Prédiction de séries chronologiques avec LSTM pour les cas quotidiens de coronavirus utilisant Keras en Python.

Publié: 12-3-2020

Ce code vous montrera comment implémenter un réseau de neurone récurrent afin de prédire le nombre de cas de coronavirus en utilisant les données des jours précédents. Notez que cet exemple n'est pas réaliste et l'objectif est de vous montrer comment utiliser les LSTM pour les problèmes de régression.

Apparue en Chine fin 2019, la maladie Covid-19 est causée par le SARS-CoV-2, un virus qui appartient à une grande famille, les coronavirus. Très fréquents, ils peuvent aussi bien provoquer un simple rhume qu’une grave infection respiratoire de type pneumonie, à l’origine d’épidémies mortelles comme ce fut le cas avec le Sars ou le Mers et maintenant avec le Covid-19.

Les symptômes les plus courants du virus sont la fièvre, la fatigue ou une toux sèche. Certaines personnes peuvent également souffrir de courbatures, de maux de tête, d’une sensation d'oppression ou d’essoufflement. Ces symptômes évoquent une infection respiratoire aiguë ou des anomalies pulmonaires détectables radiologiquement. Dans les cas plus graves, l'infection peut provoquer "une détresse respiratoire, une insuffisance rénale aiguë, voire une défaillance multiviscérale pouvant entraîner la mort", indique le ministère de la Santé.
Pour rappel : la maladie reste bénigne dans 80 % des cas et les chercheurs estiment le taux global de mortalité du virus à environ 3,4 %. Certains patients présentent également une forme asymptomatique du virus : ils sont porteurs du virus, mais n'en déclarent pas les symptômes.
Compte tenu du fait que ces symptômes peuvent également être confondus avec ceux d'une grippe, le seul moyen de confirmer le diagnostic est d'effectuer un test biologique par prélèvement naso-pharyngé. Le résultat peut être obtenu généralement en 3 ou 5 heures.

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Références

  • - https://www.santemagazine.fr/sante/maladies/maladies-infectieuses/maladies-virales/tout-savoir-sur-les-infections-respiratoires-a-coronavirus-431783
  • - https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
  • - https://www.curiousily.com/posts/time-series-forecasting-with-lstm-for-daily-coronavirus-cases/