Izbijanja kolere: klimatski podaci uzeti sa satelita koji kruže oko Zemlje, u kombinaciji s tehnikama strojnog učenja, pomažu u boljem predviđanju izbijanja kolere i potencijalno spašavaju živote.

Kolera je bolest koja se prenosi vodom, a uzrokovana je gutanjem vode ili hrane kontaminirane bakterijom Vibrio cholerae, a koja se može naći u mnogim obalnim regijama širom svijeta, posebno u gusto naseljenim tropskim područjima.

Izbijanja kolere, ESA povezuje umjetnu inteligenciju i znanje o povoljnim okruženjima

Odgovorni patogen općenito živi pod toplim temperaturama, umjerenom slanošću i mutnoćom, a plankton i detritus u vodi mogu ga opskrbiti.

Globalno zatopljenje i porast ekstremnih vremenskih prilika uzrokuju izbijanje kolere - bolesti koja svake godine u svijetu pogađa 1.3 do 4 milijuna ljudi i uzrokuje do 143 000 smrtnih slučajeva.

Nova studija pokazuje kako se epidemije kolere u obalnim regijama Indije mogu predvidjeti s 89% uspjeha, u prvoj demonstraciji korištenja saliniteta morske površine za predviđanje kolere.

Istraživanje objavljeno jučer u Međunarodnom časopisu za istraživanje okoliša i javno zdravlje usredotočeno je na predviđanje izbijanja kolere oko sjevernog Indijskog oceana, gdje je zabilježeno više od polovice globalnih slučajeva bolesti u razdoblju od 2010. do 16. godine.

Odnosi između ekoloških pokretača učestalosti kolere složeni su i variraju sezonski, s različitim zaostalim učincima, na primjer iz sezone monsuna.

Algoritmi strojnog učenja mogu pomoći u prevladavanju ovih problema učenjem prepoznavanja obrazaca u velikim skupovima podataka kako bi se napravila provjerljiva predviđanja.

Studiju o izbijanju kolere vodila je Amy Campbell tijekom jednogodišnjeg diplomskog pripravništva u ESA-inom uredu za klimu

Amy je, zajedno sa svojim koautorima u Plymouth Marine Laboratory (PML), koristila algoritam strojnog učenja popularan u aplikacijama znanosti o okolišu - klasifikator slučajnih šuma - koji može prepoznati obrasce u dugim skupovima podataka i napraviti provjerljiva predviđanja.

Algoritam je osposobljen za epidemije bolesti prijavljene u obalnim četvrtima u Indiji između 2010. i 2018. godine i naučio je veze sa šest satelitskih klimatskih zapisa generiranih od strane ESA-ine inicijative za klimatske promjene (CCI).

Uključujući ili uklanjajući okolišne varijable i pod-postavke za različita godišnja doba, algoritam je identificirao ključne varijable za predviđanje izbijanja kolere kao temperaturu površine kopna, salinitet morske površine, koncentraciju klorofila-a i razinu mora u odnosu na prosjek (anomalija razine mora).

Amy Campbell rekla je: „Model je pokazao obećavajuće rezultate i postoji puno prostora za razvoj ovog rada koristeći različite skupove podataka o nadzoru kolere ili na različitim mjestima.

U našem istraživanju testirali smo različite tehnike strojnog učenja i otkrili da je klasifikator slučajnih šuma najbolji, ali postoji mnogo više tehnika koje bi se mogle istražiti.

„Bilo bi zanimljivo testirati utjecaj uključivanja socio-ekonomskih skupova podataka; podaci daljinskog istraživanja mogu se koristiti za izradu zapisa koji bi uzimali u obzir ljudske čimbenike koji su važni za pojavu kolere, poput pristupa vodenim resursima. "

Studija i njeni novi uvidi doprinijeli su projektu UKRI-NERC Pathways Of Disperzation for Cholera And Solution Tools (PODCAST) koji vodi koautorica Marie-Fanny Racault iz PML-a, a koji procjenjuje utjecaj klimatskog zagrijavanja i klimatskih ekstrema na staništa pogodan za kolebru Vibrio.

Rezultati studije bit će prikazani na sastanku UNFCCC-a COP26 2021. putem internetskog alata za predviđanje u sklopu projekta PODCAST-DEMO.

To je podržano zajedničkim programom ESA-Future Earth, a provodi se u suradnji s mrežom Future Earth's Health Knowledge-Action.

Europska svemirska agencija vodi otkrivanje novih izbijanja kolere, objavljeno je istraživanje

jerph-17-09378-v2

Čitajte također: 

Droge COVID-19, suđenje Remdesiviru nastavlja se na Međunarodnoj svemirskoj stanici

Pročitajte talijanski članak

Izvor:

ESA službeno web mjesto