Νέες δημοσιεύσεις
Η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπει κρούσματα ελονοσίας στη Νότια Ασία
Τελευταία επισκόπηση: 02.07.2025
Όλα τα περιεχόμενα του iLive ελέγχονται ιατρικά ή ελέγχονται για να διασφαλιστεί η όσο το δυνατόν ακριβέστερη ακρίβεια.
Έχουμε αυστηρές κατευθυντήριες γραμμές προμήθειας και συνδέουμε μόνο με αξιόπιστους δικτυακούς τόπους πολυμέσων, ακαδημαϊκά ερευνητικά ιδρύματα και, όπου είναι δυνατόν, ιατρικά επισκοπικά μελέτες. Σημειώστε ότι οι αριθμοί στις παρενθέσεις ([1], [2], κλπ.) Είναι σύνδεσμοι με τις οποίες μπορείτε να κάνετε κλικ σε αυτές τις μελέτες.
Εάν πιστεύετε ότι κάποιο από το περιεχόμενό μας είναι ανακριβές, παρωχημένο ή αμφισβητήσιμο, παρακαλώ επιλέξτε το και πατήστε Ctrl + Enter.
Ερευνητές από το NDORMS, σε συνεργασία με διεθνή ιδρύματα, έχουν καταδείξει τις δυνατότητες χρήσης περιβαλλοντικών μετρήσεων και μοντέλων βαθιάς μάθησης για την πρόβλεψη επιδημιών ελονοσίας στη Νότια Ασία. Η μελέτη προσφέρει ενθαρρυντικές προοπτικές για τη βελτίωση των συστημάτων έγκαιρης προειδοποίησης για μία από τις πιο θανατηφόρες ασθένειες στον κόσμο.
Η ελονοσία παραμένει ένα σημαντικό παγκόσμιο πρόβλημα υγείας, με περίπου το ήμισυ του παγκόσμιου πληθυσμού να διατρέχει κίνδυνο μόλυνσης, ιδιαίτερα στην Αφρική και τη Νότια Ασία. Παρόλο που η ελονοσία μπορεί να προληφθεί, η μεταβλητή φύση των κλιματικών, κοινωνικοδημογραφικών και περιβαλλοντικών παραγόντων κινδύνου καθιστά δύσκολη την πρόβλεψη των επιδημιών.
Μια ομάδα ερευνητών με επικεφαλής την Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Sarah Khalid από την Ομάδα Πληροφορικής Πλανητικής Υγείας NDORMS του Πανεπιστημίου της Οξφόρδης, σε συνεργασία με το Πανεπιστήμιο Διοικητικών Επιστημών της Λαχόρης, προσπάθησε να αντιμετωπίσει αυτό το ζήτημα και να διερευνήσει εάν μια προσέγγιση μηχανικής μάθησης βασισμένη στο περιβάλλον θα μπορούσε να προσφέρει τη δυνατότητα για εργαλεία έγκαιρης προειδοποίησης για την ελονοσία, ειδικά για κάθε τοποθεσία.
Ανέπτυξαν ένα πολυμεταβλητό μοντέλο LSTM (M-LSTM) που ανέλυε ταυτόχρονα περιβαλλοντικές μετρήσεις, όπως θερμοκρασία, βροχόπτωση, μετρήσεις βλάστησης και δεδομένα νυχτερινού φωτός, για να προβλέψουν την εμφάνιση ελονοσίας σε μια ζώνη της Νότιας Ασίας που εκτείνεται στο Πακιστάν, την Ινδία και το Μπαγκλαντές.
Τα δεδομένα συγκρίθηκαν με τα ποσοστά επίπτωσης ελονοσίας σε επίπεδο περιφέρειας για κάθε χώρα μεταξύ 2000 και 2017, τα οποία ελήφθησαν από τα σύνολα δεδομένων Δημογραφικών και Υγειονομικών Ερευνών του Οργανισμού των Ηνωμένων Πολιτειών για τη Διεθνή Ανάπτυξη.
Τα αποτελέσματα, που δημοσιεύθηκαν στο The Lancet Planetary Health, δείχνουν ότι το προτεινόμενο μοντέλο M-LSTM ξεπερνά σταθερά το παραδοσιακό μοντέλο LSTM με 94,5%, 99,7% και 99,8% λιγότερα σφάλματα για το Πακιστάν, την Ινδία και το Μπαγκλαντές, αντίστοιχα.
Συνολικά, επιτεύχθηκε μεγαλύτερη ακρίβεια και μειωμένα σφάλματα με την αυξανόμενη πολυπλοκότητα του μοντέλου, υπογραμμίζοντας την αποτελεσματικότητα της προσέγγισης.
Η Σάρα εξήγησε: «Αυτή η προσέγγιση είναι γενικεύσιμη και επομένως η μοντελοποίησή μας έχει σημαντικές επιπτώσεις στην πολιτική δημόσιας υγείας. Για παράδειγμα, θα μπορούσε να εφαρμοστεί σε άλλες μολυσματικές ασθένειες ή να κλιμακωθεί σε άλλες περιοχές υψηλού κινδύνου με δυσανάλογα υψηλή νοσηρότητα και θνησιμότητα από ελονοσία σε περιοχές του ΠΟΥ στην Αφρική. Θα μπορούσε να βοηθήσει τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να εφαρμόσουν πιο προληπτικά μέτρα για την έγκαιρη και ακριβή διαχείριση των επιδημιών ελονοσίας».
«Η πραγματική ελκυστικότητα έγκειται στην ικανότητα ανάλυσης σχεδόν οπουδήποτε στη Γη χάρη στις ραγδαίες εξελίξεις στην παρατήρηση της Γης, τη βαθιά μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη, καθώς και στη διαθεσιμότητα υπολογιστών υψηλής απόδοσης. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε πιο στοχευμένες παρεμβάσεις και καλύτερη κατανομή πόρων στην τρέχουσα προσπάθεια εξάλειψης της ελονοσίας και βελτίωσης των αποτελεσμάτων της δημόσιας υγείας παγκοσμίως».