Google utilise son intelligence planétaire, via la technologie Earth AI, pour transformer la santé publique mondiale. En combinant des données satellitaires avancées, telles que les modèles PDFM et AlphaEarth, avec des informations locales, l'entreprise aide les décideurs à affiner les interventions sanitaires et à optimiser l'allocation des ressources limitées. Au Malawi, le partenaire de Google.org, Cooper/Smith, a intégré ces modèles d'intelligence artificielle à des données locales pour prédire l'utilisation des services de santé dans les cliniques. Cette approche permet d'identifier précocement les signes avant-coureurs d'épidémies et d'ajuster la distribution des aides. Pour lutter contre la recrudescence de la rougeole, des chercheurs du Mount Sinai et de l'hôpital des enfants de Boston/Harvard ont employé le modèle PDFM. Cette méthode génère des estimations précises de la couverture vaccinale au niveau des codes postaux, sans violer la vie privée grâce à l'agrégation des données. Il devient ainsi possible de cartographier les clusters de sous-vaccination et de les mettre en relation directe avec les épidémies récentes. La météorologie joue un rôle crucial dans la propagation de nombreuses maladies, et l'intégration de modèles climatiques prédictifs avec la dynamique de population permet d'anticiper les crises sanitaires des semaines ou des mois à l'avance. Une collaboration avec le Bureau régional de l'Organisation mondiale de la santé (OMS) pour l'Afrique a démontré l'efficacité de cette approche pour le choléra. En combinant le modèle de séries temporelles TimesFM de Google, les données du modèle PDFM et les informations météorologiques, l'exactitude des prévisions de cas de choléra a augmenté de plus de 35 % par rapport aux modèles standards. Une telle précision permet aux responsables de la santé de planifier proactivement, par exemple en prépositionnant des réhydratants vitaux dans les zones à risque avant l'arrivée d'une crise. Au Brésil, des chercheurs de l'Université d'Oxford ont également utilisé les modèles Earth AI pour améliorer les prévisions de la dengue sur six mois. L'ajout des plongements de données PDFM a considérablement renforcé la précision, offrant aux autorités locales plus de temps pour mettre en œuvre des mesures préventives efficaces. Au-delà des maladies infectieuses, Earth AI fournit des informations essentielles sur les maladies chroniques. En Australie, un partenariat impliquant l'Institut de recherche cardiaque Victor Chang, Wesfarmers Health et les services de santé de Latrobe a déployé une preuve de concept appelée Population Health AI (PHAI). Cette solution utilise les intégrations de PDFM couplées à des données sur la qualité de l'air, le pollen et les caractéristiques des lieux pour identifier les besoins sanitaires des communautés rurales. L'objectif est de mieux soutenir la prévention et la gestion des maladies non transmissibles dans ces régions. La technologie ne prend tout son sens que lorsqu'elle conduit à une action concrète. En fusionnant l'intelligence planétaire de Google Earth AI avec l'expertise médicale de ses partenaires, l'objectif est de construire un avenir où les systèmes de santé du monde entier disposeront des informations fondées sur les données nécessaires pour protéger et améliorer la santé publique de manière proactive et efficace.