O aprendizado de máquina pode identificar espécies de roedores que abrigam doenças e pontos críticos geográficos vulneráveis ​​a novos parasitas e patógenos. Então relata um novo estudo no Proceedings, da Academia Nacional de Ciências liderado por Barbara A. Han, ecologista de doenças do Instituto Cary de Estudos de Ecossistemas.

A maioria das doenças infecciosas emergentes é transmitida de animais para humanos, com mais de um bilhão de pessoas sofrendo anualmente. A proteção da saúde pública requer ferramentas de vigilância eficazes.

Com os colegas da Escola de Ecologia Odum da Universidade da Geórgia, John Paul Schmidt, Sarah E. Bowden e John M. Drake, Han empregou o aprendizado de máquina, uma forma de inteligência artificial, para revelar padrões em um extenso conjunto de dados sobre mais de 2,000 espécies de roedores , com variáveis ​​que descrevem a história de vida, ecologia, comportamento, fisiologia e distribuição geográfica das espécies.

Um comunicado do Cary Institute relata que a equipe desenvolveu um modelo capaz de prever espécies conhecidas de roedores com 90 por cento de precisão e identificou características particulares que distinguem reservatórios de não reservatórios. Eles revelaram mais de 150 novas espécies potenciais de roedores e mais de cinquenta novos hiper-reservatórios (animais que podem transportar vários patógenos infecciosos para os humanos).

Ao combinar dados ecológicos e biomédicos em um banco de dados comum, Barbara conseguiu usar o aprendizado de máquina para encontrar padrões que podem informar um sistema de alerta precoce para surtos de doenças transmitidas por roedores.

As espécies de reservatório mais arriscadas são aquelas que amadurecem rapidamente, se reproduzem cedo e freqüentemente e vivem em áreas temperadas do norte com baixos níveis de biodiversidade.

As áreas geográficas com grande diversidade de reservatórios de roedores incluem a América do Norte, a costa atlântica da América do Sul, Europa, Rússia e partes da Ásia Central e Oriental. Os hotspots futuros previstos de diversidade de reservatórios de roedores abrangem biomas árticos, temperados, tropicais e desérticos, incluindo China, Cazaquistão e Meio-Oeste dos Estados Unidos. A maioria das novas espécies de reservatórios e hiper-reservatórios está prevista para ocorrer nas latitudes superiores.

As conclusões fornecem uma base para os esforços de vigilância direcionados, que são vitais, dado o custo do monitoramento de doenças infecciosas emergentes.

A versão observa que as técnicas de aprendizado de máquina aplicadas neste estudo estão sendo usadas para explorar novas questões, incluindo reservatórios potenciais do vírus Ebola e outros filovírus.

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