Le choléra est une maladie d'origine hydrique qui survient lorsque l'on boit de l'eau.
Réchauffement climatique et augmentation de la fréquenceLes phénomènes météorologiques extrêmes provoquent des épidémies de choléra, une maladie qui touche chaque année entre 1,3 et 4 millions de personnes dans le monde et provoque jusqu'à 143 000 décès. Une nouvelle étude montre comment les épidémies de choléra dans les régions côtières de l'Inde peuvent être prédites avec un taux de réussite de 89 %, dans le cadre de la première démonstration de l'utilisation de la salinité de la surface de la mer pour prédire le choléra.
Recherche publiée dansJournal international de recherche environnementale et de santé publique,vise à prédire les épidémies de choléra dans le nord de l’océan Indien, où plus de la moitié des cas mondiaux ont été signalés entre 2010 et 2016.
Nombre d'épidémies de choléra signalées enrapports épidémiologiques hebdomadaires publiés par le Programme indien de surveillance intégrée des maladies (IDSP) entre janvier 2010 et décembre 2018 dans 40 régions côtières indiennes sélectionnées dans l'étude. Seules les zones de déclaration du choléra pour lesquelles les sept ensembles de données de variables climatiques essentielles (ECV) étaient disponibles sont présentées. Crédit: Campbell et al., 2020.
La relation entre les facteurs environnementauxL'incidence du choléra est complexe et varie avec la saison, avec divers effets retardés, comme la saison des pluies. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à surmonter ces problèmes en apprenant à reconnaître des modèles dans de grands ensembles de données afin de faire des prédictions testables.
L'étude a été dirigée par AmyCampbell lors de son stage d'un an au Bureau climatique de l'Agence spatiale européenne (ESA). Amy, avec ses co-auteurs du Plymouth Marine Laboratory (PML), a utilisé un algorithme d'apprentissage automatique populaire dans les applications des sciences de l'environnement, capable de reconnaître des modèles dans de longs ensembles de données et de faire des prédictions testables.
Résultats des mesures de performance du modèleforêt aléatoire appliquée aux données de test invisibles pour des zones sélectionnées de l'Inde côtière qui ont signalé des épidémies de choléra. Les zones côtières où aucune flambée de choléra n'a été signalée pendant la période d'étude et les zones côtières sont indiquées en gris. Crédit: Campbell et al., 2020.
Algorithme formé sur les épidémies, ohrapportés dans les régions côtières de l'Inde entre 2010 et 2018, et examiné la relation avec six enregistrements climatiques provenant de satellites générés par l'Initiative sur le changement climatique (CCI) de l'ESA.
Inclure ou supprimer des variables environnementales etsous-paramètres pour différentes saisons, l'algorithme a identifié des variables clés pour prédire les épidémies de choléra telles que la température de la surface terrestre, la salinité de la surface de la mer, la concentration de chlorophylle et l'anomalie du niveau de la mer.
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