des endroits. qui avait connu des épidémies.

NIGERIA

DÉMOCRATIQUE

REPRÉSENTANT. DU CONGO

océan Atlantique

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Candidats signalés

Le résultat? Sur un échantillon aléatoire de près de 1 000 emplacements dans 17 pays, le modèle de ProPublica a identifié 51 zones qui, en 2021 (l'année la plus récente pour laquelle des données d'images satellite sur la perte de forêt étaient disponibles au moment de notre analyse), ressemblaient beaucoup à des endroits qui avaient connu des épidémies provoquées par des changements forestiers.

Ces emplacements se trouvaient dans des zones forestières d’Afrique où l’on pense que la faune est porteuse du virus Ebola ; qui a récemment connu une vaste fragmentation forestière (c'est-à-dire le défrichement de nombreuses petites parcelles déconnectées) ; et qui ont une population de référence qui pourrait soutenir une épidémie si une épidémie survenait. À notre grande surprise, 27 de ces sites se trouvaient au Nigeria, où aucune épidémie d'Ebola n'a jamais éclaté.

Après avoir examiné nos résultats, l’une des chercheuses que nous avons consultées, Christina Faust, chercheuse à l’Université de Glasgow, en Écosse, a qualifié l’analyse de « meilleure estimation du risque », à la lumière des nombreuses questions en suspens sur la manière dont Ebola survient.

"Vous avez clairement identifié des caractéristiques écologiques qui sont cohérentes dans les zones de débordement", a déclaré Faust. « Et ces conditions écologiques et humaines apparaissent ailleurs. Et étant donné que nous ne savons pas grand-chose sur les réservoirs, je pense que c'est notre meilleure capacité à faire une analyse des risques.

Ce modèle a été développé à partir d’une analyse antérieure que nous avons publiée en février. Nous avons utilisé l'imagerie satellite et la modélisation épidémiologique pour montrer que les villages où se sont produites cinq précédentes épidémies d'Ebola courent un plus grand risque de propagation aujourd'hui, y compris Meliandou, en Guinée, le site de la pire épidémie d'Ebola de l'histoire.