Moti ekstrem i lidhur me ndryshimet klimatike, të tilla si përmbytjet masive dhe thatësira e zgjatur, shpesh rezulton në shpërthime të rrezikshme të sëmundjeve diarreike, veçanërisht në vendet më pak të zhvilluara, ku sëmundja diarreike është shkaku i tretë kryesor i vdekjeve tek fëmijët e vegjël.
Tani një studim i botuar në tetor. 22, 2024, në Letrat e Kërkimeve Mjedisore nga një ekip ndërkombëtar hetuesish të udhëhequr nga autori i lartë nga Shkolla e Shëndetit Publik të Universitetit të Maryland (UMD SPH) Amir Sapkota, ofron një mënyrë për të parashikuar rrezikun e shpërthimeve të tilla vdekjeprurëse duke përdorur modelimin e AI, duke i dhënë publikut sistemet shëndetësore javë apo edhe muaj për t’u përgatitur dhe për të shpëtuar jetë.
“Rritjet e ngjarjeve ekstreme të motit që lidhen me ndryshimet klimatike do të vazhdojnë vetëm në të ardhmen e parashikueshme. Ne duhet të përshtatemi si shoqëri,” tha Sapkota, e cila është kryetare e Departamentit të Epidemiologjisë dhe Biostatistikës të SPH. “Sistemet e paralajmërimit të hershëm të përshkruara në këtë hulumtim janë një hap në atë drejtim për të rritur qëndrueshmërinë e komunitetit ndaj kërcënimeve shëndetësore të paraqitura nga ndryshimet klimatike.”
Ekipi multidisiplinar, duke punuar në disa institucione, u mbështet në temperaturën, reshjet, normat e mëparshme të sëmundjeve, modelet klimatike të El Niño si dhe faktorë të tjerë gjeografikë dhe mjedisorë në tre vende—Nepal, Tajvan dhe Vietnam—midis 2000 dhe 2019. Duke përdorur këto të dhëna , studiuesit trajnuan modele të bazuara në AI që mund të parashikojnë barrën e sëmundjes në nivel zonë me javë deri në muaj përpara kohe.
“Njohja e barrës së pritshme të sëmundjes javë deri në muaj para kohe u ofron praktikuesve të shëndetit publik kohë vendimtare për t’u përgatitur. Në këtë mënyrë, ata janë më të përgatitur për t’u përgjigjur kur të vijë koha,” tha Sapkota.
Ndërsa studimi u fokusua në Nepal, Vietnam dhe Tajvan, “gjetjet tona janë mjaft të zbatueshme edhe në pjesë të tjera të botës, veçanërisht në zonat ku komunitetet nuk kanë akses në ujin e pijshëm komunal dhe sistemet funksionale të kanalizimeve”, tha autori kryesor i studimit Raul. Curz-Cano, Profesor i Asociuar në Shkollën e Shëndetit Publik të Universitetit të Indianës në Bloomington.
Sapkota thotë se aftësia e AI për të punuar me grupe të mëdha të dhënash do të thotë se ky studim është një hap i hershëm midis shumë atyre që ai parashikon se do të rezultojë në modele gjithnjë e më të sakta parashikuese për sistemet e paralajmërimit të hershëm. Ai shpreson se kjo do të lejojë sistemet e shëndetit publik të përgatisin komunitetet për t’u mbrojtur nga një rrezik i shtuar i shpërthimeve të diarresë.
Ekipi përgjegjës për kërkimin erdhi nga një gamë e gjerë fushash, duke përfshirë shkencën atmosferike dhe oqeanike, kërkimin e shëndetit në komunitet, inxhinierinë e burimeve ujore dhe më gjerë. Ekipi hulumtues përfshinte autorë nga UMD – duke përfshirë Departamentin e saj të Epidemiologjisë dhe Biostatistikës dhe Departamentin e Shkencave Atmosferike dhe Oqeanike – dhe nga Shkolla e Shëndetit Publik të Universitetit të Indianës në Bloomington, Këshilli i Kërkimeve Shëndetësore të Nepalit, Universiteti i Mjekësisë dhe Farmacisë Hue në Vietnam, Universiteti Lund në Suedi dhe Universiteti i krishterë Chung Yuan në Tajvan.
