一种高分辨率的GIS和机器学习方法,用于针对性疾病管理和在城市环境中进行局部风险评估:印度中部博帕尔的一个案例研究
Deepanker Das1, Siddhartha Maiti2, Devojit Kumar Sarma3
1ICMR-National Institute for Research in Environmental Health, Bhopal-Bypass Road, Bhopal - 462030, Madhya Pradesh, India; School of Biosciences Engineering & Technology, VIT Bhopal University, Bhopal-Indore Highway, Kothrikalan, Sehore - 466114, Madhya Pradesh, India.
机器学习使用环境数据准确预测登革热的分布. 神经网络显示出最有前途的发展早期预警系统,以帮助公共卫生工作.
科学领域:
- 环境健康 环境健康
- 流行病学 流行病学
- 机器学习应用程序 机器学习应用程序
背景情况:
- 环境因素显著影响登革热的分布,需要有效的载体控制策略.
- 新兴的机器学习技术为准确的登革热病例预测和早期预警系统提供了潜力.
研究的目的:
- 评估用于预测博帕尔市登革热分布的机器学习算法.
- 确定登革热病例的主要环境和景观预测因素.
主要方法:
- 研究区域 (博帕尔市) 被划分为1平方公里的多边形.
- 登革热病例 (2012-2022) 被绘制出地图并分类.
- 机器学习模型 (SVM,逻辑回归,神经网络,随机森林,kNN,树) 通过AUC,CA,F1得分,精度和回忆来评估.
主要成果:
- 神经网络模型表现出卓越的性能,AUC为0.921.
- 建筑面积,人口密度和道路密度是最有影响力的预测因素.
- 温度 (最低,最高,平均) 也显著影响着登革热的分布.
结论:
- 神经网络方法有效地利用城市环境中的景观和气候变量预测了历史登革热分布.
- 这种机器学习策略显示了在其他城市地区登革热预测的潜力.
- 预测建模对于公共卫生和疾病管理来说越来越重要.
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