Dirbtiniu intelektu paremti duomenys numatė choleros protrūkius

Cholera yra vandeniu plintanti liga, kuri atsiranda dėl geriamojo vandens.

arba maistas, užterštas Vibrio cholerae bakterija,kuris aptinkamas daugelyje pasaulio pakrančių regionų, ypač tankiai apgyvendintose atogrąžų zonose. Patogenas paprastai gyvena aukštoje temperatūroje, vidutinio druskingumo ir drumstumo sąlygomis, o vandenyje gali būti planktono ir detrito.

Visuotinis atšilimas ir dažnesnisEkstremalūs oro reiškiniai sukelia choleros protrūkius – liga, kuria kasmet suserga 1,3–4 milijonai žmonių visame pasaulyje ir miršta iki 143 000 žmonių. Naujas tyrimas rodo, kaip choleros protrūkius Indijos pakrančių regionuose galima prognozuoti su 89% sėkmės rodikliu, pirmą kartą pademonstravus, kaip jūros paviršiaus druskingumas naudojamas prognozuojant cholerą.

Tyrimas, paskelbtas mTarptautinis aplinkos tyrimų ir visuomenės sveikatos žurnalas,siekiama numatyti choleros protrūkius Šiaurės Indijos vandenyne, kur 2010–2016 m. buvo pranešta daugiau nei pusė visų pasaulio atvejų.

Pranešta apie choleros protrūkių skaičiųsavaitinės epidemiologinės ataskaitos, kurias 2010 m. sausio mėn. - 2018 m. gruodžio mėn. paskelbė Indijos integruota ligų priežiūros programa (IDSP) 40 tyrime pasirinktų Indijos pakrančių regionų. Rodomos tik tos choleros pranešimo sritys, kuriose buvo visi septyni esminio kintamo klimato (ECV) duomenų rinkiniai. Kreditas: Campbell ir kt., 2020 m.

Aplinkos veiksnių ryšysCholeros dažnis yra sudėtingas ir skiriasi priklausomai nuo sezono, turėdamas įvairių atsilikimų, pavyzdžiui, lietaus sezoną. Mašininio mokymosi algoritmai gali padėti įveikti šias problemas mokant atpažinti didelių duomenų rinkinių modelius, kad būtų galima išbandyti prognozes.

Tyrimui vadovavo AmyCampbell per metus trukusią stažuotę Europos kosmoso agentūros Climate Bureau ESA. Amy kartu su savo bendraautoriais iš Plymouth Marine Laboratory (PML) naudojo mašininio mokymosi algoritmą, populiarų aplinkos mokslų programose, galintį atpažinti ilgų duomenų rinkinių modelius ir atlikti patikrinamas prognozes.

Modelio našumo metrikos rezultataiatsitiktinis miškas, pritaikytas nematomiems bandymų duomenims apie pasirinktas Indijos pakrantės teritorijas, kuriose pranešta apie choleros protrūkius. Pajūrio zonos, kuriose tiriamuoju laikotarpiu nebuvo pranešta apie choleros protrūkius, o pakrantės zonos rodomos pilka spalva. Kreditas: Campbell ir kt., 2020 m.

Algoritmas, išmokytas ligos protrūkių, oipranešta Indijos pakrančių regionuose nuo 2010 iki 2018 m., ir ištyrė ryšį su šešiais klimato įrašais iš palydovų, sukurtų EKA klimato kaitos iniciatyvos (CCI).

Įtraukti arba pašalinti aplinkos kintamuosius irskirtingų sezonų subparametrai, algoritmas nustatė pagrindinius choleros protrūkių prognozavimo kintamuosius, tokius kaip žemės paviršiaus temperatūra, jūros paviršiaus druskingumas, chlorofilo koncentracija ir jūros lygio anomalija.

Taip pat skaitykite

Peržiūrėkite gražiausias Hablo nuotraukas. Ką matė teleskopas per 30 metų?

Rusijoje jie sukūrė patvarią medžiagą iš šiukšlių, kad padengtų kelius

Meteorituose randama nežemiškos gyvybės. Kas apie ją žinoma ir iš kur ji?