Point de vue | Santé: l'évolution des modèles de prédiction et de la médecine numérique. Seulement disponible pour les abonnés.
En utilisant des modèles épidémiologiques et des algorithmes spécifiques, l'analyse de données peut avoir un impact significatif sur la santé prédictive, en particulier pour les maladies liées au vieillissement, selon Etienne Minvielle.
Les progrès technologiques jouent un rôle clé dans l'évolution de la santé. Actuellement, deux secteurs en particulier révolutionnent la façon dont nous pouvons anticiper les maladies : les modèles de prédiction et la santé numérique.
Lorsqu'un grand nombre de personnes tombent malades et que ce nombre continue d'augmenter, on parle d'une épidémie. Depuis le 20e siècle, les spécialistes en épidémiologie étudient l'évolution dans le temps et dans l'espace des épidémies. Le modèle mathématique SIR (susceptibles, infectés, retirés), créé en 1927, est à la base de la plupart des modèles utilisés en épidémiologie. Grâce à l'essor des Big Data, de nouveaux modèles ont pu être développés, offrant ainsi des prédictions plus précises pour une prévention ciblée et efficace lors des moments cruciaux.
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