Un nouvel outil puissant d’intelligence artificielle est capable de prédire si une personne est prête à se faire vacciner contre le COVID-19. Le système intègre les mathématiques du jugement humain à l’apprentissage automatique pour prédire l’hésitation à la vaccination. Le système prédictif utilise un petit ensemble de données issues de données démographiques et de jugements personnels tels que l’aversion au risque ou à la perte.

Les résultats encadrent une nouvelle technologie qui pourrait avoir de vastes applications pour prédire la santé mentale et donner lieu à des campagnes de santé publique plus efficaces.

Une équipe dirigée par des chercheurs de l’Université de Cincinnati et de l’Université Northwestern a créé un modèle prédictif utilisant un système intégré d’équations mathématiques décrivant les modèles légaux de jugement de récompense et d’aversion grâce à l’apprentissage automatique.

« Nous avons utilisé un petit nombre de variables et des ressources informatiques minimales pour faire des prédictions », a déclaré l’auteur principal Nicole Vike, associée de recherche principale au Collège d’ingénierie et de sciences appliquées de l’UC.

« Il est peu probable que la COVID-19 soit la dernière pandémie que nous verrons au cours des prochaines décennies. Disposer d’une nouvelle forme d’’intelligence artificielle pour la prédiction en santé publique constitue un outil précieux qui pourrait aider à préparer les hôpitaux à prédire les taux de vaccination et les taux d’infection qui en découlent. »

L’étude a été publiée dans le Journal of Medical Internet Research Public Health and Surveillance.

Les chercheurs ont interrogé 3 476 adultes à travers les États-Unis en 2021 pendant la pandémie de COVID-19. Au moment de l’enquête, les premiers vaccins étaient disponibles depuis plus d’un an.

Les personnes interrogées ont fourni des informations telles que leur lieu de résidence, leurs revenus, leur niveau d’éducation le plus élevé atteint, leur appartenance ethnique et leur accès à Internet. Les données démographiques des personnes interrogées reflétaient celles des États-Unis, d’après les chiffres du US Census Bureau. Il a été demandé aux participants s’ils avaient reçu l’un ou l’autre des vaccins disponibles contre la COVID-19. Environ 73 % des personnes interrogées ont déclaré avoir été vaccinées, soit un peu plus que les 70 % de la population nationale qui avaient été vaccinées en 2021.

En outre, il leur a été demandé s’ils suivaient systématiquement quatre recommandations destinées à prévenir la propagation du virus : porter un masque, respecter la distance sociale, se laver les mains et ne pas se rassembler en grands groupes.

Il a été demandé aux participants d’évaluer dans quelle mesure ils aimaient ou n’aimaient pas un ensemble de 48 images séquencées au hasard sur une échelle de sept points de 3 à -3. Les images provenaient de l’International Affective Picture Set, un vaste ensemble de photographies couleur émotionnellement évocatrices, réparties en six catégories : sports, catastrophes, animaux mignons, animaux agressifs, nature et nourriture.

Vike a déclaré que le but de cet exercice est de quantifier les caractéristiques mathématiques des jugements des gens lorsqu’ils observent des stimuli légèrement émotionnels. Les mesures de cette tâche incluent des concepts familiers aux économistes comportementaux — ou même aux joueurs — tels que l’aversion au risque (le point auquel quelqu’un est prêt à accepter une perte potentielle pour une récompense potentielle) et l’aversion à la perte. Il s’agit de la volonté d’éviter les risques, par exemple en souscrivant une assurance.

« Cela peut fonctionner très simplement. Il ne nécessite pas de super calcul, est peu coûteux et peut être appliqué à toute personne possédant un smartphone. Nous l’appelons IA cognitive computationnelle. Il est probable que vous verrez d’autres demandes concernant des modifications de jugement dans un avenir très proche. »

Aggelos Katsaggelos, professeur

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