Surtos de cólera previstos usando dados climáticos e IA

Surtos de cólera: dados climáticos obtidos de satélites em órbita da Terra, combinados com técnicas de aprendizado de máquina, estão ajudando a prever melhor os surtos de cólera e, potencialmente, salvar vidas.

A cólera é uma doença de veiculação hídrica causada pela ingestão de água ou alimentos contaminados com a bactéria Vibrio cholerae, que pode ser encontrada em muitas regiões costeiras do mundo, especialmente em áreas tropicais densamente povoadas.

Surtos de cólera, ESA une inteligência artificial e conhecimento de ambientes propícios

O patógeno responsável geralmente vive em temperaturas quentes, salinidade e turbidez moderadas e pode ser abrigado por plâncton e detritos na água.

O aquecimento global e o aumento de eventos climáticos extremos estão causando surtos de cólera - uma doença que afeta 1.3 a 4 milhões de pessoas a cada ano em todo o mundo e causa até 143 mortes.

Um novo estudo mostra como surtos de cólera nas regiões costeiras da Índia podem ser previstos com uma taxa de sucesso de 89%, na primeira demonstração do uso da salinidade da superfície do mar para prever o cólera.

A pesquisa publicada ontem no Jornal Internacional de Pesquisa Ambiental e Saúde Pública concentra-se na previsão de surtos de cólera no norte do Oceano Índico, onde mais da metade dos casos globais da doença foram relatados no período de 2010-16.

A relação entre as causas ambientais da incidência de cólera é complexa e varia sazonalmente, com diferentes efeitos defasados, por exemplo, da estação das monções.

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a superar esses problemas, aprendendo a reconhecer padrões em grandes conjuntos de dados, a fim de fazer previsões testáveis.

O estudo de estudo de surto de cólera foi liderado por Amy Campbell durante um estágio de graduação de um ano com o Escritório do Clima da ESA

Amy, junto com seus coautores no Plymouth Marine Laboratory (PML), usou um algoritmo de aprendizado de máquina popular em aplicações de ciência ambiental - o classificador de floresta aleatório - que pode reconhecer padrões em longos conjuntos de dados e fazer previsões testáveis.

O algoritmo foi treinado em surtos de doenças relatados em distritos costeiros da Índia entre 2010 e 2018 e aprendeu as relações com seis registros climáticos baseados em satélite gerados pela Iniciativa de Mudança Climática da ESA (CCI).

Ao incluir ou remover variáveis ​​ambientais e sub-configuração para diferentes estações, o algoritmo identificou variáveis-chave para prever surtos de cólera como temperatura da superfície da terra, salinidade da superfície do mar, concentração de clorofila-a e diferença do nível do mar da média (anomalia do nível do mar).

Amy Campbell disse: “O modelo mostrou resultados promissores e há muito espaço para desenvolver este trabalho usando diferentes conjuntos de dados de vigilância do cólera ou em diferentes locais.

Em nosso estudo, testamos diferentes técnicas de aprendizado de máquina e descobrimos que o classificador de floresta aleatório é o melhor, mas há muito mais técnicas que poderiam ser investigadas.

“Seria interessante testar o impacto da inclusão de conjuntos de dados socioeconômicos; dados de sensoriamento remoto podem ser usados ​​para desenvolver registros para contabilizar os fatores humanos que são importantes para a incidência de cólera, como o acesso aos recursos hídricos ”.

O estudo e suas novas percepções contribuíram para o Projeto PODCAST (Pathways of Dispersal for Cholera and Solution Tools) do UKRI-NERC liderado pela coautora Marie-Fanny Racault da PML, que está avaliando o impacto do aquecimento climático e dos extremos climáticos nos habitats adequado para Vibrio cholerae.

Os resultados do estudo serão demonstrados na reunião da COP26 da UNFCCC em 2021 por meio de uma ferramenta de previsão baseada na web como parte do projeto PODCAST-DEMO.

Isto é apoiado pelo programa conjunto ESA-Future Earth e realizado em colaboração com a rede Health Knowledge-Action do Future Earth.

Agência Espacial Europeia lidera detecção de novos surtos de cólera, estudo publicado

ijerph-17-09378-v2

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Leia o artigo italiano

Fonte:

Site oficial da ESA

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