Modelo de IA predice los brotes de diarrea relacionados con el cambio climático

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Los fenómenos meteorológicos extremos relacionados con el cambio climático, como las inundaciones masivas y las sequías prolongadas, suelen provocar brotes peligrosos de enfermedades diarreicas, especialmente en los países menos desarrollados, donde las enfermedades diarreicas son la tercera causa principal de muerte entre los niños pequeños. Ahora, un estudio publicado el 22 de octubre de 2024 en Environmental Research Letters por un equipo internacional de investigadores dirigido por el autor principal de la Facultad de Salud Pública de la Universidad de Maryland (UMD SPH), Amir Sapkota, ofrece una forma de predecir el riesgo de estos brotes mortales mediante modelos de inteligencia artificial, lo que da a los sistemas de salud pública semanas o incluso meses para prepararse y salvar vidas.

“El aumento de los fenómenos meteorológicos extremos relacionados con el cambio climático solo continuará en el futuro previsible. Debemos adaptarnos como sociedad”, dijo Sapkota, quien es presidente del Departamento de Epidemiología y Bioestadística de la SPH. “Los sistemas de alerta temprana descritos en esta investigación son un paso en esa dirección para mejorar la resiliencia de la comunidad a las amenazas para la salud que plantea el cambio climático”.

El equipo multidisciplinario, que trabaja en varias instituciones, se basó en la temperatura, las precipitaciones, las tasas de enfermedades anteriores, los patrones climáticos de El Niño y otros factores geográficos y ambientales en tres países (Nepal, Taiwán y Vietnam) entre 2000 y 2019. Con estos datos, los investigadores entrenaron modelos basados ​​en IA que pueden predecir la carga de enfermedades a nivel de área con semanas o meses de anticipación.

“Conocer la carga de enfermedades esperada con semanas o meses de anticipación brinda a los profesionales de la salud pública un tiempo crucial para prepararse. De esta manera, están mejor preparados para responder cuando llegue el momento”, dijo Sapkota.

Si bien el estudio se centró en Nepal, Vietnam y Taiwán, “nuestros hallazgos también son bastante aplicables a otras partes del mundo, en particular a las áreas donde las comunidades carecen de acceso al agua potable municipal y a sistemas de saneamiento que funcionen”, dijo el autor principal del estudio, Raul Curz-Cano, profesor asociado de la Facultad de Salud Pública de la Universidad de Indiana en Bloomington.

Sapkota dice que la capacidad de la IA para trabajar con grandes conjuntos de datos significa que este estudio es un paso temprano entre muchos que anticipa que darán como resultado modelos predictivos cada vez más precisos para los sistemas de alerta temprana. Espera que esto permita a los sistemas de salud pública preparar a las comunidades para protegerse de un mayor riesgo de brotes de diarrea.

El equipo responsable de la investigación provenía de una amplia variedad de campos, incluidas las ciencias atmosféricas y oceánicas, la investigación en salud comunitaria, la ingeniería de recursos hídricos y más. El equipo de investigación incluyó autores de la UMD, incluido su Departamento de Epidemiología y Bioestadística y el Departamento de Ciencias Atmosféricas y Oceánicas, y de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Indiana en Bloomington, el Consejo de Investigación de Salud de Nepal, la Universidad de Medicina y Farmacia de Hue en Vietnam, la Universidad de Lund en Suecia y la Universidad Cristiana Chung Yuan en Taiwán.

Fuente: Phys.org.

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