Chaque année, la grippe tue aux Etats-Unis entre 3000 et 49 000 personnes. La tuberculose, quant à elle, emporte 2 millions de personnes par an à travers le monde. On peut également citer le Chikungunya et la dengue ces derniers mois, qui ont été dévastateurs. Cependant, une étude publiée ce jeudi dans PLOS Computational Biology apporte une nouvelle lueur d'espoir. Elle montre en effet que de nouveaux outils peuvent être utilisés pour lutter contre ces maladies : la célèbre encyclopédie participative en ligne, Wikipedia, pourrait ainsi réduire leur impact, en contrôlant et en analysant précisemment leur évolution.
Dans la lignée de Google Flu Trends
Toutes ces maladies infectieuses sont aujourd'hui contrôlées par des analyses médicales auprès de professionnels de la santé, et leur évolution est soigneusement évaluée, en collectant les données médicales des patients, lors de ces visites. Mais ces méthodes de contrôle des maladies infectieuses ont le désavantage de coûter cher et de prendre du temps.
C'est pourquoi de plus en plus de tests, visant à établir l'évolution d'une maladie, se basent aujourd'hui sur Internet. Il s'agit dès lors d'étudier la fréquence des mots clés relatifs aux maladies, recherchés par les internautes, mais aussi d'utiliser les réseaux sociaux, en calculant le nombre de messages postés faisant référence à des virus ou à des symptômes.
En 2009, l'évolution de la grippe aux Etats-Unis avait pu être suivie de manière assez précise, grâce à Google Flu Trends, un outil développé par Google. Celui-ci étudie les requêtes relatives à la grippe effectuées sur le moteur de recherche. Et maintenant, c'est au tour de Wikipedia de prouver son utilité, en offrant des possibilités de diagnostic fiables.
Presque aussi bien que les médecins de terrain
L'étude montre que les patients ont tendance à se rendre sur Wikipedia, dès que se présentent des symptômes d'une maladie, afin de déterminer ce qu'ils peuvent bien avoir. Ce premier « diagnostic » intervient avant même de se rendre chez le médecin. L'équipe de chercheurs, du Los Alamos National Laboratory, au Nouveau-Mexique, estime que cette attitude des malades, si elle ne présente pas une fiabilité parfaite en ce qui concerne la détection des maladies, permet tout de même d'évaluer si une épidémie risque de se développer, et dans quelles proportions. Ils notent que dans 8 cas sur 14, leurs prédictions à partir des recherches sur Wikipedia, sont similaires à celles réalisées par les médecins sur le terrain.
Wikipedia étant une encyclopédie globale, libre d'accès et gratuite, elle permettrait d'accéder aux données rapidement et de manière transparente partout dans le monde. Constamment mise à jour par les internautes, elle permet d'accéder à des informations médicales en temps réel. D'autres modèles sur Internet sont plus limités, car ils ne peuvent pas s'appliquer à autant de maladies. Ainsi Google Flu Trends est un outil spécifique à la grippe et difficilement répliquable pour une autre pathologie. Analyser les tendances dans certains pays peut aussi s'averer difficile, par manque d'informations. Par exemple, calculer le nombres de messages postés sur les réseaux sociaux est bien plus compliqué en Chine, un des pays les plus touchés par la tuberculose.
Wikipedia, pas une référence en santé
Le diagnostic et le contrôle des maladies infectieuses ne doit bien sûr pas se limiter à Internet. Dans le cas de Google Flu Trends, beaucoup d'erreurs avaient été identifiées. En revanche, cette nouvelle méthode, via Wikipedia, permet de compléter utilement l'analyse médicale en laboratoire ou chez le médecin. À terme, les chercheurs recommendent de s'inspirer de l'encyclopédie pour construire un système opérationnel de contrôle et de prévention, avec des données en accès libre. Cependant, si Wikipedia peut prédire une épidémie, il a quand même plus de mal à conduire au diagnostic. En effet, l'encyclopédie en ligne n'est pas une référence en matière de santé. Selon une étude récemment parue dans le Journal of the American Osteopathic Association, des erreurs sont présentes dans 9 fiches maladie sur 10 de Wikipedia.