Un nouvel outil d'apprentissage automatique identifie les comtés américains à plus haut risque de décès par COVID

La tâche de contrôler la pandémie de COVID-19 dans tout le pays et de prédire où les cas augmenteront prochainement et quelles zones pourraient avoir des taux de mortalité élevés reste intimidante pour les scientifiques et les fonctionnaires. Un nouvel outil d'apprentissage automatique développé par des chercheurs d'une start-up (Akai Kaeru LLC) affiliée au Département d'informatique de l'Université de Stony Brook et à l'Institute for Advanced Computational Science (IACS) peut aider à évaluer les zones les plus à risque pour le virus et les taux de mortalité élevés .

Le logiciel qu'ils utilisent analyse un vaste ensemble de données provenant des 3007 comtés américains. Ils ont constaté que des combinaisons de facteurs tels que la pauvreté, les milieux ruraux, le faible niveau d'instruction, la faible pauvreté mais la dette de logement et la privation de sommeil sont associés à des taux de mortalité plus élevés dans les comtés.

Les chercheurs utilisent un moteur et un logiciel d'exploration de modèle automatique pour analyser un ensemble de données avec environ 500 attributs, qui couvrent les détails liés à la démographie, l'économie, la race et l'ethnicité, et l'infrastructure dans tous les comtés américains. Après avoir analysé et évalué les données au sein des comtés, ils ont créé près de 300 ensembles de comtés à «haut risque» pour le COVID-19 et les taux de mortalité associés.

Beaucoup de ces comtés au sein des ensembles – mais pas tous – se trouvent dans les États du sud des États-Unis et comprennent près de 1000 comtés. Certains des comtés incluent Hancock, Ga .; Attala, Miss .; Lee, S.C .; Swisher Texas; Adams, Ohio; Torrance, N.M .; et Madison, Fla. Mississippi, Louisiane et Géorgie sont les plus à risque, avec 80-90 pour cent de leurs comtés couverts par ces ensembles.

Notre algorithme logiciel identifie les comtés avec des conditions spécifiques qui semblent entraîner des taux de mortalité américains supérieurs à la moyenne en raison de COVID-19. Nous ne pouvons pas dire qu'un comté spécifique aura un taux de mortalité plus élevé que d'habitude, mais nous pouvons le prévoir pour les ensembles de comtés qui remplissent certaines conditions. « 

Klaus Mueller, PhD, professeur d'informatique, membre du corps professoral de l'IACS, PDG de la startup Akai Kaeru, LLC, et chercheur principal de l'étude de l'entreprise

Selon Mueller, le logiciel et la méthode utilisés pour analyser les données et identifier les comtés à haut risque peuvent aider à informer les responsables sur la base d'importantes corrélations liées aux taux de mortalité liés à COVID-19 et à affecter directement les ressources, telles que les kits de test et les stations. La méthode et les résultats peuvent également aider à cibler des campagnes d'information communautaires sur COVID-19 et des mesures pour contenir la pandémie et potentiellement réduire les cas.

Les chercheurs ont constaté que plusieurs conditions doivent être présentes en même temps pour exposer un comté à un risque élevé. Certains de ces ensembles de conditions sont:

  • Comtés ruraux pauvres avec des résidents vieillissants.
  • Comtés privés de sommeil et sous-scolarisés avec une faible participation à l'assurance maladie.
  • Comtés à faible population asiatique mais à forte minorité où les enfants noirs vivent dans la pauvreté.
  • Comtés à forte propriété et faible pauvreté. Pour cet ensemble de comtés, il existe également une corrélation significative entre le taux de mortalité et le montant de la dette de logement des résidents du comté.

« Chacun de ces ensembles de conditions raconte une histoire unique et rend l'intelligence artificielle derrière notre algorithme explicable. » Dit Mueller. « Par exemple, ce que nous pourrions conclure du modèle de » forte propriété et faible pauvreté « est qu'il y a des propriétaires dans ces pays riches à forte propriété qui ne peuvent pas se permettre leur logement et, par conséquent, ont une dette de logement élevée. Ensuite, comme le pourcentage de ces types de propriétaires dans un comté augmente, tout comme le risque d'infection au COVID-19 et potentiellement la mort. « 

«Nous observons également dans un autre comté que les comtés pauvres et vieillissants à faible densité de population sont en moyenne particulièrement touchés par COVID-19», explique Mueller. « Bien qu'il soit bien connu maintenant que les résidents plus âgés sont plus vulnérables au COVID-19, le schéma nous indique que ce risque élevé semble être amplifié par deux facteurs liés à l'accessibilité:

(1) Les résidents vivent dans des zones peu peuplées qui offrent moins d'établissements de soins d'urgence et (2) les résidents sont pour la plupart pauvres, ce qui entrave leur capacité à utiliser et à payer ces services. « 

Mueller souligne que toute conclusion sur les conditions liées aux taux de mortalité élevés dus à COVID-19 dans les ensembles de comtés ou les comtés spécifiques continuera à nécessiter une enquête plus approfondie, car une pandémie n'est pas statique et les facteurs contribuant à la maladie et à la mort sont souvent compliqués.

Akai Kaeru est une start-up développée et située dans le centre d'excellence de l'État de New York en matière de technologie sans fil et d'information (CEWIT). Créé en 2003, CEWIT est le bâtiment d'ancrage du parc de recherche et de développement de l'Université Stony Brook pour mener des recherches et les commercialiser.

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