Les épidémies de choléra sont prévues à l'aide des données climatiques et de l'IA
Épidémies de choléra: les données climatiques extraites des satellites en orbite autour de la Terre, associées à des techniques d'apprentissage automatique, aident à mieux prévoir les épidémies de choléra et potentiellement à sauver des vies.
Le choléra est une maladie d'origine hydrique causée par l'ingestion d'eau ou d'aliments contaminés par la bactérie Vibrio cholerae, que l'on peut trouver dans de nombreuses régions côtières du monde, en particulier dans les zones tropicales densément peuplées.
Flambées de choléra, l'ESA associe l'intelligence artificielle et la connaissance des environnements favorables
L'agent pathogène responsable vit généralement sous des températures chaudes, une salinité et une turbidité modérées, et peut être hébergé par le plancton et les détritus dans l'eau.
Le réchauffement climatique et une augmentation des événements météorologiques extrêmes sont à l'origine d'épidémies de choléra - une maladie qui touche 1.3 à 4 millions de personnes chaque année dans le monde et cause jusqu'à 143 000 décès.
Une nouvelle étude montre comment les épidémies de choléra dans les régions côtières de l'Inde peuvent être prédites avec un taux de réussite de 89%, dans la première démonstration d'utilisation de la salinité de la surface de la mer pour prévoir le choléra.
La recherche publiée hier dans l'International Journal of Environmental Research and Public Health se concentre sur la prévision des flambées de choléra autour du nord de l'océan Indien, où plus de la moitié des cas mondiaux de la maladie ont été signalés au cours de la période 2010-16.
Les relations entre les facteurs environnementaux de l'incidence du choléra sont complexes et varient selon les saisons, avec différents effets décalés, par exemple à partir de la saison de la mousson.
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à surmonter ces problèmes en apprenant à reconnaître des modèles dans de grands ensembles de données afin de faire des prédictions testables.
L'étude de l'étude sur l'épidémie de choléra a été menée par Amy Campbell lors d'un stage d'un an avec le Bureau du climat de l'ESA
Amy, avec ses co-auteurs du Plymouth Marine Laboratory (PML), a utilisé un algorithme d'apprentissage automatique populaire dans les applications des sciences de l'environnement - le classificateur aléatoire des forêts - qui peut reconnaître des modèles sur de longs ensembles de données et faire des prédictions testables.
L'algorithme a été formé sur les épidémies de maladies signalées dans les districts côtiers de l'Inde entre 2010 et 2018, et a appris les relations avec six enregistrements climatiques satellitaires générés par l'Initiative sur le changement climatique (CCI) de l'ESA.
En incluant ou en supprimant des variables environnementales et des sous-paramètres pour différentes saisons, l'algorithme a identifié des variables clés pour prédire les épidémies de choléra comme la température de surface terrestre, la salinité de la surface de la mer, la concentration de chlorophylle a et la différence du niveau de la mer par rapport à la moyenne (anomalie du niveau de la mer).
Amy Campbell a déclaré: «Le modèle a montré des résultats prometteurs, et il y a beaucoup de possibilités de développer ce travail en utilisant différents ensembles de données de surveillance du choléra ou dans différents endroits.
Dans notre étude, nous avons testé différentes techniques d'apprentissage automatique et avons trouvé que le classificateur de forêt aléatoire était le meilleur, mais il y a beaucoup plus de techniques qui pourraient être étudiées.
«Il serait intéressant de tester l'impact de l'inclusion d'ensembles de données socio-économiques; les données de télédétection pourraient être utilisées pour développer des registres tenant compte des facteurs humains qui sont importants pour l'incidence du choléra, tels que l'accès aux ressources en eau.
L'étude et ses nouvelles connaissances ont contribué au projet UKRI-NERC Pathways Of Dispersal for Cholera And Solution Tools (PODCAST) dirigé par la co-auteure Marie-Fanny Racault chez PML, qui évalue l'impact du réchauffement climatique et des extrêmes climatiques sur les habitats convient pour Vibrio cholerae.
Les résultats de l'étude seront présentés lors de la réunion COP26 de la CCNUCC en 2021 via un outil de prévision en ligne dans le cadre du projet PODCAST-DEMO.
Ceci est soutenu par le programme conjoint ESA-Future Earth et réalisé en collaboration avec le réseau Future Earth's Health Knowledge-Action.
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