בינה מלאכותית מנבאת התפרצויות מלריה בדרום אסיה

חוקרים מ-NDORMS, בשיתוף עם מוסדות בינלאומיים, הוכיחו את הפוטנציאל של שימוש במדידות סביבתיות ובמודלים של למידה עמוקה כדי לחזות התפרצויות מלריה בדרום אסיה. המחקר מציע סיכויים מבטיחים לשיפור מערכות התרעה מוקדמת לאחת המחלות הקטלניות בעולם.

מלריה נותרה בעיה בריאותית עולמית משמעותית, כאשר הסיכון לזיהום משפיע על כמחצית מאוכלוסיית העולם, במיוחד באפריקה ובדרום אסיה. למרות שמלריה ניתנת למניעה, האופי המשתנה של אקלים, גורמי סיכון סוציו-דמוגרפיים וסביבתיים מקשה על חיזוי התפרצויות.

צוות חוקרים בראשות פרופסור-משנה שרה חאליד מקבוצת NDORMS Planetary Health Informatics, אוניברסיטת אוקספורד, בשיתוף עם אוניברסיטת לאהור למדעי הניהול, ביקש לפתור בעיה זו ולחקור האם גישת למידת מכונה מבוססת-סביבה יכולה מציעים פוטנציאל לכלים ספציפיים לאתר אזהרה מוקדמת למלריה.

הם פיתחו מודל LSTM רב-משתני (M-LSTM) שניתח בו-זמנית אינדיקטורים סביבתיים כולל טמפרטורה, גשמים, מדידות צמחייה ונתוני אור לילה כדי לחזות את שכיחות המלריה בחגורת דרום אסיה המכסה את פקיסטן, הודו ובנגלדש.

הנתונים הושוו לשיעורי היארעות המלריה ברמת המחוז עבור כל מדינה בין השנים 2000 ל-2017, שהתקבלו ממערך הנתונים של סקרי דמוגרפיה ובריאות של הסוכנות האמריקאית לפיתוח בינלאומי.

תוצאות שפורסמו ב-The Lancet Planetary Health מראות כי מודל ה-M-LSTM המוצע עולה באופן עקבי על מודל ה-LSTM המסורתי עם שגיאות של 94.5%, 99. 7% ו-99.8 אחוזים נמוכים יותר עבור פקיסטן, הודו ובנגלדש בהתאמה.

בסך הכל, דיוק גבוה יותר והפחתת שגיאות הושגו עם הגדלת מורכבות המודל, מה שמדגיש את האפקטיביות של הגישה.

שרה הסבירה: "גישה זו היא אוניברסלית ולכן למודלים שלנו יש השלכות משמעותיות על מדיניות בריאות הציבור. לדוגמה, ניתן ליישם אותו על מחלות זיהומיות אחרות או להגדיל אותו לאזורים אחרים בסיכון גבוה עם שכיחות ותמותה גבוהים באופן לא פרופורציונלי ממלריה באזורי WHO באפריקה. זה יכול לעזור למקבלי החלטות ליישם אמצעים יזומים יותר לניהול התפרצויות מלריה מוקדם ומדויק.

"המשיכה האמיתית טמונה ביכולת לנתח כמעט בכל מקום על פני כדור הארץ הודות להתקדמות מהירה בתצפית על כדור הארץ, למידה עמוקה ובינה מלאכותית, והזמינות של מחשבים בעלי ביצועים גבוהים. זה יכול להוביל להתערבויות ממוקדות יותר ולהקצאה טובה יותר של משאבים במאמצי חיסול מתמשכים של מלריה ושיפור תוצאות בריאות הציבור ברחבי העולם."