Datele AI au prezis focare de holera

Holera este o boală transmisă prin apă care apare ca urmare a consumului de apă.

sau alimente contaminate cu bacteria Vibrio cholerae,care se găsește în multe regiuni de coastă ale lumii, în special în zonele tropicale dens populate. Agentul patogen responsabil trăiește de obicei la temperaturi ridicate, salinitate și turbiditate moderată și poate conține plancton și detritus în apă.

Încălzirea globală și frecvența crescutăEvenimentele meteorologice extreme provoacă focare de holeră, o boală care afectează 1,3 până la 4 milioane de oameni în întreaga lume în fiecare an și provoacă până la 143.000 de decese. Un nou studiu arată cum focarele de holeră din regiunile de coastă ale Indiei pot fi prezise cu o rată de succes de 89%, în prima demonstrație a utilizării salinității de la suprafața mării pentru a prezice holera.

Cercetare publicată înJurnalul internațional de cercetare de mediu și sănătate publică,își propune să prezică focarele de holeră în nordul Oceanului Indian, unde mai mult de jumătate din cazurile globale au fost raportate în perioada 2010-2016.

Numărul focarelor de holeră raportate înrapoarte epidemiologice săptămânale publicate de Programul de supraveghere integrată a bolilor din India (IDSP) în perioada ianuarie 2010 - decembrie 2018 în 40 de regiuni de coastă din India selectate în studiu. Sunt prezentate doar zonele de raportare a holerei pentru care au fost disponibile toate cele șapte seturi de date Variabile climatice esențiale (ECV). Credit: Campbell și colab., 2020.

Relația dintre factorii de mediuIncidența holerei este complexă și variază în funcție de sezon, cu diverse efecte de întârziere, cum ar fi sezonul ploios. Algoritmii de învățare automată pot ajuta la depășirea acestor provocări învățând să recunoască tiparele în seturi de date mari pentru a face predicții testabile.

Studiul a fost condus de AmyCampbell în timpul stagiului său de un an la Biroul Climatic al ESA al Agenției Spațiale Europene. Amy, împreună cu co-autorii ei de la Laboratorul Marin Plymouth (PML), au folosit un algoritm de învățare automată popular în aplicațiile de știință a mediului care poate recunoaște modele în seturi lungi de date și poate face predicții testabile.

Modelează rezultatele valorilor de performanțăpădure aleatorie aplicată datelor de test invizibile pentru zonele selectate din India de coastă care au raportat focare de holeră. Zonele de coastă în care nu au fost raportate focare de holeră în timpul perioadei de studiu și zonele de coastă sunt prezentate în gri. Credit: Campbell și colab., 2020.

Algoritm instruit asupra focarelor de boală, ohraportat în regiunile de coastă ale Indiei între 2010 și 2018 și a examinat relația cu șase înregistrări climatice de la sateliți generate de Inițiativa ESA privind schimbările climatice (CCI).

Includerea sau eliminarea variabilelor de mediu șisub-parametri pentru diferite anotimpuri, algoritmul a identificat variabile cheie pentru prezicerea focarelor de holeră, cum ar fi temperatura suprafeței solului, salinitatea suprafeței mării, concentrația clorofilei și anomalia nivelului mării.

Citește și

Vedeți cele mai frumoase imagini ale Hubble. Ce a văzut telescopul în 30 de ani?

În Rusia, au creat un material durabil din gunoi pentru acoperirea drumurilor

Viața extraterestră se găsește în meteoriți. Ce se știe despre ea și de unde este?