Pandémie de Covid-19 | EPFL Graph Search

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La pandémie de Covid-19 est une pandémie d'une maladie infectieuse émergente, appelée la maladie à coronavirus 2019 ou Covid-19, provoquée par le coronavirus SARS-CoV-2. Elle apparaît le à Wuhan, dans la province du Hubei (en Chine centrale), avant de se propager dans le monde. L'Organisation mondiale de la santé (OMS) alerte dans un premier temps la république populaire de Chine et ses autres États membres, puis prononce l'état d'urgence de santé publique de portée internationale le . Le , l'épidémie de Covid-19 est déclarée pandémie par l'OMS qui demande des mesures de protection essentielles pour prévenir la saturation des services de soins intensifs et pour renforcer l'hygiène préventive (suppression des contacts physiques, bises et poignées de mains, fin des attroupements ainsi que des déplacements et voyages non indispensables, promotion du lavage des mains, mise en application de quarantaine). Pour freiner la formation de nouveaux foyers de contagion et préserver les capacités d'accueil de leurs hôpitaux, de nombreux pays décident des mesures de confinement, la fermeture de leurs frontières et l'annulation des manifestations sportives et culturelles. Ces décisions ont des conséquences économiques, sociales et environnementales et font peser des incertitudes et des craintes sur l'éducation, la santé et les droits fondamentaux des populations et sur l'économie mondiale. L’Organisation mondiale de la santé déclare la fin de l’urgence sanitaire internationale le , soulignant que cela ne signifie pas que la maladie n'est plus une menace mondiale. D'après le site worldometers.info qui compile les données gouvernementales de chaque pays, 20,5 millions de personnes sont encore déclarées infectées au de la même année, dont dans un état « grave ou critique ». Chronologie de la pandémie de Covid-19 Depuis l'apparition du SRAS puis du MERS, une nouvelle pandémie à coronavirus était attendue et annoncée par divers experts du domaine.

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Concepts associés (365)

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MOOCs associés (5)

Deploying an Instance Segmentation Algorithm to Implement Social Distancing for Prosthetic Vision

Silvestro Micera, Daniela De Luca

The COVID-19 pandemic outbreak is causing a dramatic worsening in the already complicated living conditions of blind and visually impaired individuals. Social distancing is the most effective strategy to limit virus spread, but is extremely difficult for blind people to actuate. Here we propose a deep-learning algorithm to recognize and locate in space people and other categories of objects from RGB-D images. The algorithm, based on Mask R-CNN, performs semantic segmentation on RGB images and uses depth maps to extract information about the relative distance of the instances. It was evaluated using Salient Person dataset and RGB-D Scenes Dataset v.2, and proved effective in segmenting and locating instances. This preliminary work could be a valuable starting point for developing a technology to assist the visually impaired in implementing social distancing.

IEEE2022

Detecting Latent Training Needs Using Large Datasets

Ramtin Yazdanian

In today's world, there is no shortage of disruptors acting on various professional domains. The Fourth Industrial Revolution, with its AI-driven and automation-focused technologies, has fundamentally changed many domains -- particularly the Information and Communication Technologies (ICT) domain -- and continues to do so. The COVID-19 pandemic and its ensuing lockdowns have resulted in dramatic change in the workplace. These disruptors are fast-acting and rapidly change the skills landscape of many professional domains, introducing new skills and rendering old ones obsolete. In such a situation, it is imperative for educational institutions to keep their curricula updated in order to (re)train the workforce with the right set of skills for the new economy. However, most of the methodologies commonly used for analyzing training needs and effecting curricular change were developed during a time when the pace of change was slower, and thus have trouble quickly and effectively responding to today's rapid changes. As a result, the development of new approaches for the analysis of training needs is of utmost importance.The present dissertation is the result of an effort to develop such new approaches, using different types of data and approaching the problem from different perspectives. These approaches use big data methods on data sources that are large, pre-existing, and continually updated in order to identify the skill needs of the present and/or predict the skill needs of the future for various professions. Focusing on the ICT domain but also making forays into vocational domains, the present work examines the usefulness and feasibility of methodologies such as the estimation of topical difficulty, the prediction of the appearance of new skills, and the prediction of emerging skills (less popular skills expected to experience a surge in hiring demand) for the identification of training needs. The findings of this dissertation are twofold. Firstly, they demonstrate the pivotal role that decentralized educational platforms such as Stack Overflow (an online Q&A platform for ICT) and Udemy (a MOOC platform where anyone can create a course) play in lifelong learning, essentially making the case for a policy of sponsorship and promotion of such platforms in other professional domains. Secondly and more importantly, the results showcase the feasibility of predicting the emerging skills of the near future. The successful emerging skills methodology can therefore be used to provide valuable insights to training providers at a moment's notice, giving them time to prepare for the skills landscape of the future in advance. Thus, AI can be used to help solve the challenges it creates for educational institutions and the workforce. Future work, both in the form of policymaking and in the form of research, can help capitalize and expand on the results of this dissertation, furthering the cause of rapid curricular change.

EPFL2022

Computational Approaches for Studying Dietary Behaviors with Digital Traces

Kristina Gligoric

Human nutrition and dietary habits shape our health, daily life, societies, the environment, and life on earth in general. However, it remains challenging to understand and attempt to change dietary behaviors using traditional methods due to measurement and causal identification challenges.In this thesis, we contribute computational and causal approaches leveraging large-scale passively sensed digital traces to shed new light on our dietary behaviors and derive novel scientific insights. We study dietary behaviors in two types of contexts: campus-wide and worldwide. Based on digital traces capturing behaviors of tens of thousands of people on campus and millions of internet users, we develop observational study designs that enable the isolation of causal effects of implicit behavioral interventions, including forming social ties, being exposed to the food choice of others, and stay-at-home interventions. The thesis is organized into three parts.The first part presents studies based on situated on-campus food purchase logs. In the first study, we show how, when a person acquires a new eating partner on campus, the healthiness of their food choice shifts significantly in the direction of their new eating partner's dietary patterns. In the second study, we identify purchasing mimicry, i.e., copying the food choices of others in the purchasing queue, as a specific behavioral mechanism for how similarities in dietary behaviors between individuals occur on campus. The second part of the thesis leverages online information-seeking traces (Google search query logs). Studying worldwide dietary behaviors, we identify and describe global shifts in dietary interests during the first wave of the COVID-19 pandemic, larger and longer-lasting than the typical changes during the end-of-year holidays in Western countries.In the third part, we critically investigate the limits to how much computational approaches can reveal about dietary behaviors in the general population. We contribute a framework for reasoning about biases of digital traces and present a case study of food consumption in Switzerland. The bias estimates derived in the case study imply that researchers should aim to establish evidence of validity before relying on social media and tracking apps---two frequently used digital traces---as proxies for true food consumption in the general population.The novel scientific findings and methodological advances presented here contribute to the existing knowledge about human dietary behaviors and inform the design of future food systems, policies, and behavioral interventions.

EPFL2022

Introduction à l'immunologie (part 1)

Ce cours décrit les mécanismes fondamentaux du système immunitaire pour mieux comprendre les bases immunologiques dela vaccination, de la transplantation, de l’immunothérapie, de l'allergie et des mal

Introduction à l'immunologie (part 2)

Virus transmis par des chauves-souris

Les virus transmis par des chauves-souris comptent parmi les principaux virus émergents. Ils sont définis par le fait que des chauves-souris constituent leur réservoir naturel. Ce sont notamment des coronavirus, des Orthohantavirus, des lyssavirus, le virus de Lassa, le virus Nipah, le virus Ebola et le virus Marburg. Parmi ces virus, ceux qui provoquent des maladies chez l'humain sont des virus à ARN. Ces virus sont transmis aux humains par des morsures de chauves-souris à partir de la salive de ces animaux, ainsi que par des aérosols de salive, de fèces ou d'urine.

Recherche des contacts

La recherche des contacts, identification des contacts ou traçage des contacts est le processus d'identification des personnes susceptibles d'avoir été en contact avec une personne infectée par une maladie infectieuse et la collecte ultérieure d'informations supplémentaires sur ces contacts. Elle a pour objectif principal la réduction des infections dans une population, en cherchant l'origine de l'infection (traçage rétrospectif) et/ou les potentielles infections supplémentaire qui ont pu en découler (traçage prospectif).

Agence de la santé publique du Canada

L’Agence de la santé publique du Canada (Public Health Agency of Canada en anglais) est une agence du Gouvernement du Canada qui est responsable pour la santé publique, les préparations pour les urgences et la réponse aux catastrophes nationales et le contrôle des maladies infectieuses et chroniques. L'agence fut formée par un Ordre en Conseil en 2004 et aussi par une loi qui a pris effet le . L'agence est aussi un membre du portfolio fédéral de la santé (avec Santé Canada, L'institut canadien de la recherche médicale et d'autres organisations).

COVID-19 Éclosion : Épidémiologie et atténuation

Explore l'éclosion de COVID-19, sa terminologie, sa transmission, sa gravité et son impact mondial, en soulignant l'importance des stratégies d'atténuation et de l'épidémiologie numérique.

Modéliser la pandémie : défis et réponses

Explore les défis de la modélisation de la pandémie de COVID-19, en analysant les biais de données et les réponses des collectivités à la crise.

Tendances du marché immobilier

Explore l'évolution des prix de l'immobilier, des modèles hédonistes et de l'indice UBS Swiss Real Estate Bubble.

CH-310: Dynamics and kinetics

The course covers the principles of chemical kinetics, including differential rate laws, derivation of exact and approximate integral rate laws for common elementary and composite reactions, fundament

HUM-320: Professions and careers

Ce cours-séminaire donne aux participant.e.s la possibilité de comprendre comment la profession a évolué et de réfléchir à leur futur métier d'ingénieur-manager.

MATH-342: Time series

A first course in statistical time series analysis and applications.