Comment utilisez-vous l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle dans la recherche en santé environnementale?

2 Prédiction des résultats en matière de santé

La prédiction des résultats pour la santé est le processus d’estimation de la probabilité ou de la gravité d’un problème ou d’un événement de santé, comme l’asthme, les maladies cardiovasculaires ou la mortalité, en fonction de l’exposition et d’autres facteurs. Le ML/AI peut aider les chercheurs en santé environnementale à améliorer la prédiction des résultats en matière de santé en utilisant divers types de données, comme les dossiers cliniques, les biomarqueurs, les renseignements génétiques et les indicateurs environnementaux, et en appliquant différents modèles, comme la régression, la classification ou l’analyse de survie, pour identifier les associations et les relations causales entre les données. Par exemple, le ML/AI peut être utilisé pour prédire le risque d’hospitalisation ou de décès dû à la COVID-19, en fonction de l’exposition à la pollution atmosphérique, des caractéristiques démographiques, des comorbidités et des facteurs comportementaux.

3 Évaluation du risque

L’évaluation des risques est le processus d’évaluation des effets nocifs potentiels d’un agent environnemental sur la santé et le bien-être humains, ainsi que de l’incertitude associée à l’évaluation. Le blanchiment d’argent et l’IA peuvent aider les chercheurs en santé environnementale à améliorer l’évaluation des risques en intégrant de multiples sources de données probantes, comme des études épidémiologiques, des expériences toxicologiques et des modèles mécanistes, et en appliquant des méthodes, comme la méta-analyse, l’inférence bayésienne ou l’inférence causale, pour synthétiser les données probantes et quantifier l’incertitude. Par exemple, le BA/IA peut être utilisé pour évaluer le risque de cancer découlant de l’exposition à l’arsenic dans l’eau potable, en fonction d’une combinaison de données humaines et animales, et pour estimer l’impact de différents scénarios et interventions d’exposition.

4 Évaluation des interventions

L’évaluation d’intervention est le processus de mesure de l’efficacité et de l’impact d’une action ou d’une politique qui vise à réduire ou à prévenir l’exposition à un agent environnemental ou à améliorer les résultats pour la santé. Le RPC/IA peut aider les chercheurs en santé environnementale à améliorer l’évaluation des interventions en utilisant divers types de données, comme des données expérimentales, observationnelles ou simulées, et en appliquant des techniques, comme des essais contrôlés randomisés, des plans quasi expérimentaux ou des analyses contrefactuelles, pour estimer les effets causaux de l’intervention et tenir compte des biais de confusion et de sélection. Par exemple, le BC/AI peut être utilisé pour évaluer l’impact d’une zone à faibles émissions sur la qualité de l’air et les résultats pour la santé, sur la base de mesures avant-après des niveaux de pollution et des indicateurs de santé, et en comparant avec un groupe témoin ou un groupe témoin synthétique.