Vers un système peer-to-peer d’aide à la décision en périodes d’épidémies. COVID-19 comme exemple.

Abstract

Lors d’une épidémie/pandémie causée par un virus inconnu comme le SRAS-CoV-2, agent responsable du COVID-19, les praticiens de la santé ne peuvent pas prédire le comportement du virus et donc l’évolution de la maladie. Ils ne peuvent pas aussi prédire la réaction des patients face aux différents traitements. Dans cet article on propose une architecture d’un système distribué de prédiction de l’évolution de la maladie et des réactions des patients pour les traitements, et ce en exploitant les données temps réel de patients atteints du même virus de partout dans le monde. Le système utilise une classification des patients basée sur les données géographiques et les questions dites « Patient, Intervention, Comparison, Outcome/s » (PICO). Il s’inspire des systèmes de téléchargement peer-to-peer pour le partage des informations et utilise un modèle sémantique pour la sauvegarde et la comparaison des questions cliniques. Le système propose aussi de générer des auto-tests personnalisés qu’on peut mettre à la disposition de la population pour diminuer la panique causée par l’épidémie. Un Le fonctionnement du système est illustré par un exemple d’un patient atteint du COVID-19.

Keywords

• Aide à la décision médicale
• Classification
• COVID-19
• Epidémie
• Peer-to-peer
• Question PICO