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Dans les pays sous-développés

Dengue : Google Trends aide à suivre les épidémies

Par Audrey Vaugrente

L’analyse des recherches Google peut aider à surveiller les épidémies dans les pays où le système est défaillant. C’est du moins le cas pour la dengue, grâce à Google Trends.

pressmaster/epictura

Google pourrait bien faire son retour dans la traque des épidémies. Cette fois, son outil d’analyse des requêtes Internet servira à surveiller de près la dengue. Cette maladie, transmise par le moustique, est à l’origine de 390 millions d’infections par an. Dans les pays peu développés, cette analyse à distance pourrait offrir une solution bienvenue, à en croire l’étude publiée dans PLOS Computational Biology.

Les auteurs de ces travaux, en exercice à l’université d’Harvard (Etats-Unis), ont ressuscité l’algorithme ARGO. Précédemment utilisé par Google Flu Trends, fermé en 2015, il se targuait de prédire l’évolution des épidémies de grippe saisonnière. Mais son manque d’efficacité a provoqué sa chute.

Les spécialistes américains ont donc retravaillé l’algorithme, en se concentrant sur les 10 requêtes les plus émises, et ont combiné l’analyse des requêtes Internet aux données d’épidémiologie gouvernementales. L’efficacité de la capacité prédictive d’ARGO a été testée dans 5 pays touchés par le virus de la dengue : Mexique, Brésil, Thaïlande, Singapour, Taïwan.

Un système de surveillance complémentaire

Partout, sauf à Taïwan, l’algorithme livre une vision assez précise en temps réel de l’évolution de l’épidémie au niveau national. Sur l’île au large de la Chine, en revanche, l’absence de saison épidémique claire et le faible nombre de cas limite l’impact de cette surveillance.

Ces résultats confirment que les recherches Google pourraient aider à mieux comprendre la progression des maladies transmises par le moustique, notamment la dengue, dans des pays où les systèmes de surveillance traditionnels n’existent pas ou fonctionnent mal.

Car en raison d’un réseau distendu et de nombreuses contaminations, les signaux sont difficiles à repérer avec le réseau classique. Les chercheurs espèrent, à l’avenir, pouvoir affiner la recherche sur des zones géographiques précises et certaines périodes.