Vypuknutie cholery: Údaje o klíme získané zo satelitov obiehajúcich okolo Zeme v kombinácii s technikami strojového učenia pomáhajú lepšie predpovedať prepuknutie cholery a potenciálne zachraňovať životy.

Cholera je choroba prenášaná vodou, ktorá je spôsobená požitím vody alebo potravy kontaminovanej baktériou Vibrio cholerae, ktorú môžeme nájsť v mnohých pobrežných oblastiach po celom svete, najmä v husto osídlených tropických oblastiach.

Prepuknutie cholery spája ESA s umelou inteligenciou a znalosťami podporných prostredí

Zodpovedný patogén zvyčajne žije pri vysokých teplotách, miernej slanosti a zákalu a môže byť prenesený planktónom a detritom do vody.

Globálne otepľovanie a nárast extrémnych poveternostných javov vedú k prepuknutiu cholery - choroby, ktorá každoročne postihuje 1.3 až 4 milióny ľudí na celom svete a spôsobuje až 143 000 úmrtí.

Nová štúdia ukazuje, ako je možné predpovedať ohniská cholery v pobrežných oblastiach Indie s úspešnosťou 89% pri prvej ukážke použitia slanosti morského povrchu na prognózu cholery.

Výskum zverejnený včera v Medzinárodnom vestníku environmentálneho výskumu a verejného zdravia sa zameriava na predpovedanie ohnísk cholery v okolí severného Indického oceánu, kde bola v období rokov 2010 - 16 hlásená viac ako polovica globálnych prípadov tejto choroby.

Vzťah medzi environmentálnymi faktormi výskytu cholery je zložitý a sezónne sa líši s rôznymi oneskorenými účinkami, napríklad od monzúnového obdobia.

Algoritmy strojového učenia môžu pomôcť prekonať tieto problémy tým, že sa naučia rozpoznávať vzory naprieč veľkými súbormi údajov, aby dosiahli testovateľné predpovede.

Štúdiu o prepuknutí cholery viedla Amy Campbell počas ročnej stáže absolventov v klimatickom úrade ESA.

Amy spolu so svojimi spoluautorkami v Plymouth Marine Laboratory (PML) použili algoritmus strojového učenia populárny v aplikáciách environmentálnej vedy - náhodný klasifikátor lesov - ktorý dokáže rozpoznať vzory naprieč dlhými súbormi údajov a urobiť testovateľné predpovede.

Algoritmus bol trénovaný na prepuknutie chorôb hlásených v pobrežných okresoch Indie v rokoch 2010 až 2018 a osvojil si vzťahy so šiestimi satelitnými záznamami o klíme vygenerovanými iniciatívou ESA pre zmenu podnebia (CCI).

Zahrnutím alebo odstránením environmentálnych premenných a čiastkovým nastavením pre rôzne ročné obdobia algoritmus identifikoval kľúčové premenné na predpovedanie ohnísk cholery ako teplota povrchu pevniny, slanosť povrchu mora, koncentrácia chlorofylu-a a rozdiel hladiny mora od priemeru (anomália hladiny mora).

Amy Campbell povedala: „Model ukázal sľubné výsledky a existuje veľa priestoru na vývoj tejto práce s použitím rôznych súborov údajov o dohľade nad cholerou alebo na rôznych miestach.

V našej štúdii sme testovali rôzne techniky strojového učenia a zistili sme, že klasifikátor náhodných lesov je najlepší, ale je možné preskúmať oveľa viac techník.

„Bolo by zaujímavé otestovať vplyv zahrnutia sociálno-ekonomických súborov údajov; údaje z diaľkového prieskumu Zeme by sa mohli použiť na vypracovanie záznamov o ľudských faktoroch, ktoré sú dôležité pre výskyt cholery, ako je prístup k vodným zdrojom. “

Štúdia a jej nové poznatky prispeli k projektu UKRI-NERC Pathways Of Dispersal for Cholera And Solution Tools (PODCAST) pod vedením spoluautorky Marie-Fanny Racaultovej z PML, ktorá hodnotí vplyv otepľovania podnebia a klimatických extrémov na biotopy. vhodné pre Vibrio cholerae.

Výsledky štúdie budú demonštrované na stretnutí COP26 UNFCCC v roku 2021 prostredníctvom webového prognostického nástroja v rámci projektu PODCAST-DEMO.

Podporuje to spoločný program ESA-Future Earth a realizuje sa v spolupráci so sieťou znalostí a akcií v oblasti zdravia Future Earth.

Európska vesmírna agentúra vedie detekciu nových prepuknutí cholery, zverejnená štúdia

ijerph-17-09378-v2

Prečítajte si tiež: 

COVID-19 Drugs, The Test On Remdesivir pokračuje na Medzinárodnej vesmírnej stanici

Prečítajte si taliansky článok

zdroj:

Oficiálna webová stránka ESA