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Projet

Utilisation de l’IA pour contenir la COVID-19 en Malaisie et au Sri Lanka, en mettant l’accent sur les femmes et les groupes défavorisés
 

Malaisie
Sri Lanka
Numéro de projet
109586
Financement total
846,700.00 $ CA
Administrateur·trice du CRDI
Anindya Chaudhuri
État du projet
Actif
Date de fin
Durée
24 mois

Programmes et partenariats

Économies en réseaux

Organisation(s) principale(s)

Chargé·e de projet:
Janaka Ekanayake
Sri Lanka

Sommaire

La crise de la COVID-19 est qualifiée de « pandémie déterminée par les données » parce que des quantités massives de renseignements et de données sont publiées et diffusées à une échelle jamais vue auparavant.En savoir plus

La crise de la COVID-19 est qualifiée de « pandémie déterminée par les données » parce que des quantités massives de renseignements et de données sont publiées et diffusées à une échelle jamais vue auparavant. Dans le monde entier, l’intelligence artificielle (IA) et la recherche axée sur la science des données s’avèrent prometteuses pour la détection précoce de la COVID, les communications en temps utile à l’intention du public, les nouveaux outils de diagnostic, et les interventions stratégiques et de santé publique éclairées qui peuvent être automatisées, mises en œuvre et étendues à un coût abordable.

L’IA et les méthodologies de la science des données sont particulièrement bien adaptées à la reconnaissance de schémas, à la prévision et à l’automatisation. Les tableaux de bord peuvent aider à relayer les risques et les points chauds aux décideurs politiques, à soutenir les autotests à domicile et les conseils, ainsi qu’à aider les praticiens de la santé dans l’établissement des diagnostics médicaux et le triage des patients. Dans ce projet, on utilisera un cadre d’IA pour évaluer et contenir la COVID-19 et les épidémies futures tout en atténuant les répercussions socio-économiques sur les femmes, les enfants et les groupes défavorisés en Malaisie et au Sri Lanka. Le projet développera l’IA afin de mener des activités de recherche des contacts et d’atténuation de l’impact socio-économique d’une manière plus éclairée, plus sociale et plus responsable en vue de la prochaine vague d’infections par la COVID-19 et des pandémies futures. Il formulera un ensemble de recommandations auxquelles les décideurs politiques et les médecins pourront accéder.

Ces travaux seront réalisés dans le cadre du Programme d’innovation en matière de données et d’intelligence artificielle destiné aux pays du Sud en réponse à la COVID-19, qui est financé par le Centre de recherches pour le développement international et par l’Agence suédoise de coopération au développement international.

Résultats de recherche

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Article
Langue:

Anglais

Sommaire

With the emergency situation that arises with COVID-19, the intense containment strategies adopted by many countries had little or no consideration towards socio-economic ramifications or the impact on women, children, socioeconomically underprivileged groups. The existence of many adverse impacts raises questions on the approaches taken and demands proper analysis, scrutiny and review of the policies. Therefore, a framework was developed using the artificial intelligence (AI) techniques to detect, model, and predict the behaviour of the COVID-19 pandemic containment strategies, understanding the socio-economic impact of these strategies on identified diverse vulnerable groups, and the development of AI-based solutions, to predict and manage a future spread of COVID or similar infectious disease outbreaks while mitigating the social and economic toil. Based on generated behaviour and movements, AI tools were developed to conduct contact tracing and socio-economic impact mitigation actions in a more informed, socially conscious and responsible manner in the case of the next wave of COVID-19 infections or a different future infectious disease.

Auteure(s) et auteur(s)
Ilangarathna, G.
Article
Langue:

Anglais

Sommaire

Since the year 2020, coronavirus disease 2019 (COVID-19) has emerged as the dominant topic of discussion in the public and research domains. Intensive research has been carried out on several aspects of COVID-19, including vaccines, its transmission mechanism, detection of COVID-19 infection, and its infection rate and factors. The awareness of the public related to the COVID-19 infection factors enables the public to adhere to the standard operating procedures, while a full elucidation on the correlation of different factors to the infection rate facilitates effective measures to minimize the risk of COVID-19 infection by policy makers and enforcers. Hence, this paper aims to provide a comprehensive and analytical review of different factors affecting the COVID-19 infection rate. Furthermore, this review analyses factors which directly and indirectly affect the COVID-19 infection risk, such as physical distance, ventilation, face masks, meteorological factor, socioeconomic factor, vaccination, host factor, SARS-CoV-2 variants, and the availability of COVID-19 testing. Critical analysis was performed for the different factors by providing quantitative and qualitative studies. Lastly, the challenges of correlating each infection risk factor to the predicted risk of COVID-19 infection are discussed, and recommendations for further research works and interventions are outlined.

Auteure(s) et auteur(s)
Tang, Shirley Gee Hoon
Article
Langue:

Anglais

Sommaire

The study provided an overview of changes in the educational system due to the COVID-19 pandemic among engineering undergraduates of Sri Lanka. Results show that students’ attendance in online classes improved over time compared to the initial pandemic period. Nearly 50% of students’ family income was impacted- either stopped or reduced due to the pandemic. Most students have issues regarding computing devices, internet connectivity, and the home environment, which are not conducive to learning at home. Under normal circumstances, engineering undergraduates in Sri Lanka have high exposure to modern technology and a diversity of instructional delivery, hence this student cohort was chosen for the study.

Auteure(s) et auteur(s)
Ilangarathna, Gayanthi A.
Paper
Langue:

Anglais

Sommaire

A handshake interaction localization model in real-time that may help mitigate the threat for transmitting COVID-19, is presented using computer vision in a non-intrusive technique. A real-time detection model (using YOLO/you only look once) is proposed to identify handshake interactions in realistic scenarios. YOLO can detect multiple interactions in a single frame. The model can be applied to public spaces to identify handshake interactions. The study is the first to use a human interaction localization model in a multi-person setting. YOLO is a convolutional neural network (CNN) for object detection in real-time.

Auteure(s) et auteur(s)
Jameel Hassan, A. S.
Paper
Langue:

Anglais

Sommaire

Using data from the Epidemiological Department of Sri Lanka, a cluster analysis was carried out based on COVID-19 data and demographic data of districts, towards developing a mathematical model that can identify and describe socio-economic factors related to pandemic measures. Population and population density, monthly expenditure, and education level are suggested as main factors for policy makers consideration. Findings can support future evidence-based COVID-19 policies, and further utilized as a foundation for other epidemiological models. A challenge in the study was the presumed disparity between actual COVID-19 cases and observed COVID-19 cases, thereby depicting an inaccurate measure of COVID-19 severity.

Auteure(s) et auteur(s)
Perera, Rumali
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