Az éghajlati adatok és az AI alapján megjósolt kolera-járványok
Kolera-járványok: a Föld körül keringő műholdakról vett éghajlati adatok gépi tanulási technikákkal kombinálva segítenek jobban megjósolni a kolera kitöréseit és potenciálisan életeket menthetnek.
A kolera a víz által terjedő betegség, amelyet a Vibrio cholerae baktériummal szennyezett víz vagy élelmiszer elfogyasztása okoz, és amely a világ számos tengerparti régiójában megtalálható, különösen a sűrűn lakott trópusi területeken.
Kolera-járványok, az ESA összekapcsolja a mesterséges intelligenciát és az engedélyező környezetek ismeretét
A felelős kórokozó általában meleg hőmérsékleten, mérsékelt sótartalomban és zavarosságban él, plankton és detritus a vízben képes elrejteni.
A globális felmelegedés és a szélsőséges időjárási események növekedése a kolera kitöréseit okozza - ez a betegség világszerte 1.3–4 millió embert érint és akár 143 000 halálesetet okoz.
Egy új tanulmány bemutatja, hogyan lehet megjósolni a kolera járványait India part menti régióiban 89% -os sikeraránnyal, az első demonstráció során, amely szerint a tenger felszínének sótartalmát használják a kolera előrejelzésére.
A Nemzetközi Környezetkutatási és Közegészségügyi Lapban tegnap megjelent kutatás a kolera kitöréseinek előrejelzésére összpontosít az Indiai-óceán északi részén, ahol a betegség globális eseteinek több mint felét jelentették a 2010-16 közötti időszakban.
A kolera előfordulásának környezeti tényezői közötti kapcsolat összetett és évszakonként változó, eltérő késéssel, például a monszun szezontól.
A gépi tanulási algoritmusok segíthetnek leküzdeni ezeket a problémákat, ha megtanulják felismerni a nagy adatkészletek mintáit annak érdekében, hogy tesztelhető előrejelzéseket tegyenek.
A kolera járványos vizsgálati tanulmányt Amy Campbell vezette, egy éven át tartó diplomás szakmai gyakorlat során az ESA Klíma Irodájánál
Amy a Plymouth Marine Laboratory (PML) társszerzőivel együtt a környezettudományi alkalmazásokban népszerű gépi tanulási algoritmust - a véletlenszerű erdőosztályozót - használta, amely felismeri a hosszú adathalmazok mintáit és tesztelhető előrejelzéseket tehet.
Az algoritmust az indiai tengerparti körzetekben 2010 és 2018 között jelentett járványkitörésekről tanulták, és megtanulta a kapcsolatot az ESA Climate Change Initiative (CCI) által generált hat műholdas klímarekorddal.
A különböző évszakokra vonatkozó környezeti változók és albeállítások beépítésével vagy eltávolításával az algoritmus meghatározta a kolera kitöréseinek előrejelzéséhez szükséges legfontosabb változásokat, mint a földfelszín hőmérséklete, a tenger felszíni sótartalma, a klorofill-a koncentráció és a tengerszint különbsége az átlagtól (tengerszint-eltérés).
Amy Campbell elmondta: „A modell ígéretes eredményeket mutatott, és nagyon sok lehetőség nyílik ennek a munkának a fejlesztésére különböző kolera felügyeleti adatkészletek felhasználásával vagy különböző helyeken.
Vizsgálatunk során különböző gépi tanulási technikákat teszteltünk, és a véletlenszerű erdőosztályozót találtuk a legjobbnak, de sokkal több olyan technika létezik, amelyeket megvizsgálhatunk.
„Érdekes lenne kipróbálni a társadalmi-gazdasági adatkészletek bevonásának hatását; távérzékelési adatok felhasználhatók olyan rekordok kidolgozására, amelyek figyelembe veszik a kolera előfordulása szempontjából fontos emberi tényezőket, például a vízkészletekhez való hozzáférést. "
A tanulmány és új meglátásai hozzájárultak az UKRI-NERC kolera- és oldateszközök elterjedésének útjaihoz (PODCAST), amelyet a PML társszerzője, Marie-Fanny Racault vezetett, és amely az éghajlat felmelegedésének és az éghajlati szélsőségeknek az élőhelyekre gyakorolt hatását értékeli. alkalmas Vibrio cholerae-re.
A tanulmány eredményeit az UNFCCC 26-es COP2021 ülésén mutatják be egy webalapú előrejelző eszközzel a PODCAST-DEMO projekt részeként.
Ezt az ESA-Future Earth közös program támogatja, és a Future Earth Health Knowledge-Action hálózatával együttműködve hajtják végre.
Az Európai Űrügynökség vezeti az új kolera-járványok felderítését - publikált tanulmány
ijerph-17-09378-v2Olvassa el még:
COVID-19 gyógyszerek, a Remdesivir vizsgálata folytatódik a Nemzetközi Űrállomáson