Focolai di colera, l'Agenzia Spaziale Europea ne prevede l'insorgenza abbinando AI e dati climatici / Studio pubblicato

da Cristiano Antonino Ultimo aggiornamento Dic 18, 2020

ESA al servizio del mondo sanitario e della cura delle persone, in questo caso nella previsione dei focolai di colera: i dati climatici rilevati dai satelliti in orbita attorno alla Terra, infatti, combinati con le tecniche di apprendimento automatico delle IA (Intelligenze Artificiali), stanno aiutando a prevedere meglio le epidemie di colera e potenzialmente a salvare vite umane.

Il colera è una malattia trasmessa dall’acqua causata dall’ingestione di acqua o cibo contaminato dal batterio Vibrio cholerae, che si può trovare in molte regioni costiere di tutto il mondo, soprattutto nelle aree tropicali densamente popolate.

Focolai di colera, ESA coniuga intelligenza artificiale e conoscenza di ambienti favorenti

L’agente patogeno responsabile vive generalmente a temperature calde, moderata salinità e torbidità, e può essere ospitato dal plancton e dai detriti presenti nell’acqua.

Il riscaldamento globale e l’aumento di eventi meteorologici estremi stanno causando epidemie di colera – una malattia che colpisce da 1,3 a 4 milioni di persone ogni anno in tutto il mondo e causa fino a 143.000 morti.

Un nuovo studio mostra come sia possibile prevedere le epidemie di colera nelle regioni costiere dell’India con un tasso di successo dell’89%, nella prima dimostrazione di utilizzo della salinità della superficie del mare per la previsione del colera.

La ricerca pubblicata ieri sull’International Journal of Environmental Research and Public Health si concentra sulla previsione dei focolai di colera intorno all’Oceano Indiano settentrionale, dove più della metà dei casi globali della malattia sono stati segnalati nel periodo 2010-16.

Le relazioni tra i fattori ambientali che determinano l’incidenza del colera sono complesse e variano stagionalmente, con diversi effetti ritardati, ad esempio dalla stagione dei monsoni.

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare a superare questi problemi imparando a riconoscere i modelli attraverso grandi insiemi di dati al fine di fare previsioni testabili.

Lo studio su insorgenza di focolai di colera è stato condotto da Amy Campbell durante un tirocinio di un anno presso l’Ufficio Clima dell’ESA

Amy, insieme ai suoi co-autori presso il Plymouth Marine Laboratory (PML), ha utilizzato un algoritmo di apprendimento automatico popolare nelle applicazioni di scienze ambientali – il classificatore forestale casuale – che può riconoscere i modelli attraverso lunghi set di dati e fare previsioni testabili.

L’algoritmo è stato addestrato sulle epidemie di malattie segnalate nei distretti costieri dell’India tra il 2010 e il 2018, e ha imparato le relazioni con sei record climatici satellitari generati dalla Climate Change Initiative (CCI) dell’ESA.

Includendo o eliminando le variabili ambientali e la sottoimpostazione per le diverse stagioni, l’algoritmo ha identificato le variabili chiave per prevedere le epidemie di colera come la temperatura della superficie terrestre, la salinità della superficie del mare, la concentrazione di clorofilla-a e la differenza del livello del mare rispetto alla media (anomalia del livello del mare).

Amy Campbell ha detto: “Il modello ha mostrato risultati promettenti, e c’è molto spazio per sviluppare questo lavoro utilizzando diversi set di dati di sorveglianza del colera o in diverse località.

Nel nostro studio abbiamo testato diverse tecniche di machine learning e abbiamo trovato che il classificatore forestale casuale è il migliore, ma ci sono molte più tecniche che potrebbero essere studiate.

“Sarebbe interessante testare l’impatto dell’inclusione di set di dati socio-economici; i dati di telerilevamento potrebbero essere usati per sviluppare registrazioni che tengano conto dei fattori umani importanti per l’incidenza del colera, come l’accesso alle risorse idriche”.

Lo studio e le sue nuove intuizioni hanno contribuito al progetto UKRI-NERC Pathways Of Dispersal for Cholera And Solution Tools (PODCAST), condotto dalla co-autore Marie-Fanny Racault al PML, che sta valutando l’impatto del riscaldamento climatico e degli estremi climatici sugli habitat adatti al colera Vibrio.

I risultati dello studio saranno dimostrati durante la riunione COP26 dell’UNFCCC nel 2021 attraverso uno strumento di previsione basato sul web nell’ambito del progetto PODCAST-DEMO.

Questo è supportato dal programma congiunto ESA-Future Earth e realizzato in collaborazione con la rete Future Earth’s Health Knowledge-Action.