Subspace Computing pour Santé

Modélisez et projetez l'évolution de la santé publique avec précision.

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Défis du Secteur

Complexité
Modèles épidémiologiques complexes, difficiles à implémenter et maintenir.
Temps de calcul
Projections longues sur de gros volumes, ralentissant les décisions critiques.
Multiples scénarios
Besoin de tester de nombreux scénarios (interventions, variants, etc.).
Décisions critiques
Impact direct sur la santé publique, nécessitant des projections précises.

Comment Subspace Computing Crée de la Valeur

Modélisation Épidémiologique
Modèles compartimentaux (SIR, SEIR, etc.) facilement implémentables. Variables aléatoires pour incertitude.

Valeur : Projections plus précises, meilleures décisions

Simulations Rapides
Exécution de milliers de scénarios en parallèle. Réduction du temps de projection de jours à minutes.

Valeur : Réactivité accrue, meilleure préparation

Scénarios Multiples
Test facile de différents scénarios (interventions, variants, etc.). Comparaison rapide des stratégies.

Valeur : Optimisation des interventions

Visualisation Claire
Résultats prêts à l'emploi pour présentation. Statistiques automatiques (moyennes, percentiles).

Valeur : Communication facilitée, meilleure compréhension

Cas d'Usage Concrets

Cas d'usage 1
Projection Épidémiologique

Problème :

Épidémiologiste projette l'évolution d'une épidémie sur 12 mois

Solution :

Modèle compartimental avec variables aléatoires (taux de transmission, etc.)

Résultat :

Projections avec intervalles de confiance en quelques minutes

Valeur :

Planification des ressources, meilleure préparation

Cas d'usage 2
Analyse d'Impact d'Interventions

Problème :

Analyste teste l'impact de différentes stratégies de vaccination

Solution :

Batch mode pour tester 20 stratégies simultanément

Résultat :

Analyse complète en 1 heure au lieu de 1 semaine

Valeur :

Optimisation des interventions, meilleure efficacité

Cas d'usage 3
Modélisation de Ressources Hospitalières

Problème :

Planificateur projette les besoins en lits d'hôpital

Solution :

Modèle avec variables aléatoires (admissions, durée de séjour)

Résultat :

Projections avec distributions de probabilité

Valeur :

Allocation optimale des ressources, meilleure gestion

Exemple de SP Model

Voici un exemple concret de SP Model pour la santé. Copiez-le et testez-le dans votre dashboard.

Modèle Épidémiologique SIR
Modélise l'évolution d'une épidémie avec compartiments SIR (Susceptible, Infecté, Rétabli). Démontre la modélisation de santé publique.
5,000 scénarios

C'est tout ce dont vous avez besoin

Ce simple fichier JSON génère tous les résultats que vous voyez dans l'onglet "Résultats". Pas de code complexe, pas d'infrastructure. Juste votre modèle.

SP Model JSON
json
{
  "scenarios": 5000,
  "steps": 24,
  "variables": [
    {
      "name": "susceptible",
      "init": 10000,
      "formula": "susceptible[t-1] - nouveaux_infectes"
    },
    {
      "name": "infecte",
      "init": 100,
      "formula": "infecte[t-1] + nouveaux_infectes - gueris"
    },
    {
      "name": "retabli",
      "init": 0,
      "formula": "retabli[t-1] + gueris"
    },
    {
      "name": "taux_transmission",
      "dist": "uniform",
      "params": {
        "min": 0.01,
        "max": 0.05
      },
      "per": "scenario"
    },
    {
      "name": "taux_guerison",
      "dist": "uniform",
      "params": {
        "min": 0.05,
        "max": 0.15
      },
      "per": "scenario"
    },
    {
      "name": "nouveaux_infectes",
      "init": 0,
      "formula": "(susceptible * infecte * taux_transmission) / 10000"
    },
    {
      "name": "gueris",
      "init": 0,
      "formula": "infecte * taux_guerison"
    },
    {
      "name": "total_cas",
      "init": 0,
      "formula": "infecte + retabli"
    }
  ],
  "metrics": [
    "susceptible",
    "infecte",
    "retabli",
    "total_cas"
  ],
  "final_metrics": {
    "infectes_final": "infecte",
    "total_cas_final": "total_cas",
    "taux_retabli": "retabli / 10000",
    "ratio_susceptible": "susceptible / 10000"
  }
}

Ce modèle génère :

  • 5,000 scénarios exécutés en parallèle
  • 24 périodes de projection
  • 8 variables avec formules et distributions
  • 4 métrique(s) finale(s) calculée(s)

Avantages Clés

Rapidité

Projections en minutes au lieu de jours

Précision

Milliers de scénarios pour robustesse

Flexibilité

Modélisation de n'importe quel scénario

Visualisation

Résultats clairs pour décideurs

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