Кліматичні дані, отримані із супутників, що знаходяться на орбіті Землі, в поєднанні з методами машинного навчання допомагають краще прогнозувати спалахи холери і потенційно рятувати життя.
Холера – це захворювання, що передається через воду, яке виникає в результаті вживання в їжу води або їжі, зараженої бактерією Vibrio cholerae, яка зустрічається в багатьох прибережних регіонах світу, особливо в густонаселених тропічних районах. Відповідальний за це патоген зазвичай живе при високих температурах, помірної солоності й каламутності, і його може містити планктон і детрит у воді.
Глобальне потепління і почастішання екстремальних погодних явищ викликають спалахи холери – хвороби, від якої щорічно страждають від 1,3 до 4 млн осіб у всьому світі і викликають до 143 000 смертей. Нове дослідження показує, як спалахи холери в прибережних регіонах Індії можна передбачити з вірогідністю успіху 89%.
Дослідження, опубліковане в Міжнародному журналі екологічних досліджень і громадської охорони здоров’я, направлено на прогнозування спалахів холери в північній частині Індійського океану, де в період 2010-16 років було зареєстровано більш ніж половина глобальних випадків захворювання.
Взаємозв’язок між екологічними факторами захворюваності на холеру складна і змінюється в залежності від сезону, з різними запізнілими ефектами, наприклад, від сезону дощів. Алгоритми машинного навчання можуть допомогти подолати ці проблеми, навчившись розпізнавати закономірності у великих наборах даних, щоб робити реальні прогнози.
Дослідження проводилося під керівництвом Емі Кемпбелл під час її річного стажування в кліматичних бюро Європейського космічного агентства ЄКА. Емі разом зі своїми співавторами з морської лабораторії Плімута (PML) використовувала алгоритм машинного навчання, популярний в додатках для вивчення навколишнього середовища, який може розпізнавати закономірності в довгих наборах даних і робити реальні прогнози.
Алгоритм навчений на спалахи захворювань, про які повідомлялося в прибережних районах Індії в період з 2010 по 2018 рік, і вивчив взаємозв’язок з шістьма кліматичними записами, отриманими зі супутників, створеними в рамках ініціативи ЕКА зі зміни клімату (CCI).
Включаючи або видаляючи екологічні змінні і підпараметри для різних сезонів, алгоритм визначив ключові змінні для прогнозування спалахів холери, такі як температура поверхні землі, солоність поверхні моря, концентрація хлорофілу і аномалія рівня моря.
Натхнення: hightech.fm