PITTSBURGH – Début avril, l’Université Carnegie Mellon a annoncé un partenariat avec Facebook et Google pour collecter des données sur les résidents américains qui présentent des symptômes compatibles avec le COVID-19.

L’objectif, selon l’université, est de collecter des informations qui pourraient aider les chercheurs à prévoir la propagation de la pandémie de coronavirus.

Certains utilisateurs de Facebook voient un lien en haut de leur fil d’actualité qui les mènera à une enquête facultative. Les informations de l’enquête seront utilisées pour les efforts de prévision de la pandémie et seront partagées avec d’autres universités collaboratrices, selon Carnegie Mellon.

L’enquête demande aux utilisateurs s’ils présentent des symptômes tels que fièvre, toux, essoufflement ou perte d’odorat – tous associés au COVID-19.

Les chercheurs espèrent recevoir des réponses de millions de personnes chaque semaine.

«Nous ne disposons pas à ce stade de données fiables sur les infections symptomatiques», a expliqué Ryan Tibshirani, professeur agrégé de statistiques et d’apprentissage automatique à Carnegie Mellon, dans un déclaration. «Les gens ont été découragés de visiter les cabinets de médecins et les hôpitaux. Le seul moyen d’obtenir ce résultat est l’enquête. »

« Ces données ont le potentiel d’être extrêmement précieuses pour les prévisions, car un pic d’infections symptomatiques pourrait être le signe d’un pic d’hospitalisations à venir », a-t-il ajouté.

Facebook fournit à l’université les utilisateurs, mais ils ne sont pas impliqués dans la conduite de l’enquête, a précisé Tibshirani. Chaque participant recevra un numéro d’identification aléatoire et une fois qu’il aura terminé le sondage, la CMU enverra le numéro d’identification à Facebook – mais aucune des réponses. Facebook fournira ensuite une statistique de valeur de poids qui aidera à corriger tout biais d’échantillon.

De même, Google distribue des sondages à ses utilisateurs, mais les résultats ne sont pas partagés avec Google.

Après le lancement initial, des millions de personnes ont répondu à l’enquête sur Facebook et Google, décrivant eux-mêmes leurs symptômes liés au COVID-19.

Tibshirani, qui codirige également l’équipe de réponse Delphi COVID-19 de Carnegie Mellon, a déclaré que ces réponses fournissent à l’équipe des estimations en temps réel de l’activité de la maladie au niveau du comté pour une grande partie des États-Unis, combinées avec d’autres données telles que les réclamations médicales et les tests médicaux, les réponses à l’enquête permettront aux chercheurs de générer des estimations de l’activité de la maladie qui reflètent davantage la réalité qu’à partir de seuls tests positifs.

La plupart des sources de données sont disponibles au niveau des comtés et les chercheurs affirment avoir une bonne couverture de 601 comtés comptant au moins 100 000 habitants.

Carnegie Mellon a lancé son COVIDcast site à la mi-avril, qui présente des estimations de l’activité des coronavirus basées sur les réponses au sondage des utilisateurs de Facebook. L’université a également créé des cartes thermiques interactives du pays pour afficher les estimations d’enquête non seulement de Facebook, mais également des utilisateurs de Google.

Facebook a lancé sa propre carte interactive qui montre un pourcentage estimé de personnes présentant des symptômes du COVID-19 par semaine dans un comté donné. Il note qu’il ne s’agit pas de cas confirmés.

«Étant donné que les symptômes sont un précurseur pour devenir plus gravement malade, cette enquête peut aider à prévoir le nombre de cas que les hôpitaux verront dans les jours à venir et fournir un indicateur précoce de l’endroit où l’épidémie se développe et où la courbe a été aplatie avec succès», Facebook PDG Mark Zuckerberg écrit dans un éditorial.

L’interactif site Internet note qu’avec plus de 2 milliards de personnes sur Facebook, le réseau de médias sociaux est dans une «position unique pour soutenir la recherche en santé publique».

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L’équipe Delphi de la CMU utilise deux approches principales pour les prévisions des maladies, qui se sont toutes deux avérées efficaces pour prédire les cas de grippe. L’un fait des prédictions sur les jugements agrégés des bénévoles qui soumettent des estimations hebdomadaires, et l’autre utilise l’apprentissage automatique statistique pour reconnaître les modèles dans les données de soins de santé qui se rapportent à l’expérience passée.

«Ce problème de prévision est si compliqué que nous pensons qu’une diversité de données et d’approches est notre meilleure arme», a déclaré Tibshirani.

Les chercheurs de Carnegie Mellon effectuent des prévisions depuis plusieurs semaines et ont partagé les résultats avec le Center for Disease Control and Prevention des États-Unis. L’université prévoit de publier les prévisions une fois que leur exactitude et leur fiabilité seront confirmées.