Ученые на основе данных предсказали вспышку холеры

Холера – заболевание, передающееся через воду, возникающее в результате употребления в пищу воды или пищи, зараженной бактерией Vibrio cholerae, которая встречается во многих прибрежных регионах мира, особенно в густонаселенных тропических районах. Ответственный за это патоген обычно живет при высоких температурах, умеренной солености и мутности, и его может содержать планктон и детрит в воде.

Глобальное потепление и учащение экстремальных погодных явлений вызывают вспышки холеры - болезни, от которой ежегодно страдают от 1,3 до 4 млн человек во всем мире и вызывают в 143 000 смертей. Новое исследование показывает, как вспышки холеры в прибрежных регионах Индии можно предсказать с вероятностью успеха 89%. Исследование, опубликованное в Международном журнале экологических исследований и общественного здравоохранения, направлено на прогнозирование вспышек холеры в северной части Индийского океана, где в период 2010-16 годов было зарегистрировано более половины глобальных случаев заболевания.

Взаимосвязь между экологическими факторами заболеваемости холерой сложная и меняется в зависимости от сезона, с различными запоздалыми эффектами, например, от сезона дождей. Алгоритмы машинного обучения могут помочь преодолеть эти проблемы, научившись распознавать закономерности в больших наборах данных, чтобы делать реальные прогнозы.

Исследование проводилось под руководством Эми Кэмпбелл во время ее годичной стажировки в климатических бюро Европейского космического агентства ЕКА. Эми вместе со своими соавторами из морской лаборатории Плимута (PML) использовала алгоритм машинного обучения, популярный в приложениях для изучения окружающей среды, который может распознавать закономерности в длинных наборах данных и делать реальные прогнозы.

Алгоритм обученный на вспышки заболеваний, о которых сообщалось в прибрежных районах Индии в период с 2010 по 2018 год, и изучил взаимосвязь с шестью климатическими записями, полученными из спутников, созданными в рамках инициативы ЕКА по изменению климата (CCI).

Включая или удаляя экологические переменные параметры для разных сезонов, алгоритм определил ключевые переменные для прогнозирования вспышек холеры, такие как температура поверхности земли, соленость поверхности моря, концентрация хлорофилла и аномалия уровня моря.