Brotes de cólera predichos utilizando datos climáticos e IA
Brotes de cólera: los datos climáticos tomados de satélites que orbitan la Tierra, combinados con técnicas de aprendizaje automático, ayudan a predecir mejor los brotes de cólera y, potencialmente, a salvar vidas.
El cólera es una enfermedad transmitida por el agua causada por la ingestión de agua o alimentos contaminados con la bacteria Vibrio cholerae, que se puede encontrar en muchas regiones costeras de todo el mundo, especialmente en áreas tropicales densamente pobladas.
Brotes de cólera, la ESA vincula la inteligencia artificial y el conocimiento de entornos propicios
El patógeno responsable generalmente vive bajo temperaturas cálidas, salinidad y turbidez moderadas, y puede ser albergado por el plancton y los detritos en el agua.
El calentamiento global y el aumento de los fenómenos meteorológicos extremos están provocando brotes de cólera, una enfermedad que afecta de 1.3 a 4 millones de personas cada año en todo el mundo y causa hasta 143 000 muertes.
Un nuevo estudio muestra cómo se pueden predecir los brotes de cólera en las regiones costeras de la India con una tasa de éxito del 89%, en la primera demostración del uso de la salinidad de la superficie del mar para pronosticar el cólera.
La investigación publicada ayer en la Revista Internacional de Investigación Ambiental y Salud Pública se centra en predecir los brotes de cólera en el norte del Océano Índico, donde se informaron más de la mitad de los casos mundiales de la enfermedad en el período 2010-16.
La relación entre los impulsores ambientales de la incidencia del cólera es compleja y varía estacionalmente, con diferentes efectos rezagados, por ejemplo, de la temporada de monzones.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a superar estos problemas al aprender a reconocer patrones en grandes conjuntos de datos para hacer predicciones comprobables.
El estudio del estudio del brote de cólera fue dirigido por Amy Campbell durante un período de prácticas de un año en la Oficina de Clima de la ESA.
Amy, junto con sus coautores en el Laboratorio Marino de Plymouth (PML), utilizó un algoritmo de aprendizaje automático popular en aplicaciones de ciencias ambientales, el clasificador forestal aleatorio, que puede reconocer patrones en conjuntos de datos largos y hacer predicciones comprobables.
El algoritmo se entrenó sobre los brotes de enfermedades notificados en distritos costeros de India entre 2010 y 2018, y aprendió las relaciones con seis registros climáticos basados en satélites generados por la Iniciativa de Cambio Climático (CCI) de la ESA.
Al incluir o eliminar variables ambientales y subconjuntos para diferentes estaciones, el algoritmo identificó variables clave para predecir brotes de cólera como la temperatura de la superficie terrestre, la salinidad de la superficie del mar, la concentración de clorofila a y la diferencia del nivel del mar con respecto al promedio (anomalía del nivel del mar).
Amy Campbell dijo: “El modelo mostró resultados prometedores y hay mucho margen para desarrollar este trabajo utilizando diferentes conjuntos de datos de vigilancia del cólera o en diferentes ubicaciones.
En nuestro estudio, probamos diferentes técnicas de aprendizaje automático y encontramos que el clasificador de bosque aleatorio es el mejor, pero hay muchas más técnicas que podrían investigarse.
“Sería interesante probar el impacto de incluir conjuntos de datos socioeconómicos; Los datos de la teledetección podrían usarse para desarrollar registros que tengan en cuenta los factores humanos que son importantes para la incidencia del cólera, como el acceso a los recursos hídricos ”.
El estudio y sus nuevos conocimientos han contribuido al proyecto UKRI-NERC Pathways of Dispersal for Cholera and Solution Tools (PODCAST) dirigido por la coautora Marie-Fanny Racault en PML, que está evaluando el impacto del calentamiento climático y los extremos climáticos en los hábitats. adecuado para Vibrio cholerae.
Los resultados del estudio se demostrarán en la reunión COP26 de la CMNUCC en 2021 a través de una herramienta de pronóstico basada en la web como parte del proyecto PODCAST-DEMO.
Esto cuenta con el apoyo del programa conjunto ESA-Future Earth y se lleva a cabo en colaboración con la red Health Knowledge-Action de Future Earth.
La Agencia Espacial Europea lidera la detección de nuevos brotes de cólera, publicado un estudio
ijerph-17-09378-v2Lea también:
Drogas COVID-19, el ensayo sobre Remdesivir continúa en la Estación Espacial Internacional