콜레라는 물을 마시면서 발생하는 수인성 질병입니다.
지구 온난화와 빈도 증가극심한 기상 현상으로 인해 콜레라가 발생합니다. 이 질병은 매년 전 세계적으로 130만~400만 명에게 영향을 미치고 최대 143,000명의 사망자를 발생시킵니다. 새로운 연구는 콜레라를 예측하기 위해 해수면 염분을 사용하는 첫 번째 시연에서 인도 해안 지역의 콜레라 발생을 89%의 성공률로 예측할 수 있음을 보여줍니다.
다음에 발표된 연구국제 환경 연구 및 공중 보건 저널,2010년에서 2016년 사이에 전 세계 사례의 절반 이상이 보고된 북인도양에서 콜레라 발병을 예측하는 것을 목표로 합니다.
보고 된 콜레라 발생 수2010 년 1 월부터 2018 년 12 월까지 인도의 IDSP (Integrated Disease Surveillance Program)가 연구에서 선택한 40 개의 인도 해안 지역에서 발행 한 주간 역학 보고서. 7 가지 필수 기후 변수 (ECV) 데이터 세트가 모두 사용 가능한 콜레라보고 영역 만 표시됩니다. 출처 : Campbell et al., 2020.
환경 요인 간의 관계콜레라 발병률은 복잡하며 계절에 따라 다르며 장마와 같은 다양한 지연 효과가 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 테스트 가능한 예측을 수행하기 위해 대규모 데이터 세트의 패턴을 인식하는 방법을 학습하여 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 연구는 Amy가 주도했습니다.유럽 우주국 기후국 ESA에서 1년 동안 인턴십을 하고 있는 캠벨. Amy는 PML(Plymouth Marine Laboratory)의 공동 저자와 함께 긴 데이터 세트의 패턴을 인식하고 테스트 가능한 예측을 할 수 있는 환경 과학 응용 분야에서 널리 사용되는 기계 학습 알고리즘을 사용했습니다.
성능 메트릭 결과 모델링콜레라 발병을보고 한 인도 해안의 일부 지역에 대한 보이지 않는 테스트 데이터에 적용된 무작위 숲. 연구 기간 동안 콜레라 발생이보고되지 않은 해안 지역은 회색으로 표시됩니다. 출처 : Campbell et al., 2020.
질병 발생에 대해 훈련 된 알고리즘, 오2010 년과 2018 년 사이에 인도 해안에서보고되었으며 ESA의 기후 변화 이니셔티브 (CCI)에서 생성 한 위성의 6 개 기후 기록과의 관계를 연구했습니다.
환경 변수 포함 또는 제거 및각기 다른 계절에 대한 하위 매개 변수 인이 알고리즘은 지표 온도, 해수면 염도, 엽록소 농도 및 해수면 이상과 같은 콜레라 발생을 예측하기위한 주요 변수를 식별했습니다.
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