향후 에볼라 발병에 대비한 ProPublica의 기계 학습 모델 살펴보기 — ProPublica

Aug 27, 2023

다음 전염병은 숲이 사라지는 것입니다. 우리는 바이러스가 야생동물에서 인간에게로 전염되는 것을 막기 위해 충분한 노력을 기울이지 않고 있습니다.

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올해 ProPublica에서는 바이러스 발생에 대한 질문을 탐구하기 위해 컴퓨터 모델링과 기존 보고를 결합했습니다. 바이러스 발생의 원인은 무엇이며 다음 번 발생을 방지하기 위해 무엇을 할 수 있습니까?

가장 두려운 질병 중 하나는 에볼라인데, 이 질병으로 인해 감염자의 약 절반이 사망하고 기니 등 예상치 못한 국가에서도 갑자기 나타날 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 바이러스는 2013년 야생동물에서 인간으로 옮겨갔고, 결국 전 세계적으로 11,000명의 사망자를 낸 전염병으로 이어졌습니다.

발병이 어떻게 시작되는지 연구하는 연구자들은 삼림 벌채로 인해 병원균이 야생 동물에서 인간으로 옮겨갈 가능성이 높아질 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 스페인 말라가대학교 동물생물학과 교수인 헤수스 올리베로(Jesús Olivero)는 기니 멜리안두에서 시작된 에볼라 발병을 포함해 7건의 에볼라 발병이 산림 손실과 상당한 연관이 있다는 사실을 발견했습니다. 우리는 이러한 발병 위치 중 약 5곳에서 숲이 눈에 띄지 않는 패턴으로 제거되어 인간이 질병을 품을 수 있는 동물과 공간을 공유할 가능성이 증가한다는 것을 발견했습니다.

우리는 이러한 위치에 대해 배운 내용을 사용하여 아직 발병을 경험하지 않았지만 위험에 처할 수 있는 장소를 찾을 수 있는지 궁금했습니다. 2013년 Meliandou와 매우 유사하게 에볼라가 출현할 수 있는 장소가 있었습니까?

ProPublica의 데이터 과학 고문 중 한 명인 Stony Brook University의 생태학 및 진화 교수인 Heather Lynch와 함께 역학자 및 산림 손실 전문가의 도움을 받아 우리는 장소와 눈에 띄게 유사한 위치를 감지하도록 설계된 기계 학습 모델을 개발했습니다. 발병을 경험한 것입니다.

나이지리아

민주적

대표. 콩고의

대서양

모델 후보 전원

신고된 후보자

결과? ProPublica의 모델은 17개국에 걸쳐 거의 1,000개 위치의 무작위 샘플 중에서 2021년(분석 당시 산림 손실에 대한 위성 이미지 데이터를 사용할 수 있었던 가장 최근 해)에 51개 지역을 식별했습니다. 산림 변화로 인한 발병을 경험했습니다.

이들 위치는 야생동물이 에볼라를 옮기는 것으로 추정되는 아프리카의 숲이 우거진 지역에 속했습니다. 최근에 광범위한 산림 단편화(즉, 작고 단절된 여러 패치에서 산림을 제거하는 것)를 경험했습니다. 그리고 발병이 발생할 경우 발병을 지속할 수 있는 인구 기준을 가지고 있습니다. 놀랍게도 그 중 27곳은 에볼라 발병이 시작된 적이 없는 나이지리아에 있었습니다.

우리의 연구 결과를 검토한 후, 우리가 상담한 연구원 중 한 명인 스코틀랜드 글래스고 대학의 연구원인 크리스티나 파우스트(Christina Faust)는 에볼라가 어떻게 발생하는지에 대한 많은 뛰어난 질문에 비추어 이 분석을 "위험에 대한 최선의 추정치"라고 불렀습니다.

Faust는 “파급 지역 전반에 걸쳐 일관된 생태적 특징을 명확하게 식별했습니다.”라고 말했습니다. “그리고 이러한 생태적 조건과 인간적 조건은 다른 곳에서도 나타나고 있습니다. 그리고 우리가 저수지에 대해 아는 바가 별로 없다는 점을 고려하면 이것이 위험 분석을 수행할 수 있는 최고의 능력이라고 생각합니다.”

이 모델은 우리가 2월에 발표한 초기 분석을 바탕으로 개발되었습니다. 우리는 위성 이미지와 역학 모델링을 사용하여 역사상 최악의 에볼라 발병 지역인 기니 멜리안두를 포함하여 이전에 5번의 에볼라 발병이 발생한 마을이 오늘날 확산될 위험이 더 크다는 것을 보여주었습니다.