Dự đoán dịch tả bùng phát bằng dữ liệu khí hậu và AI
Dịch tả bùng phát: dữ liệu khí hậu lấy từ vệ tinh quay quanh Trái đất, kết hợp với kỹ thuật máy học, đang giúp dự đoán tốt hơn các đợt bùng phát dịch tả và có khả năng cứu sống.
Bệnh tả là một bệnh lây truyền qua đường nước do uống phải nước hoặc thực phẩm bị nhiễm vi khuẩn Vibrio cholerae, có thể được tìm thấy ở nhiều vùng ven biển trên thế giới, đặc biệt là các khu vực nhiệt đới đông dân cư.
Dịch tả bùng phát, ESA liên kết trí tuệ nhân tạo và kiến thức về môi trường thuận lợi
Tác nhân gây bệnh thường sống ở nhiệt độ ấm, độ mặn vừa phải và độ đục, và có thể được chứa bởi sinh vật phù du và mảnh vụn trong nước.
Sự nóng lên toàn cầu và sự gia tăng các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt đang làm bùng phát dịch tả - căn bệnh ảnh hưởng đến 1.3 đến 4 triệu người mỗi năm trên toàn thế giới và gây ra tới 143 000 trường hợp tử vong.
Một nghiên cứu mới cho thấy cách dự đoán sự bùng phát dịch tả ở các vùng ven biển của Ấn Độ với tỷ lệ thành công 89%, trong cuộc trình diễn đầu tiên về việc sử dụng độ mặn bề mặt biển để dự báo bệnh tả.
Nghiên cứu được công bố ngày hôm qua trên Tạp chí Quốc tế về Nghiên cứu Môi trường và Sức khỏe Cộng đồng tập trung vào việc dự đoán các đợt bùng phát dịch tả xung quanh phía bắc Ấn Độ Dương, nơi hơn một nửa số trường hợp mắc bệnh trên toàn cầu được báo cáo trong giai đoạn 2010-16.
Mối quan hệ giữa các yếu tố môi trường gây ra tỷ lệ mắc bệnh tả rất phức tạp và thay đổi theo mùa, với các tác động trễ khác nhau, ví dụ như từ mùa gió mùa.
Các thuật toán học máy có thể giúp khắc phục những vấn đề này bằng cách học cách nhận dạng các mẫu trên các tập dữ liệu lớn để đưa ra các dự đoán có thể kiểm tra được.
Nghiên cứu về sự bùng phát dịch tả do Amy Campbell dẫn đầu trong thời gian thực tập sinh tốt nghiệp kéo dài một năm tại Văn phòng Khí hậu ESA
Amy, cùng với các đồng tác giả của mình tại Phòng thí nghiệm biển Plymouth (PML), đã sử dụng một thuật toán học máy phổ biến trong các ứng dụng khoa học môi trường - công cụ phân loại rừng ngẫu nhiên - có thể nhận ra các mẫu trên các tập dữ liệu dài và đưa ra các dự đoán có thể kiểm tra được.
Thuật toán đã được đào tạo về các đợt bùng phát dịch bệnh được báo cáo ở các quận ven biển ở Ấn Độ từ năm 2010 đến năm 2018 và tìm hiểu mối quan hệ với sáu hồ sơ khí hậu dựa trên vệ tinh do Sáng kiến Biến đổi Khí hậu của ESA (CCI) tạo ra.
Bằng cách bao gồm hoặc loại bỏ các biến môi trường và thiết lập phụ cho các mùa khác nhau, thuật toán đã xác định các biến chính để dự đoán sự bùng phát dịch tả như nhiệt độ bề mặt đất, độ mặn bề mặt nước biển, nồng độ chlorophyll-a và sự chênh lệch mực nước biển so với mức trung bình (sự bất thường của mực nước biển).
Amy Campbell cho biết, “Mô hình đã cho kết quả đầy hứa hẹn và có rất nhiều phạm vi để phát triển công việc này bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu giám sát dịch tả khác nhau hoặc ở các địa điểm khác nhau.
Trong nghiên cứu của mình, chúng tôi đã thử nghiệm các kỹ thuật học máy khác nhau và nhận thấy công cụ phân loại rừng ngẫu nhiên là tốt nhất, nhưng có nhiều kỹ thuật hơn có thể được nghiên cứu.
“Sẽ rất thú vị khi kiểm tra tác động của việc bao gồm các bộ dữ liệu kinh tế xã hội; dữ liệu viễn thám có thể được sử dụng để xây dựng hồ sơ nhằm tính toán các yếu tố con người quan trọng đối với tỷ lệ mắc bệnh tả, chẳng hạn như khả năng tiếp cận nguồn nước. ”
Nghiên cứu và những hiểu biết mới của nó đã đóng góp vào Dự án Các con đường phát tán bệnh tả và các công cụ giải pháp của UKRI-NERC (PODCAST) do đồng tác giả Marie-Fanny Racault tại PML dẫn đầu, đang đánh giá tác động của sự nóng lên của khí hậu và các hiện tượng khí hậu khắc nghiệt đối với môi trường sống thích hợp với Vibrio cholerae.
Kết quả của nghiên cứu sẽ được chứng minh tại cuộc họp COP26 của UNFCCC vào năm 2021 thông qua một công cụ dự báo dựa trên web như một phần của dự án PODCAST-DEMO.
Điều này được hỗ trợ bởi chương trình chung của ESA-Future Earth và được thực hiện với sự hợp tác của mạng lưới Hành động-Kiến thức về Sức khỏe của Trái đất Tương lai.
Cơ quan Vũ trụ Châu Âu dẫn đầu phát hiện các đợt bùng phát dịch tả mới, nghiên cứu được công bố
jerph-17-09378-v2Đọc thêm:
Thuốc COVID-19, Thử nghiệm về Remdesivir tiếp tục trên Trạm vũ trụ quốc tế