Izbruhi kolere: podnebni podatki, pridobljeni s satelitov, ki krožijo okoli Zemlje, v kombinaciji s tehnikami strojnega učenja pomagajo bolje predvideti izbruhe kolere in potencialno rešiti življenja.

Kolera je bolezen, ki se prenaša z vodo in je posledica zaužitja vode ali hrane, onesnažene z bakterijo Vibrio cholerae, ki jo najdemo v številnih obalnih regijah po svetu, zlasti v gosto naseljenih tropskih območjih.

Izbruhi kolere ESA povezujejo umetno inteligenco in znanje o ugodnih okoljih

Odgovorni patogen običajno živi v toplih temperaturah, zmerni slanosti in motnosti, zato ga lahko v vodi zadržuje plankton in detritus.

Globalno segrevanje in povečanje ekstremnih vremenskih pojavov povzročajo izbruhe kolere - bolezni, ki vsako leto po vsem svetu prizadene 1.3 do 4 milijone ljudi in povzroči do 143 000 smrtnih žrtev.

Nova študija kaže, kako je mogoče v prvi demonstraciji uporabe slanosti morske površine za napovedovanje kolere napovedati izbruhe kolere v obalnih regijah Indije z 89-odstotno stopnjo uspešnosti.

Raziskava, objavljena včeraj v International Journal of Environmental Research and Public Health, se osredotoča na napovedovanje izbruhov kolere okoli severnega Indijskega oceana, kjer so v obdobju 2010-16 poročali o več kot polovici globalnih primerov bolezni.

Razmerje med okoljskimi dejavniki pojavnosti kolere je zapleteno in se sezonsko spreminja z različnimi zaostalimi učinki, na primer v sezoni monsunov.

Algoritmi strojnega učenja lahko pomagajo premagati te težave tako, da se naučijo prepoznavati vzorce v velikih naborih podatkov, da lahko testabilne napovedi.

Študijo izbruha kolere je vodila Amy Campbell med enoletnim podiplomskim pripravništvom pri podnebnem uradu ESA

Amy je skupaj s svojimi soavtorji v Plymouth Marine Laboratory (PML) uporabila algoritem strojnega učenja, priljubljen v okoljskih aplikacijah - naključni klasifikator gozdov -, ki lahko prepozna vzorce v dolgih nizih podatkov in daje preverljive napovedi.

Algoritem je bil usposobljen za izbruhe bolezni, o katerih so poročali v obalnih okrožjih v Indiji med leti 2010 in 2018, in se naučil povezave s šestimi satelitskimi podnebnimi zapisi, ki jih je ustvarila pobuda ESA o podnebnih spremembah (CCI).

Z vključitvijo ali odstranjevanjem okoljskih spremenljivk in podnastavitvijo za različne letne čase je algoritem opredelil ključne spremenljivke za napovedovanje izbruhov kolere kot temperaturo površine kopnega, slanost morske površine, koncentracijo klorofila-a in morsko gladino od povprečja (anomalija morske gladine).

Amy Campbell je dejala: „Model je pokazal obetavne rezultate in obstaja veliko možnosti za razvoj tega dela z uporabo različnih naborov podatkov o nadzoru kolere ali na različnih lokacijah.

V naši študiji smo preizkusili različne tehnike strojnega učenja in ugotovili, da je klasifikator naključnih gozdov najboljši, vendar je tehnik, ki bi jih lahko raziskali, veliko več.

„Zanimivo bi bilo preizkusiti vpliv vključevanja družbeno-ekonomskih naborov podatkov; Podatke daljinskega zaznavanja bi lahko uporabili za razvijanje evidenc, ki bi upoštevale človeške dejavnike, ki so pomembni za pojav kolere, na primer dostop do vodnih virov. "

Študija in njena nova spoznanja so prispevala k projektu UKRI-NERC Pathways Of Disperzation for Cholera And Solution Tools (PODCAST), ki ga je pri PML vodila soavtorica Marie-Fanny Racault in ocenjuje vpliv segrevanja podnebja in podnebnih ekstremov na habitate. primeren za kolebrijo Vibrio.

Rezultati študije bodo predstavljeni na srečanju UNFCCC COP26 leta 2021 s pomočjo spletnega orodja za napovedovanje v okviru projekta PODCAST-DEMO.

To podpira skupni program ESA-Future Earth in se izvaja v sodelovanju z mrežo Future Earth's Health Knowledge-Action.

Evropska vesoljska agencija vodi odkrivanje novih izbruhov kolere, objavljena študija

ijerph-17-09378-v2

Preberite tudi: 

Zdravila COVID-19, Preskus Remdesivirja se nadaljuje na Mednarodni vesoljski postaji

Preberite italijanski članek

vir:

Uradna spletna stran ESA