Học máy có thể xác định chính xác các loài gặm nhấm chứa bệnh và các điểm nóng địa lý dễ bị ký sinh trùng và mầm bệnh mới. Vì vậy, báo cáo một nghiên cứu mới trong Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia dẫn đầu bởi Barbara A. Han, một nhà sinh thái học bệnh tật tại Viện Nghiên cứu Hệ sinh thái Cary.

Hầu hết các bệnh truyền nhiễm mới nổi đều lây truyền từ động vật sang người, với hơn một tỷ người mắc hàng năm. Bảo vệ sức khỏe cộng đồng cần có các công cụ giám sát hiệu quả.

Cùng với các đồng nghiệp của Trường Sinh thái học Đại học Georgia Odum, John Paul Schmidt, Sarah E. Bowden và John M. Drake, Han đã sử dụng máy học, một dạng trí tuệ nhân tạo, để tiết lộ các mẫu trong một bộ dữ liệu phong phú về hơn 2,000 loài gặm nhấm , với các biến mô tả lịch sử cuộc sống, sinh thái, hành vi, sinh lý và phân bố địa lý của loài.

Một thông cáo của Viện Cary báo cáo rằng nhóm đã phát triển một mô hình có thể dự đoán các loài gặm nhấm đã biết với độ chính xác 90% và xác định các đặc điểm cụ thể để phân biệt hồ chứa với không chứa. Họ đã phát hiện ra hơn 150 loài động vật gặm nhấm tiềm năng mới và hơn XNUMX loài siêu ổ chứa mới (động vật có thể mang nhiều mầm bệnh truyền nhiễm sang người).

Bằng cách kết hợp dữ liệu sinh thái và y sinh vào một cơ sở dữ liệu chung, Barbara đã có thể sử dụng máy học để tìm ra các mẫu có thể thông báo cho hệ thống cảnh báo sớm về sự bùng phát dịch bệnh do động vật gặm nhấm.

Các loài hồ chứa nguy hiểm nhất là những loài trưởng thành nhanh chóng, sinh sản sớm và thường xuyên, và sống ở vùng ôn đới phía bắc với mức độ đa dạng sinh học thấp.

Các khu vực địa lý được phát hiện có sự đa dạng cao về các ổ chứa động vật gặm nhấm bao gồm Bắc Mỹ, bờ biển Đại Tây Dương của Nam Mỹ, Châu Âu, Nga và một phần của Trung và Đông Á. Các điểm nóng được dự đoán trong tương lai về sự đa dạng của hồ chứa động vật gặm nhấm trải dài các quần xã sinh vật ở Bắc cực, ôn đới, nhiệt đới và sa mạc, bao gồm Trung Quốc, Kazakhstan và Trung Tây Hoa Kỳ. Phần lớn các loài chứa mới và siêu hồ chứa được dự đoán sẽ xuất hiện ở các vĩ độ trên.

Các phát hiện cung cấp một cơ sở cho các nỗ lực giám sát có mục tiêu, vốn rất quan trọng với chi phí theo dõi các bệnh truyền nhiễm mới nổi.

Bản phát hành lưu ý rằng các kỹ thuật máy học được áp dụng trong nghiên cứu này hiện đang được sử dụng để khám phá các câu hỏi mới, bao gồm các ổ chứa tiềm năng của vi rút Ebola và các vi rút filovirus khác.

Bài viết đầy đủ tại đây.