Эпидемия - это быстрое распространение инфекционных заболеваний среди большого количества людей в данной популяции за короткий период времени. Например, СПИД широко распространился по миру в 1980-х годах, и с тех пор унес жизни более 25 миллионов человек. Эбола также является примером эпидемии.
Коллапс населения в Мексике в 16 веке. Эпидемии колизтли обычно возникали в течение двух лет после сильной засухи. Эпидемия 1576 года произошла после засухи, простирающейся от Венесуэлы до Канады.
Считается, что корреляция между засухой и болезнью заключается в том, что численность популяции мышей Vesper, носителя вирусной геморрагической лихорадки, увеличивалась во время дождей, последовавших за засухой, по мере улучшения условий. Между 1519 и 1600 годами население Мексики упало с 15–30 миллионов до примерно 2 миллионов.
Зависимость от эпидемий
Эпидемии инфекционных заболеваний обычно зависят от нескольких факторов, которые также зависят от населения данного района, поэтому эпидемия может ограничиться только одним местом из-за этих факторов. Если эпидемия распространяется на другие страны, это называется пандемией. Есть несколько изменений, которые происходят в патогенах, которые могут вызвать эпидемию, например, вирулентность и изменение восприимчивости хозяина к инфекционному агенту. Климат местности также является важным фактором.
Использование машинного обучения для прогнозов
Прогнозирование этих эпидемий (инфекционных заболеваний) может спасти тысячи жизней и может быть очень ценным для общества. Эти проблемы могут быть решены благодаря быстрому развитию больших данных и машинного обучения. Точный анализ данных может помочь в раннем обнаружении заболеваний и, следовательно, в оказании более качественной медицинской помощи. При огромных вычислительных мощностях в настоящее время это займет меньше времени, чем должно было потребоваться 10 лет назад.
При моделировании прогнозирования машинного обучения следует учитывать географические факторы, климат и распределение населения. Учитывая область, где произошла вспышка эпидемии, модель машинного обучения сможет предсказать область, подверженную следующей эпидемии. Эта модель машинного обучения будет полезна различным организациям здравоохранения, чтобы они могли отслеживать эти эпидемические заболевания и предотвращать их широкое распространение. Эпидемия инфекционных заболеваний зависит от экологии хозяина.
Моделирование может быть выполнено для конкретного местоположения и эпидемических заболеваний, поскольку условия, определяющие вспышки различных эпидемий, различны, и, следовательно, модели могут быть обучены в соответствии с заболеванием и районом.
Источники данных
Источники данных могут включать в себя прогноз погоды в районе, плотность населения в районе, экономические профили и т. Д. В качестве основного источника данных может использоваться сайт Всемирной организации здравоохранения. Исследовательский анализ данных может быть выполнен на основе данных, чтобы получить представление о данных и важных характеристиках, которые имеют значительную корреляцию с эпидемическими заболеваниями. (Https://www.who.int/gho/en/)
