Como o aprendizado de máquina ajuda a Cingapura a dengue

Dr. Ng Lee Ching, diretor do Instituto de Saúde Ambiental da Agência Nacional do Meio Ambiente, em Cingapura, sobre como o país está prevendo clusters.

Urbana, densamente povoada e a agradável temperatura de 29 graus na maior parte do tempo - no que se refere à dengue, Cingapura é a tempestade perfeita.

A dengue é uma doença ambiental, e o ambiente de Cingapura é o local ideal para isso, disse o Dr. Ng Lee Ching, diretor do Instituto de Saúde Ambiental da Agência Nacional do Meio Ambiente (NEA), em Cingapura. “Clima, densidade populacional, idade dos edifícios e extensão da urbanização também” - esses parâmetros são apenas alguns dos que contribuem para surtos de infecções por dengue que assolam o país tropical, explicou ela.

A agência ambiental está se voltando para o aprendizado de máquina e análise de dados para prever onde os agrupamentos podem se formar, com até um ano de antecedência, e evitar que os mosquitos criem Ng compartilhado no recente SAS Analytics Insights Exchange suportado pelo GovInsider. Este estudo de caso não é apenas eficaz em Cingapura, mas pode ser usado em todo o mundo para combater a malária e outras doenças tropicais também.

Modelos de dengue orientados por dados

A NEA coleta dados sobre a dengue há anos e os exibe em mapas interativos em seu site para os cidadãos evitarem, mas “isso é reativo - isso significa que já está acontecendo, já existe transmissão de dengue”.

A equipe de Ng levou dez anos de dados sobre clusters de dengue em toda a Cingapura e analisou-os juntamente com outros parâmetros - clima, ambiente construído, dados demográficos - para determinar onde estão os pontos de alto risco. Eles usam esses dados para treinar seus modelos preditivos. "Isso realmente nos ajuda a antecipar - entrar e limpar, colocar mais esforços em verificações e inspeções nessas áreas", disse ela.

Existem 50.000 armadilhas para mosquitos espalhadas pelos bairros de Cingapura e, atualmente, os oficiais da NEA precisam verificar manualmente cada um deles a cada duas semanas. Com modelos preditivos, “podemos nos concentrar em uma área específica de alto risco. Isso é realmente importante para a otimização de recursos ”, explicou Ng. "Não temos recursos para percorrer todas as casas".

Preparando-se para clusters

A NEA usou com sucesso a modelagem preditiva para gerenciar a epidemia de dengue de 2013, que registrou um registro de 842 casos de dengue em uma única semana. “Em janeiro, previmos um surto. Então, o que fazemos? Preparação - kits de diagnóstico, leitos hospitalares, certifique-se de que os inseticidas embaçados estejam prontos ”, disse Ng.

E só neste ano, a agência revelou " gravitraps inteligentes ", armadilhas para mosquitos que são equipadas com sensores que identificam mosquitos que voam nelas. No momento, os pesquisadores precisam identificar as espécies que capturam os insetos e os examinam ao microscópio.

Esses dispositivos inteligentes também podem ser integrados aos sistemas de dados existentes da NEA. "No futuro, esperamos que essas armadilhas estejam no campo, mas, enquanto estivermos no escritório, podemos dizer em tempo real que detectamos qual mosquito", observou Ng.

Testes de laboratório em março revelaram que essas armadilhas inteligentes de mosquitos podem contar com precisão o número de mosquitos presos e identificar espécies e gêneros com um bom nível de precisão, de acordo com um relatório da mídia local . Os sensores transmitem dados para um banco de dados que contém "assinaturas" exclusivas de cada espécie, disse o relatório.

A agência de meio ambiente também trabalha em estreita colaboração com parceiros da indústria e da academia para coletar, analisar e entender todos os dados de vários fatores que contribuem, continuou Ng da NEA. Estes podem incluir dados meteorológicos para obter uma melhor compreensão dos níveis de clima e umidade, e imagens de satélite para identificar se uma determinada área é urbanizada.

No futuro, dados genéticos poderiam ajudar a detectar surtos de dengue e prever sua disseminação com maior precisão. "Fluxos de dados genômicos" de toda a ilha forneceriam insights em tempo real à medida que um surto se desenvolvesse, de acordo com o Dr. Swaine Chen, cientista sênior de pesquisa do Instituto Genoma de Cingapura.

A ameaça da dengue pode ser, na melhor das hipóteses, um fato incômodo da vida e, na pior das hipóteses, uma questão de vida ou morte. Ser capaz de prever essas tendências garante que o governo possa agir rapidamente e, em última análise, salvar a vida dos cidadãos.