Учени от Хайделбергския университет разработиха модел за машинно обучение, който може да прогнозира с висока точност разпространението на птичи грип в Европа.
Прогнозиране чрез данни и алгоритми
Моделът използва фактори като температура, влажност, растителност и разпространение на животни, за да предвиди регионалните огнища на заболяването.
Изследването е ръководено от проф. д-р Йоахим Рокльов, епидемиолог, математик и статистик.
Нови цифрови тестове ускоряват откриването на птичи грип A (H5N1)
Системата анализира данни от документирани случаи на епидемии между 2006 и 2021 година. Към тях се добавят климатични и екологични индикатори – количество валежи, видове диви птици, местоположение на птичи ферми и нива на водните басейни.
Модел с 94% точност
Комбинацията от тези фактори позволява на алгоритъма да прогнозира разпространението на вируса с точност до 94%. Резултатите показват, че промяната в климата и местообитанията може значително да влияе на риска от нови огнища.
Риск и за хората
Вирусът на птичия грип засяга основно птици, но все по-често се наблюдават случаи при бозайници. Това повишава опасността от зараза сред хората, което прави навременното прогнозиране ключово за общественото здраве.
Германски учени създадоха модел за прогнозиране на птичи грип в Европа
За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Фейсбук , групата ни за любопитни новини във Фейсбук или ни последвайте в Telegram
