Analyse prédictive dans la prévision des hospitalisations liées au COVID-19

L'analytique prédictive, c'est une méthode qui utilise des Données et des techniques statistiques pour faire des prévisions sur des événements futurs. Dans le contexte des maladies, ça nous aide à prédire combien de gens pourraient tomber malades et combien de lits d'hôpital seront nécessaires. Un cas spécifique qui nous intéresse, c'est le COVID-19, qui a touché plein de gens à travers le monde. Comprendre comment analyser les données liées au COVID-19 peut nous donner des insights précieux pour gérer les ressources de santé.

#Comprendre les Données

Pour étudier les prévisions de maladies, les données sont indispensables. Pour cette étude, on a utilisé des données d'une région de l'Ontario, au Canada. Ces données incluaient le nombre quotidien d'Hospitalisations liées au COVID-19. Cependant, le premier pic d'épidémie en 2020 a montré une énorme augmentation des hospitalisations à cause de la montée soudaine des cas. Pour avoir une vision plus claire des tendances dans le temps, les données de 2020 n'ont pas été incluses dans l'analyse. On s'est plutôt concentré sur les données de janvier 2021 à décembre 2022.

Pour faciliter l'analyse des données, les hospitalisations quotidiennes ont été regroupées en ensembles couvrant dix jours. Par exemple, le premier groupe couvrait les hospitalisations du 1er au 10 janvier. Ce regroupement a permis de mieux repérer les changements et les patterns sur deux ans. Chaque groupe de dix jours a reçu un numéro, ce qui a donné un total de 73 groupes sur la période étudiée.

#Identifier les Valeurs Aberrantes

En regardant les données, on a noté quelques valeurs extrêmes, appelées valeurs aberrantes. Les valeurs aberrantes peuvent fausser les résultats de l'analyse des données et mener à des prédictions moins précises. Du coup, il est utile d'identifier et de retirer ces valeurs. Dans ce cas, on a utilisé une méthode pour déterminer quelles valeurs étaient des aberrations en calculant certaines limites statistiques.

Après avoir examiné les données, on a constaté qu'il n'y avait pas de valeurs très basses. Cependant, certains chiffres d'hospitalisation étaient significativement plus élevés que d'autres et étaient donc considérés comme des valeurs aberrantes. Ces valeurs aberrantes ont été remplacées par des valeurs moyennes des points de données adjacents pour maintenir la tendance générale tout en améliorant la précision de l'analyse.

#Préparer l'Analyse

Avant de faire une analyse prédictive, il est super important de vérifier à quel point le modèle peut prédire les résultats basés sur les données existantes. C'est là qu'une technique appelée Test Train Split entre en jeu. En gros, cette méthode divise les données en deux parties : une partie sert à créer le modèle prédictif, tandis que l'autre partie teste la précision du modèle.

Dans ce cas, 80 % des données ont été utilisées pour construire le modèle, et 20 % ont été mises de côté pour le test. Cette division garantit que le modèle peut être validé avec des données fraîchement arrivées qu'il n'a pas encore vues, ce qui donne une compréhension plus nuancée de sa fiabilité.

#Construire le Modèle Prédictif

Pour créer un modèle prédictif, l'objectif est de trouver une relation entre le temps (nombre de groupes de dix jours) et le nombre d'hospitalisations. Une façon courante d'exprimer cette relation est via une équation linéaire, qui prédit le nombre d'hospitalisations en fonction de la période.

Cependant, un modèle linéaire peut ne pas toujours bien s'adapter aux données, surtout dans des cas comme une pandémie où les tendances peuvent changer rapidement. Dans cette analyse, le but était de minimiser les erreurs entre ce que le modèle prédit et les hospitalisations réelles. Ça implique des calculs complexes, mais l'idée principale, c'est que l'efficacité du modèle dépend de sa capacité à coller aux résultats réels.

#Évaluer la Précision

Pour voir à quel point le modèle prédictif a bien fonctionné, on a calculé l'erreur absolue moyenne. Ce chiffre montre à quel point les prédictions étaient éloignées des données réelles. Dans ce cas, l'erreur absolue moyenne était plus élevée que prévu, ce qui indique qu'il fallait un modèle qui s'ajuste mieux.

L'analyse a montré qu'une approche linéaire pourrait ne pas représenter les données avec précision. Souvent, les données provenant de crises sanitaires ne suivent pas une ligne droite. Au lieu de ça, un modèle logarithmique ou polynomial pourrait être plus adapté. Ces modèles peuvent s'ajuster à des tendances qui changent plus dramatiquement avec le temps.

#Comparer Différents Modèles

Pour comprendre quel modèle s'adapte le mieux aux données, différents modèles de régression ont été testés. La Valeur R-carré, qui indique à quel point le modèle explique bien les données, a été calculée pour chaque modèle. Cette valeur va de 0 (pas d'ajustement) à 1 (ajustement parfait).

Dans l'analyse, la valeur R-carré du modèle linéaire était assez basse. Cependant, quand on a testé les modèles logarithmiques et polynomiaux, ils ont donné des valeurs R-carré beaucoup plus élevées. Ça indique que ces modèles capturaient mieux les tendances dans les données que le modèle linéaire.

#Conclusion

L'étude de l'analytique prédictive dans les prévisions de maladies, surtout pour le COVID-19, montre que choisir le bon modèle est crucial pour la précision. Bien que la régression linéaire puisse être utile, elle n'est pas toujours la meilleure approche pour des données complexes comme celles d'une pandémie.

En reconnaissant les limites d'un modèle linéaire et en explorant d'autres options comme les régressions logarithmiques et polynomiales, on peut faire de meilleures prédictions. Ça peut mener à de meilleures préparations pour les systèmes de santé pour gérer les hospitalisations durant de telles crises.

En résumé, l'étude souligne l'importance d'utiliser des modèles appropriés pour analyser et prévoir les tendances des maladies. Avec les bons outils et une bonne compréhension, les prestataires de soins de santé peuvent prendre de meilleures décisions et se préparer plus efficacement aux futurs défis de santé.