Opinion | La transformation des modèles de prédiction et de la médecine numérique dans le domaine de la santé. Cette information est disponible uniquement pour les abonnés.
En utilisant des modèles épidémiologiques et des algorithmes spécifiques, l'analyse des données peut avoir un impact significatif sur la prédiction des problèmes de santé liés à l'âge, comme l'explique Etienne Minvielle.
Les progrès technologiques jouent un rôle important dans l'évolution du secteur de la santé. Actuellement, deux domaines en particulier révolutionnent la façon dont nous pouvons anticiper les maladies : les modèles de prédiction et la médecine numérique.
Lorsqu'une maladie se propage et que le nombre de personnes infectées augmente avec le temps, on parle d'épidémie. Depuis le 20ème siècle, les spécialistes de l'épidémiologie étudient les évolutions dans le temps et dans l'espace des épidémies. Le modèle mathématique SIR (susceptibles, infectés, retirés), développé en 1927, est à la base de la plupart des modèles utilisés en épidémiologie. Grâce aux Big Data, de nouveaux modèles ont été mis au point, permettant des prévisions plus précises pour une action humanitaire ciblée au moment opportun.
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