Reference number : 032-2020-2021-Q3-00036, amendment number : , agreement type : C, recipient legal name : University of British Columbia, recipient country : CA, recipient province : BC, recipient city : Vancouver|Vancouver, recipient postal code : V6T1Z4, program name english : Innovation for Defence Excellence and and Security, program name french : Innovation pour la defense, l'exellence et la securite, program purpose english : nan, program purpose french : nan, agreement title english : nan, agreement title french : nan, agreement number : CPCA-0397, agreement value : 199985.0, agreement start date : 2020-12-03, agreement end date : 2020-06-01, description english : The COVID-19 pandemic has exposed weaknesses in public health preparedness and response to infectious diseases. A major challenge has been real-time policy and resource planning: policy analysts have limited tools to explore policy options and their impact on the trajectory of the pandemic, with a lot of their work being based on exploring predefined scenarios. Moreover, the impact of policy options on socioeconomic factors usually is decoupled from the public health analysis leading to less ideal actions that might in turn impact mental and physical health in the population. In the case of COVID-19, for example, large-scale social distancing measures enacted in response to the current pandemic were effective at limiting the spread of SARS-CoV-2; however, these measures are unsustainable interventions for long periods of time, and have shown to affect the economy, education and the mental health of many members of society. With the number of COVID-19 cases falling, quantifying the impact of lifting these policies on public health has been a major challenge for policy analysts, once again showcasing the need for tools that can support such analysis. Another major issue in analyzing the COVID-19 pandemic has been the high uncertainty in the data available about the disease and its impact on the population. Quantifying these uncertainties and their impact on model results is key to developing a proper course of action. The aim of this project is to resolve the problems highlighted above by automating the process of exploring policy options for controlling the spread of infectious diseases. Coupling artificial intelligence tools with strong agent-based epidemiological models and models of other socioeconomic factors affected by policy interventions, The University of British Columbia (UBC) believes it can improve situational awareness and policy planning in face of a pandemic like COVID-19., description french : La pandémie du COVID-19 a révélé des faiblesses dans la préparation et la réponse de santé publique aux maladies infectieuses. Un défi majeur a été la planification des politiques et des ressources en temps réel: les analystes des politiques disposent d'outils limités pour explorer les options politiques et leur impact sur la trajectoire de la pandémie, une grande partie de leur travail étant basé sur l'exploration de scénarios prédéfinis. En outre, l'impact des options politiques sur les facteurs socio-économiques est généralement découplé de l'analyse de santé publique, ce qui conduit à des actions moins idéales qui pourraient à leur tour avoir un impact sur la santé mentale et physique de la population. Dans le cas du COVID-19, par exemple, des mesures de distanciation sociale à grande échelle adoptées en réponse à la pandémie actuelle ont été efficaces pour limiter la propagation du SRAS-CoV-2; Cependant, ces mesures sont des interventions non viables pendant de longues périodes et ont montré qu'elles affectent l'économie, l'éducation et la santé mentale de nombreux membres de la société. Avec la baisse du nombre de cas de COVID-19, la quantification de l'impact de la levée de ces politiques sur la santé publique a été un défi majeur pour les analystes des politiques, mettant une fois de plus en évidence le besoin d'outils pouvant soutenir une telle analyse. Un autre problème majeur dans l'analyse de la pandémie de COVID-19 a été la grande incertitude dans les données disponibles sur la maladie et son impact sur la population. La quantification de ces incertitudes et de leur impact sur les résultats du modèle est essentielle pour développer un plan d'action approprié. Le but de ce projet est de résoudre les problèmes mis en évidence ci-dessus en automatisant le processus d'exploration des options politiques pour contrôler la propagation des maladies infectieuses. En associant des outils d'intelligence artificielle à de solides modèles épidémiologiques basés sur des agents et des modèles d'autres facteurs socio-économiques affectés par les interventions politiques, l'Université de la Colombie-Britannique (UBC) estime qu'elle peut améliorer la connaissance de la situation et la planification des politiques face à une pandémie comme le COVID-19., expected results english : nan, expected results french : nan, additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : dnd-mdn, owner organization title : National Defence | Défense nationale