Une équipe marocaine développe un modèle d’IA pour prédire les risques du Covid-19

Une équipe marocaine de chercheurs et de médecins a publié une étude scientifique sur un modèle d’intelligence artificielle qui permet de prédire la gravité du coronavirus parmi les personnes infectées, sur la base d’un certain nombre de données.

L’étude, publiée dans le Journal of Big Data, a développé et testé un modèle d’intelligence artificielle basé sur les données de 337 personnes infectées par le coronavirus à l’hôpital Cheikh Zayed de Rabat.

L’équipe marocaine a travaillé sur la collecte de données biologiques et non biologiques pour les patients, telles que l’âge, le sexe, les maladies, les médicaments utilisés, les analyses médicales, le cholestérol, les plaquettes et la protéine C-réactive, en plus du test sanguin, afin de permettre au modèle de prédire le développement d’une infection corona à partir de son non-développement.

Maryam Atafi, qui a participé à l’étude et est doctorante en technologie biomédicale à la Faculté des sciences de l’Université Mohammed V de Rabat, a déclaré que le modèle avait réussi à prédire 100% les cas graves parmi les personnes infectées.

Atafi a expliqué que l’approche proposée dans l’étude vise à aider les hôpitaux et les établissements médicaux à identifier les personnes infectées qui doivent entrer à l’hôpital car leur état va empirer, pendant les périodes de pics au cours desquelles les services de récupération sont bondés.

Selon la même source, cette étude scientifique a nécessité environ un an de travail et est la première du genre au Maroc à aborder la question de l’intelligence artificielle pendant la crise du coronavirus.

Cette étude a été supervisée par Pr Maryam Nassiri de la Faculté des sciences de l’Université Mohammed V de Rabat, et l’équipe scientifique comprenait également Samira Douzi et Abdelaziz Bouklouz de la Faculté de médecine et de pharmacie de Rabat, Hind Zine de la Faculté des sciences. à l’Université Mohammed V, Jaafar Jafari de la Faculté des sciences et technologies de Mohammedia, et Younes Zayed de l’Université internationale des sciences de la santé.

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