התפרצויות של כולרה ניבאו באמצעות נתוני אקלים ו- AI

התפרצויות כולרה: נתוני אקלים שנלקחו מלוויינים המקיפים כדור הארץ, בשילוב טכניקות למידת מכונה, עוזרים לחזות טוב יותר התפרצויות של כולרה ועלולים להציל חיים.

כולרה היא מחלה הנישאת במים הנגרמת על ידי בליעת מים או מזון מזוהם בחיידק Vibrio cholerae, אשר ניתן למצוא באזורי חוף רבים ברחבי העולם, במיוחד באזורים טרופיים מאוכלסים בצפיפות.

התפרצויות כולרה, ESA מקשר בינה מלאכותית וידע על סביבות מאפשרות

הפתוגן האחראי בדרך כלל חי בטמפרטורות חמות, מליחות ועכירות בינונית, והוא יכול להיות מאוחסן על ידי פלנקטון וגרע במים.

התחממות כדור הארץ ועלייה באירועי מזג האוויר הקיצוניים מביאים להתפרצויות של כולרה - מחלה הפוגעת ב -1.3 עד 4 מיליון בני אדם בכל שנה ברחבי העולם וגורמת לעד 143 הרוגים.

מחקר חדש מראה כיצד ניתן לחזות התפרצויות כולרה באזורי חוף בהודו בשיעור הצלחה של 89%, בהפגנה הראשונה של שימוש במליחות פני הים לחיזוי כולרה.

המחקר שפורסם אתמול בכתב העת הבינלאומי לחקר הסביבה ובריאות הציבור מתמקד בחיזוי התפרצויות של כולרה סביב צפון האוקיאנוס ההודי, שם דווחו למעלה ממחצית מקרי המחלה העולמיים בתקופה 2010-16.

הקשר בין המניעים הסביבתיים לשכיחות כולרה מורכב ומשתנה עונתי עם השפעות שונות בפיגור, למשל מעונת המונסון.

אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לעזור להתגבר על בעיות אלה על ידי למידה לזהות דפוסים על פני מערכי נתונים גדולים על מנת לחזות ניתנים לבדיקה.

מחקר המחקר של התפרצות כולרה הובל על ידי איימי קמפבל במהלך התמחות בוגרת שנה של משרד האקלים של ESA.

איימי, יחד עם מחבריה במעבדה הימית של פלימות '(PML), השתמשו באלגוריתם למידת מכונה הפופולרי ביישומי מדעי הסביבה - מסווג היערות האקראי - שיכול לזהות דפוסים על פני מערכי נתונים ארוכים ולחזות.

האלגוריתם הוכשר להתפרצויות מחלות שדווחו במחוזות חוף בהודו בין השנים 2010 ל 2018, ולמד את הקשר עם שישה רשומות אקלים מבוססות לווין שנוצרו על ידי יוזמת האקלים של ESA (CCI).

על ידי הכללה או הסרה של משתנים סביבתיים והגדרת משנה לעונות שונות, האלגוריתם זיהה משתני מפתח לחיזוי התפרצויות כולרה כטמפרטורת פני הקרקע, מליחות פני הים, ריכוז כלורופיל והפרש מפלס הים מהממוצע (אנומליה בגובה פני הים).

איימי קמפבל אמרה, "המודל הראה תוצאות מבטיחות, ויש הרבה מרחב לפיתוח עבודה זו באמצעות מערכי נתונים למעקב אחר כולרה או במקומות שונים.

במחקר שלנו בדקנו טכניקות שונות של למידת מכונה ומצאנו שמסווג היער האקראי הוא הטוב ביותר, אך יש הרבה יותר טכניקות שניתן לחקור.

"יהיה מעניין לבדוק את ההשפעה של הכללת מערכי נתונים סוציו-אקונומיים; ניתן היה להשתמש בנתוני חישה מרחוק לפיתוח רשומות כדי להסביר גורמים אנושיים החשובים לשכיחות כולרה, כמו גישה למקורות מים. "

המחקר ותובנותיו החדשות תרמו לפרויקט UKRI-NERC Pathways of Dispersal for Cholera and Solution Tools (PODCAST) בהובלת המחברת המשותפת מארי-פאני רקולט ב- PML, המעריכה את ההשפעה של התחממות האקלים והקיצוניות באקלים על בתי גידול. מתאים ל- Vibrio cholerae.

תוצאות המחקר יודגמו בפגישת COP26 של UNFCCC בשנת 2021 באמצעות כלי חיזוי אינטרנטי כחלק מפרויקט PODCAST-DEMO.

זו נתמכת על ידי התוכנית המשותפת של ESA ו- Future Earth ומבוצעת בשיתוף פעולה עם רשת הידע-פעולה בנושא Future Health.

סוכנות החלל האירופית מובילה לאיתור התפרצויות כולרה חדשות, פורסם מחקר

ijerph-17-09378-v2

קרא גם: 

תרופות COVID-19, המשפט על רמדיסוויר ממשיך בתחנת החלל הבינלאומית

קרא את המאמר האיטלקי

מקור:

האתר הרשמי של ESA

אולי תרצה גם