El cólera es una enfermedad transmitida por el agua que se produce como resultado del consumo de agua.
Calentamiento global y aumento de la frecuenciaLos fenómenos meteorológicos extremos provocan brotes de cólera, una enfermedad que afecta a entre 1,3 y 4 millones de personas en todo el mundo cada año y causa hasta 143.000 muertes. Un nuevo estudio muestra cómo se pueden predecir los brotes de cólera en las regiones costeras de la India con una tasa de éxito del 89%, en la primera demostración del uso de la salinidad de la superficie del mar para predecir el cólera.
Investigación publicada enRevista Internacional de Investigación Ambiental y Salud Pública,tiene como objetivo predecir brotes de cólera en el norte del Océano Índico, donde se notificaron más de la mitad de los casos mundiales entre 2010 y 2016.
Número de brotes de cólera notificados eninformes epidemiológicos semanales publicados por el Programa Integrado de Vigilancia de Enfermedades (IDSP) de la India entre enero de 2010 y diciembre de 2018 en 40 regiones costeras de la India seleccionadas en el estudio. Solo se muestran las áreas de notificación de cólera para las que estaban disponibles los siete conjuntos de datos de variables climáticas esenciales (ECV). Crédito: Campbell et al., 2020.
La relación entre factores ambientalesLa incidencia del cólera es compleja y varía con la temporada, con varios efectos rezagados, como la temporada de lluvias. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a superar estos desafíos al aprender a reconocer patrones en grandes conjuntos de datos para hacer predicciones comprobables.
El estudio fue dirigido por Amy.Campbell durante su pasantía de un año en la Oficina del Clima de la Agencia Espacial Europea (ESA). Amy, junto con sus coautores del Laboratorio Marino de Plymouth (PML), utilizó un algoritmo de aprendizaje automático popular en aplicaciones ambientales que puede reconocer patrones en conjuntos de datos largos y hacer predicciones comprobables.
Resultados de las métricas de rendimiento del modelobosque aleatorio aplicado a datos de prueba invisibles para áreas seleccionadas en la costa de la India que informaron brotes de cólera. Las zonas costeras donde no se notificaron brotes de cólera durante el período de estudio y las zonas costeras se muestran en gris. Crédito: Campbell et al., 2020.
Algoritmo entrenado en brotes de enfermedades, ohinformó en las regiones costeras de la India entre 2010 y 2018, y examinó la relación con seis registros climáticos de satélites generados por la Iniciativa de Cambio Climático (CCI) de la ESA.
Incluir o eliminar variables ambientales ysubparámetros para diferentes estaciones, el algoritmo identificó variables clave para predecir brotes de cólera, como la temperatura de la superficie terrestre, la salinidad de la superficie del mar, la concentración de clorofila y la anomalía del nivel del mar.
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