コレラは、飲料水が原因で発生する水系感染症です。
地球温暖化とその頻度の増加異常気象はコレラの発生を引き起こします。コレラは毎年世界中で 130 万人から 400 万人が罹患し、最大 14 万 3,000 人が死亡しています。新しい研究では、コレラを予測するために海面塩分を使用することを初めて実証し、インドの沿岸地域でのコレラの発生を89％の成功率で予測できることが示されました。
に掲載された研究インターナショナルジャーナルオブエンバイロメンタルリサーチアンドパブリックヘルス、北インド洋でのコレラの流行を予測することを目的としています。北インド洋では、2010 年から 2016 年の間に世界の症例の半分以上が報告されています。
で報告されたコレラの発生数調査で選択された40のインド沿岸地域で2010年1月から2018年12月の間にインドの統合疾患監視プログラム（IDSP）によって発行された毎週の疫学的報告。 7つのEssentialClimate Variable（ECV）データセットすべてが利用可能であった、コレラ発生率データを報告しているエリアのみが示されています。クレジット：Campbell et al。、2020。
環境要因間の関係コレラの発生率は複雑で季節によって異なり、梅雨などさまざまな遅れが生じます。機械学習アルゴリズムは、テスト可能な予測を行うために大規模なデータセットのパターンを認識することを学習することにより、これらの問題を克服するのに役立ちます。
この研究はエイミーが主導した欧州宇宙機関気候局ESAで1年間のインターンシップ中のキャンベルさん。エイミー氏は、プリマス海洋研究所 (PML) の共著者とともに、長いデータセット内のパターンを認識してテスト可能な予測を行うことができる、環境アプリケーションで人気のある機械学習アルゴリズムを使用しました。
モデルのパフォーマンスメトリックの結果コレラの発生を報告したインド沿岸の選択された地域の目に見えないテストデータに適用されるランダムな森。調査期間中にコレラの発生が報告されなかった沿岸地域と沿岸地域は灰色で示されています。クレジット：Campbell et al。、2020。
病気の発生について訓練されたアルゴリズム2010年から2018年の間にインド沿岸で報告され、ESAのClimate Change Initiative（CCI）によって作成された衛星からの6つの気候記録との関係を研究しました。
環境変数の包含または削除およびさまざまな季節のサブパラメータとして、アルゴリズムは、地表温度、海面塩分、クロロフィル濃度、海面異常などのコレラの発生を予測するための重要な変数を特定しました。
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