Cholera-Ausbrüche anhand von Klimadaten und KI vorhergesagt
Cholera-Ausbrüche: Klimadaten von erdumlaufenden Satelliten in Kombination mit maschinellen Lerntechniken tragen dazu bei, Cholera-Ausbrüche besser vorherzusagen und möglicherweise Leben zu retten.
Cholera ist eine durch Wasser übertragene Krankheit, die durch die Aufnahme von Wasser oder Lebensmitteln verursacht wird, die mit dem Bakterium Vibrio cholerae kontaminiert sind und in vielen Küstenregionen auf der ganzen Welt vorkommen, insbesondere in dicht besiedelten tropischen Gebieten.
Bei Ausbrüchen von Cholera verbindet die ESA künstliche Intelligenz und das Wissen über unterstützende Umgebungen
Der verantwortliche Erreger lebt im Allgemeinen unter warmen Temperaturen, mäßigem Salzgehalt und Trübung und kann von Plankton und Detritus im Wasser beherbergt werden.
Die globale Erwärmung und die Zunahme extremer Wetterereignisse führen zu Cholera-Ausbrüchen - einer Krankheit, von der jedes Jahr weltweit 1.3 bis 4 Millionen Menschen betroffen sind und die bis zu 143 000 Todesfälle verursachen.
Eine neue Studie zeigt, wie Cholera-Ausbrüche in Küstenregionen Indiens mit einer Erfolgsrate von 89% vorhergesagt werden können. Dies ist die erste Demonstration der Verwendung des Salzgehalts der Meeresoberfläche zur Vorhersage von Cholera.
Die gestern im International Journal of Environmental Research and Public Health veröffentlichte Studie konzentriert sich auf die Vorhersage von Cholera-Ausbrüchen im nördlichen Indischen Ozean, bei denen im Zeitraum 2010-16 mehr als die Hälfte der weltweiten Krankheitsfälle gemeldet wurden.
Die Beziehung zwischen den Umweltfaktoren für das Auftreten von Cholera ist komplex und variiert saisonal mit unterschiedlichen verzögerten Auswirkungen, beispielsweise ab der Monsunzeit.
Algorithmen für maschinelles Lernen können helfen, diese Probleme zu überwinden, indem sie lernen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, um überprüfbare Vorhersagen zu treffen.
Die Studie zum Cholera-Ausbruch wurde von Amy Campbell während eines einjährigen Praktikums beim ESA Climate Office geleitet
Amy verwendete zusammen mit ihren Co-Autoren am Plymouth Marine Laboratory (PML) einen in umweltwissenschaftlichen Anwendungen beliebten Algorithmus für maschinelles Lernen - den zufälligen Waldklassifikator -, der Muster über lange Datensätze hinweg erkennen und überprüfbare Vorhersagen treffen kann.
Der Algorithmus wurde auf Krankheitsausbrüche in Küstengebieten in Indien zwischen 2010 und 2018 trainiert und lernte die Beziehungen zu sechs satellitengestützten Klimarekorden, die von der Climate Change Initiative (CCI) der ESA erstellt wurden.
Durch Einbeziehen oder Entfernen von Umgebungsvariablen und Untereinstellungen für verschiedene Jahreszeiten identifizierte der Algorithmus Schlüsselvariablen für die Vorhersage von Cholera-Ausbrüchen wie Landoberflächentemperatur, Salzgehalt der Meeresoberfläche, Chlorophyll-a-Konzentration und Meeresspiegelunterschied zum Durchschnitt (Meeresspiegelanomalie).
Amy Campbell sagte: „Das Modell zeigte vielversprechende Ergebnisse, und es gibt viel Spielraum für die Entwicklung dieser Arbeit unter Verwendung verschiedener Cholera-Überwachungsdatensätze oder an verschiedenen Orten.
In unserer Studie haben wir verschiedene Techniken des maschinellen Lernens getestet und festgestellt, dass der zufällige Waldklassifikator der beste ist. Es gibt jedoch weitaus mehr Techniken, die untersucht werden könnten.
„Es wäre interessant, die Auswirkungen der Einbeziehung sozioökonomischer Datensätze zu testen. Fernerkundungsdaten könnten verwendet werden, um Aufzeichnungen zu erstellen, um menschliche Faktoren zu berücksichtigen, die für das Auftreten von Cholera wichtig sind, wie z. B. den Zugang zu Wasserressourcen. “
Die Studie und ihre neuen Erkenntnisse haben zum PODCAST-Projekt (UKRI-NERC Pathways of Dispersal for Cholera And Solution Tools) unter der Leitung der Co-Autorin Marie-Fanny Racault von PML beigetragen, in dem die Auswirkungen der Klimaerwärmung und der Klimaextreme auf Lebensräume untersucht werden geeignet für Vibrio cholerae.
Die Ergebnisse der Studie werden auf der COP26-Sitzung des UNFCCC im Jahr 2021 über ein webbasiertes Prognosetool im Rahmen des PODCAST-DEMO-Projekts demonstriert.
Dies wird durch das gemeinsame Programm ESA-Future Earth unterstützt und in Zusammenarbeit mit dem Health Knowledge-Action-Netzwerk von Future Earth durchgeführt.
Europäische Weltraumorganisation führt die Entdeckung neuer Cholera-Ausbrüche an, veröffentlichte Studie
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