Vypuknutí cholery: Data o klimatu získaná ze satelitů obíhajících kolem Země v kombinaci s technikami strojového učení pomáhají lépe předpovídat propuknutí cholery a potenciálně zachránit životy.

Cholera je vodní choroba způsobená požitím vody nebo potravin kontaminovaných bakterií Vibrio cholerae, kterou lze nalézt v mnoha pobřežních oblastech po celém světě, zejména v hustě osídlených tropických oblastech.

Vypuknutí cholery, ESA spojuje umělou inteligenci a znalost aktivních prostředí

Odpovědný patogen obecně žije za teplých teplot, mírné slanosti a zákalu a může být skrýván planktonem a detritem ve vodě.

Globální oteplování a nárůst extrémních povětrnostních podmínek vedou k propuknutí cholery - onemocnění, které každoročně postihuje 1.3 až 4 miliony lidí na celém světě a způsobuje až 143 000 úmrtí.

Nová studie ukazuje, jak lze předpovědět ohniska cholery v pobřežních oblastech Indie s 89% úspěšností, což je první ukázka využití slanosti mořského povrchu pro předpovídání cholery.

Výzkum zveřejněný včera v Mezinárodním žurnálu výzkumu životního prostředí a veřejného zdraví se zaměřuje na předpovídání ohnisek cholery v severní části Indického oceánu, kde byla v období 2010–16 hlášena více než polovina celosvětových případů onemocnění.

Vztah mezi environmentálními faktory ovlivňujícími výskyt cholery je složitý a sezónně se mění s různými opožděnými účinky, například od monzunového období.

Algoritmy strojového učení mohou pomoci překonat tyto problémy tím, že se naučí rozpoznávat vzory napříč velkými datovými sadami, aby bylo možné testovat předpovědi.

Studii o epidemii cholery vedla Amy Campbell během roční stáže absolventů v klimatické kanceláři ESA

Amy spolu se svými spoluautory z Plymouth Marine Laboratory (PML) použila algoritmus strojového učení populární v aplikacích vědy o životním prostředí - náhodný klasifikátor lesů - který dokáže rozpoznat vzory napříč dlouhými datovými soubory a provést testovatelné předpovědi.

Algoritmus byl proškolen na ohniska nemocí hlášených v pobřežních oblastech Indie v letech 2010 až 2018 a naučil se vztahy se šesti satelitními klimatickými záznamy generovanými iniciativou ESA pro změnu klimatu (CCI).

Zahrnutím nebo odstraněním proměnných prostředí a dílčím nastavením pro různá roční období algoritmus identifikoval klíčové proměnné pro predikci ohnisek cholery jako teplota povrchu země, slanost povrchu moře, koncentrace chlorofylu-a a rozdíl hladiny moře od průměru (anomálie hladiny moře).

Amy Campbell řekla: „Model vykázal slibné výsledky a existuje mnoho prostoru pro vývoj této práce s využitím různých datových souborů sledování cholery nebo na různých místech.

V naší studii jsme testovali různé techniky strojového učení a zjistili jsme, že klasifikátor náhodných lesů je nejlepší, ale existuje mnohem více technik, které by bylo možné prozkoumat.

"Bylo by zajímavé otestovat dopad zahrnutí sociálně-ekonomických datových souborů; údaje z dálkového průzkumu Země by mohly být použity k vytvoření záznamů o lidských faktorech, které jsou důležité pro výskyt cholery, jako je přístup k vodním zdrojům. “

Studie a její nové poznatky přispěly k projektu UKRI-NERC Pathways Of Dispersal for Cholera And Solution Tools (PODCAST) pod vedením spoluautorky Marie-Fanny Racaultové z PML, který hodnotí dopad oteplování klimatu a extrémů podnebí na stanoviště. vhodné pro Vibrio cholerae.

Výsledky studie budou demonstrovány na zasedání COP26 UNFCCC v roce 2021 prostřednictvím webového prognostického nástroje v rámci projektu PODCAST-DEMO.

To je podporováno společným programem ESA-Future Earth a je prováděno ve spolupráci se sítí Future Earth Health Health-Action.

Evropská kosmická agentura vede detekci nových ohnisek cholery, zveřejněná studie

ijerph-17-09378-v2

Přečtěte si také: 

COVID-19 Drugs, The Trial On Remdesivir pokračuje na Mezinárodní vesmírné stanici

Přečtěte si italský článek

Zdroj:

Oficiální web ESA