L’intégration de données sociales et environnementales dans les modèles d’IA peut améliorer de manière significative la précision et la rapidité des prévisions épidémiques en fournissant une compréhension plus complète des facteurs influençant la propagation de la maladie. Cette intégration permet de prendre en compte diverses sources de données, telles que les modèles de mobilité humaine, les conditions climatiques et les comportements sociaux, qui sont cruciales pour prévoir les points chauds potentiels et optimiser les stratégies d’intervention. Cependant, les défis liés à la granularité et à la disponibilité des données doivent être relevés pour tirer pleinement parti de ces avantages.