يستطيع التعلم الآلي التعرف على أنواع القوارض التي تؤوي الأمراض والنقاط الجغرافية الحساسة المعرضة للطفيليات والجراثيم الجديدة. لذلك تقارير دراسة جديدة في وقائع الاكاديمية الوطنية للعلوم بقيادة باربرا أ. هان ، عالمة بيئة الأمراض في معهد كاري لدراسات النظم البيئية.

تنتقل معظم الأمراض المعدية الناشئة من الحيوانات إلى البشر ، حيث يعاني أكثر من مليار شخص سنويًا. تتطلب حماية الصحة العامة أدوات مراقبة فعالة.

بالاشتراك مع زملائه في كلية أودوم للعلوم البيئية بجامعة جورجيا ، جون بول شميدت ، وسارة إي بودين ، وجون إم دريك ، استخدم هان التعلم الآلي ، وهو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي ، للكشف عن أنماط في مجموعة واسعة من البيانات حول أكثر من 2,000 نوع من القوارض. ، مع المتغيرات التي تصف تاريخ حياة الأنواع ، والبيئة ، والسلوك ، وعلم وظائف الأعضاء ، والتوزيع الجغرافي.

أفاد إصدار من معهد كاري أن الفريق طور نموذجًا كان قادرًا على التنبؤ بأنواع مستودعات القوارض المعروفة بدقة 90 في المائة ، وحدد سمات معينة تميز الخزانات عن غير الخزانات. لقد كشفوا عن أكثر من 150 نوعًا جديدًا من مستودعات القوارض المحتملة وأكثر من خمسين خزانًا جديدًا مفرطًا (حيوانات قد تحمل العديد من مسببات الأمراض المعدية للإنسان).

من خلال الجمع بين البيانات البيئية والطبية الحيوية في قاعدة بيانات مشتركة ، تمكنت باربرا من استخدام التعلم الآلي للعثور على أنماط يمكنها إبلاغ نظام إنذار مبكر لتفشي الأمراض التي تنقلها القوارض.

إن أنواع الخزان الأكثر خطورة هي تلك الأنواع التي تنضج بسرعة ، وتتكاثر في وقت مبكر ، وغالبا ما تعيش المناطق المعتدلة الشمالية ذات مستويات التنوع البيولوجي المنخفضة.

تضمنت المناطق الجغرافية التي يوجد بها تنوع كبير في خزانات القوارض أمريكا الشمالية وساحل المحيط الأطلسي لأمريكا الجنوبية وأوروبا وروسيا وأجزاء من وسط وشرق آسيا. امتدت النقاط الساخنة المستقبلية المتوقعة لتنوع خزانات القوارض إلى المناطق الأحيائية في القطب الشمالي والمعتدل والاستوائي والصحراوي ، بما في ذلك الصين وكازاخستان والولايات المتحدة الغربية. من المتوقع أن تحدث غالبية أنواع الخزانات الجديدة والمستودعات الفائقة في خطوط العرض العليا.

توفر النتائج أساسًا لجهود المراقبة المستهدفة ، والتي تعتبر حيوية نظرًا لتكلفة رصد الأمراض المعدية الناشئة.

يشير الإصدار إلى أن تقنيات التعلم الآلي المطبقة في هذه الدراسة تُستخدم حاليًا لاستكشاف أسئلة جديدة ، بما في ذلك المكامن المحتملة لفيروس الإيبولا والفيروسات الخيطية الأخرى.

كامل المادة هنا.