Vakarų Nilo virusas (WNV) buvo dominuojanti uodų plintančios ligos Jungtinėse Valstijose priežastis nuo pat jo įvedimo į Šiaurės Ameriką 1999 m. Nėra nei vakcinų, nei vaistų, kad būtų užkirstas kelias ar gydo ligos ar gydo žmonės, todėl stebėjimas, prevencija ir kontrolė išlieka geriausiomis galimybėmis apsaugoti visuomenę.
WNV uodų stebėjimas yra pagrindinė visuomenės sveikatos atsako komponentas, tačiau šis požiūris reikalauja daug darbo reikalavimo ir ribojamas praktinių vietų, kurias galima atrinkti, skaičių.
Siekdama išspręsti šį apribojimą, Josephas McMillanas ir kolegos sukūrė patvirtintą mašininio mokymosi modelį, kuriame naudojami laisvai prieinami orų, žemės dangos ir demografiniai duomenys kartu su uodų stebėjimo duomenimis iš Konektikuto valstijos nuo 2001 iki 2020 m. Jų tyrimai yra paskelbti PNAS NEXUS.
Nustatyta, kad kintamieji prognozuoja WNV riziką regione, apima aukštos temperatūros ir kritulių mišinį dabartiniais ir ankstesniais mėnesiais, dabartinėmis ir ankstesnėmis sausros sąlygomis, dideliu žmonių populiacijos tankiu ir urbanizuotos žemės dangos paplitimu.
Remiantis modeliu, WNV rizika yra nuolat didžiausia urbanizuotame pietiniame ir rytiniame šiaurės rytų pakraštyje, ypač liepos – rugsėjo mėn. Šis modelis gali dar labiau generuoti WNV mėnesinius rizikos žemėlapius, kurie, pasak autorių, skatina regiono gebėjimą numatyti ir perduoti riziką, nesant aktyvaus uodų stebėjimo, skirtingai nuo to, kaip orų prognozės informuoja apie sveikatos pavojų, susijusį su ekstremaliais orais.
Pateikė pNas nexus