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Vacciner la population mondiale contre le COVID-19 est l’un des immenses défis de distribution et de logistique l’humanité a jamais été confrontée. Certains espèrent que intelligence artificielle et la technologie blockchain peut vous aider dans cette tâche.
“Il s’agit d’essayer de résoudre le plus grand casse-tête de données de notre vie”, déclare Jason Kelley, qui dirige les services blockchain pour IBM.
Jusqu’à présent, résoudre ce casse-tête s’est avéré extrêmement lent. Seulement environ 4 millions de personnes aux États-Unis – un peu plus de 1% de la population – ont reçu au moins une dose d’un vaccin COVID-19. Dans le monde entier, les progrès sont encore plus lents, certains pays n’ayant encore vacciné aucun de leurs citoyens. Même Israël, qui a vacciné la plus grande partie de sa population jusqu’à présent, a donné les premiers coups à seulement 12%.
La distribution du vaccin COVID implique au moins quatre problèmes distincts mais liés: la quantité de vaccin à expédier où et quand. C’est la prévision de la demande. Ensuite, ce réseau de distribution doit être surveillé pour les goulots d’étranglement. C’est la gestion de la chaîne d’approvisionnement. En outre, les sociétés pharmaceutiques qui fabriquent le vaccin, ceux qui l’administrent et les personnes qui le reçoivent doivent tous avoir l’assurance que le lot de vaccin est légitime et fabriqué selon les normes appropriées, et que la bonne dose est administrée. C’est l’assurance de la qualité. Enfin, les personnes recevant le vaccin doivent être surveillées pour déceler tout effet secondaire inhabituel. C’est la surveillance des événements indésirables.
Les gouvernements et les entreprises espèrent utiliser les nouvelles technologies à chacune de ces étapes.
Basses températures et prix élevés
Il est particulièrement important de prévoir avec précision la demande de vaccin pour certains des premiers vaccins dont l’utilisation a été approuvée aux États-Unis et en Europe en raison des températures extrêmement basses auxquelles ils doivent être conservés et de leurs prix relativement élevés. Les gouvernements ne peuvent pas se permettre de gaspiller les doses.
IBM fait partie des entreprises qui tentent de nous aider les hôpitaux et les gouvernements des États gèrent les stocks limités de vaccins disponibles jusqu’à présent, selon Tim Paydos, directeur général mondial de l’entreprise pour l’industrie gouvernementale. Cela implique l’utilisation du logiciel Watson Health Analytics d’IBM pour associer des données au niveau du code postal sur la démographie et l’état de santé avec des informations sur les attitudes des gens à l’égard des vaccinations afin d’essayer de prévoir la demande et de garantir que les vaccins sont distribués équitablement, dit-il.
Dans les pays en développement, le défi de la prévision de la demande et de la gestion de la chaîne d’approvisionnement est encore plus aigu. Macro-Eyes est une société d’IA basée à Boston. Il a été fondé par Ben Fels, qui avait autrefois utilisé l’apprentissage automatique pour parcourir les données des marchés financiers à la recherche de signaux de trading infimes. Aujourd’hui, il utilise une technologie similaire pour rechercher des indicateurs qui permettront à Macro-Eyes de prévoir la demande de médicaments et d’autres offres de soins de santé. Sur ce front, la société a travaillé avec le système de santé de l’Université de Stanford aux États-Unis, mais elle a réalisé plusieurs projets en Afrique, dont un visant à renforcer la vaccination des enfants en Tanzanie.
Dans ses projets africains, la société utilise un large éventail de données – y compris des images et des cartes satellites, le nombre d’utilisateurs de téléphones portables dans une certaine zone, des publications sur les réseaux sociaux et des données officielles du gouvernement – pour essayer de prédire combien de personnes se présenteront pour soins de santé en un seul endroit. Chaque ensemble de données à lui seul peut avoir une valeur marginale. Mais en combinant de nombreux ensembles de données, Macro-Eyes est capable de faire des prédictions précises.
Le système de Macro-Eyes a pu améliorer les prévisions de la demande de vaccination infantile en Tanzanie de 96% et réduire les doses gaspillées à seulement 2,42 flacons pour 100 expédiés. Maintenant, Macro-Eyes espère aider les gouvernements du monde entier – y compris peut-être certains États américains –faire quelque chose de similaire avec les vaccins COVID-19.
Assurer l’efficacité est encore plus important avec ces vaccins, dit Fels, car la demande dépasse de loin l’offre, ce qui rend chaque dose précieuse. Certains vaccins sont également relativement chers par dose, ce qui rend les déchets coûteux. Les préoccupations concernant l’entreposage frigorifique seront un problème dans de nombreux endroits, même avec des vaccins tels qu’AstraZeneca qui peuvent être conservés à des températures normales de réfrigérateur. «Nous ne pouvons pas nous permettre de jeter 30 doses parce que nous les avons envoyées au mauvais endroit», dit Fels. «Mais si nous attribuons le vaccin strictement en fonction de la population, nous allons gravement sous-attribuer à certains sites et gravement surallouer à d’autres.
Blockchain et apprentissage automatique
Une fois qu’un réseau de distribution est opérationnel, garder un œil sur son fonctionnement et suivre les doses à mesure qu’elles se déplacent dans la chaîne d’approvisionnement est un autre domaine dans lequel l’IA et des technologies telles que la blockchain peuvent jouer un rôle.
IBM commercialise un logiciel de gestion de la chaîne d’approvisionnement «basé sur les objets» qui peut suivre l’emplacement de chaque flacon de vaccin en temps réel aussi proche que possible et faire correspondre le flacon aux personnes vaccinées avec les doses contenues dans ce flacon. Il avait déjà utilisé ce logiciel plus tôt dans la pandémie pour aider à suivre les fournitures d’équipements de protection individuelle, dit Paydos.
Celonis, un autre éditeur de logiciels qui aide les entreprises à créer des tableaux de bord pour suivre les processus métier en temps réel, a également vu son logiciel utilisé pour suivre les EPI pour les clients du système de santé, et espère maintenant qu’il pourra également être adopté pour gérer les vaccins.
En s’appuyant sur ce logiciel, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire les goulots d’étranglement potentiels de la distribution et pour éventuellement suggérer des moyens de les contourner. Genpact, la société américaine d’externalisation des technologies et des processus commerciaux, a développé un logiciel pour ses clients de l’industrie pharmaceutique qui les aide à suivre les lots de médicaments au fur et à mesure de leur progression dans la chaîne d’approvisionnement. Les vaccins COVID-19 seront particulièrement difficiles, déclare Eric Sandor, responsable de l’activité IA de pharmacovigilance de Genpact, car différents lots peuvent être produits par différents fabricants sous contrat dans différentes installations, entraînant des variations entre eux, et il peut y avoir d’autres problèmes autour du stockage de lots individuels de flacons à l’intérieur de chaque lot. Il peut être essentiel de savoir exactement quel lot et quel lot ont été utilisés pour vacciner chaque individu pour suivre les problèmes de sécurité liés au vaccin, dit Sandor.
Il y a aussi un autre défi: la plupart de ces progiciels de chaîne d’approvisionnement ont été conçus pour être utilisés au sein d’une seule organisation. Mais avec les vaccins COVID-19, il est nécessaire de suivre les fournitures à travers une chaîne contrôlée par de nombreuses parties différentes – fabricants de médicaments, entreprises de messagerie, hôpitaux et pharmacies, et même diverses branches du gouvernement – qui n’utilisent pas toutes les même logiciel. De plus, certaines de ces entreprises peuvent être des concurrents qui sont généralement réticents à partager des données, ou elles peuvent être incapables de partager facilement des données en raison de problèmes de réglementation, de sécurité et de conformité.
C’est là que Kelley d’IBM pense que la technologie blockchain, le système de registre numérique qui sous-tend les crypto-monnaies telles que Bitcoin, peut jouer un rôle vital. Ce type de registre numérique pourrait fournir un enregistrement fiable, sécurisé et vérifiable de la chaîne de possession pour chaque flacon de vaccin qui pourrait être utilisé par chaque organisation impliquée dans le processus, dit-il. IBM est actuellement en discussion avec plusieurs fabricants de médicaments pour s’inscrire à cette solution basée sur la blockchain afin de créer «un écosystème minimalement viable», pour le lancer, dit-il.
Effets secondaires
Une fois que les personnes ont reçu des inoculations, les fabricants de vaccins et les agences gouvernementales de santé devront surveiller ces personnes pour détecter des signes d’effets secondaires inhabituels ou de complications rares. Bien que les vaccins aient été testés sur des dizaines de milliers de personnes lors d’essais cliniques, il peut y avoir des effets secondaires ou des problèmes de sécurité qui ne deviennent apparents que lorsque des millions de personnes reçoivent des injections. De nombreux gouvernements exigent que les médecins et les sociétés pharmaceutiques déposent des rapports pour tout symptôme inhabituel que les patients ressentent après avoir reçu un médicament. Même pour les médicaments administrés à un nombre beaucoup plus restreint de personnes, ces règles peuvent entraîner la soumission d’un grand nombre de rapports d ‘«événements indésirables». La grande majorité de ceux-ci finissent généralement par être de fausses alarmes, les symptômes n’ayant aucun lien avec le médicament en question ou n’indiquant aucun danger. Mais parfois, ils signalent un problème de sécurité critique qui n’a pas été soulevé auparavant. Parce que le vaccin COVID-19 est administré à un si grand nombre de personnes, le volume de ces rapports est susceptible d’être énorme – beaucoup trop pour que les humains puissent les examiner assez rapidement pour détecter tout signe d’un problème grave avant qu’il ne soit trop tard.
C’est pourquoi certains gouvernements se tournent vers l’IA pour les aider. Le régulateur britannique de la santé a conclu un contrat avec Genpact pour déployer un logiciel d’apprentissage automatique capable de filtrer ses rapports officiels «carton jaune» – que les médecins et les patients utilisent pour signaler des effets secondaires inhabituels qui pourraient être source de préoccupation. Le système construit par Genpact, qui a été mis en service en décembre, prend du texte brut et le codifie automatiquement, et recherche des modèles qui pourraient indiquer un problème de sécurité émergent, signalant cela au régulateur pour une enquête plus approfondie, dit Sandor.
Tiger Tyagarajan, directeur général de Genpact, affirme que le logiciel a été formé sur de nombreux types d’écriture différents, afin qu’il puisse comprendre à la fois la terminologie médicale qu’un médecin pourrait utiliser pour signaler des symptômes ainsi que les expressions plus familières qu’un membre du public pourrait utilisation. Il dit que Genpact n’a été en mesure de déployer ce système que rapidement – il était opérationnel trois mois après que Genpact a reçu le contrat – parce que l’entreprise en avait déjà construit des versions encore plus sophistiquées pour ses clients de l’industrie pharmaceutique, en particulier aux États-Unis où le Food et la Drug Administration exige une surveillance post-approbation rigoureuse et la notification de tout problème de sécurité concernant un médicament. Dans ces cas, le logiciel d’IA de Genpact ne regarde pas seulement un formulaire gouvernemental unique, comme il le fait au Royaume-Uni, il analyse également les articles de revues médicales et même les publications sur les réseaux sociaux à la recherche de preuves de symptômes inhabituels qui pourraient être préoccupants.
Certains technologues ont déploré que l’IA n’ait pas été d’une grande aide pendant la pandémie. Alors que certains logiciels d’intelligence artificielle ont contribué à émettre des avertissements précoces selon lesquels un nouveau virus respiratoire inquiétant semblait circuler à Wuhan, en Chine, la technologie n’a certainement pas aidé à prévenir la pandémie. Et son impact sur la modélisation épidémiologique et l’élaboration des politiques a été minime. Il a eu un impact limité dans la recherche de traitements Covid-19 et de développement de vaccins.
Certains ont plaisanté sur le fait que l’IA serait prête à se battre le suivant pandémie, mais pas celle-ci. Mais, en contribuant à garantir que les vaccins sont distribués rapidement et en toute sécurité, la technologie peut encore prouver sa valeur.
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