A Data-Driven Framework for Predicting Mosquito-Borne Diseases via Earth Observation Data
Creators: name: Σαϊνίδης, Δημήτριος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Ασθένειες από κουνούπια
Μηχανική μάθηση
Δεδομένα παρατήρησης Γης
Mosquito Borne Diseases
Machine Learning
Earth Observation Data

description: Mosquitoes are considered the deadliest animals in the world, killing an estimated 1 million humans every year. There are about 110 trillion mosquitoes on the planet, approximately 16 thousand for every human, and can carry lethal diseases like Malaria, Dengue, West Nile Virus (WNV), and Zika Virus. The rapid growth of human mobility around the globe, combined with the warming climate and the changing environmental landscape, has led to the expansion of mosquitoes and Mosquito-Borne Diseases (MBDs) into new territories. This growing concern prompted governments worldwide to allocate funds to the research and development of Early Warning Systems (EWS) against the spread of MBDs. Up until now, most studies that develop early warning systems for certain MBDs are applied to large spatial scales, usually, counties or districts, and large temporal resolution usually at time leads of one year to six months. This thesis proposes the development of a data-driven framework based on Machine Learning (ML), for the prediction of WNV cases in a fine spatiotemporal scale (time lead: two weeks, spatial scale: LAU1 or municipality), that allows it to be used operationally as an EWS, and help health authorities in their decision-making. The designed framework relies mainly on historical epidemiological data, satellite-derived Earth Observation (EO) data, and census data. It is applied to two different areas of interest namely the Veneto region in Italy and the Central Macedonia region in Greece. To evaluate the usefulness of this approach, a novel evaluation method is proposed based on the operational application of an EWS. The results show that the data have a high predictive value regarding the prediction of WNV cases and that there is a substantial added value in using the framework operationally as an EWS.
description: Τα κουνούπια θεωρούνται τα πιο θανατηφόρα ζώα στον κόσμο, καθώς υπολογίζεται ότι σκοτώνουν ένα εκατομμύριο ανθρώπους ετησίως. Εκτιμάται ότι υπάρχουν 110 τρισεκατομμύρια κουνούπια στον πλανήτη, περίπου 16 χιλιάδες για κάθε άνθρωπο, και μπορούν να μεταφέρουν θανατηφόρες ασθένειες όπως η ελονοσία, ο δάγκειος πυρετός, ο ιός του δυτικού Νείλου και ο ιός Ζίκα. Η ταχεία ανάπτυξη της μετακίνησης του ανθρώπου ανά τον κόσμο, σε συνδυασμό με την αύξηση της θερμοκρασίας και το μεταβαλλόμενο περιβαλλοντικό τοπίο, έχουν οδηγήσει στην επέκταση των κουνουπιών και των ασθενειών που μεταδίδονται από αυτά σε νέες περιοχές. Αυτή η αυξανόμενη ανησυχία, έχει οδηγήσει τις κυβερνήσεις ανά τον κόσμο να διαθέσουν κεφάλαια για την έρευνα και την ανάπτυξη συστημάτων έγκαιρης προειδοποίησης για να βοηθήσουν κατά της εξάπλωσης των ασθενειών που μεταδίδονται από κουνούπια. Μέχρι τώρα, οι περισσότερες μελέτες που αναπτύσσουν συστήματα έγκαιρης προειδοποίησης για ασθένειες που μεταδίδονται από κουνούπια εφαρμόζονται σε μεγάλες χωρικές κλίμακες, συνήθως κομητείες ή περιοχές και μακρά χρονική κλίμακα, συνήθως σε χρονικές περιόδους από ένα έτος έως έξι μήνες. Αυτή η εργασία, προτείνει και αναπτύσσει ένα data-driven framework βασισμένο στη μηχανική μάθηση, για την πρόβλεψη περιπτώσεων του ιού του Δυτικού Νείλου σε μια μικρή χωροχρονική κλίμακα (χρονική κλίμακα: δύο εβδομάδες, χωρική κλίμακα: δήμος η LAU1) , που επιτρέπει τη λειτουργική χρήση του ως σύστημα έγκαιρης προειδοποίησης και βοηθά στη λήψη αποφάσεων αυτούς που ασχολούνται με την καταπολέμηση των ασθενειών που μεταδίδονται από κουνούπια. Το framework που υλοποιήθηκε, βασίζεται κυρίως σε ιστορικά επιδημιολογικά δεδομένα, δεδομένα παρατήρησης της Γης που προέρχονται από δορυφόρους και δεδομένα απογραφής. Εφαρμόζεται σε δύο διαφορετικές περιοχές ενδιαφέροντος και συγκεκριμένα στην περιφέρεια Βένετο στην Ιταλία και στην περιοχή της Κεντρικής Μακεδονίας στην Ελλάδα. Για να αξιολογηθεί η χρησιμότητα αυτής της προσέγγισης, προτείνεται μια νέα μέθοδος αξιολόγησης που βασίζεται στην λειτουργική εφαρμογή ενός συστήματος έγκαιρης προειδοποίησης. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι τα χρησιμοποιούμενα δεδομένα έχουν υψηλή προγνωστική αξία όσον αφορά την πρόβλεψη περιπτώσεων ιού του δυτικού Νείλου και ότι υπάρχει σημαντική προστιθέμενη αξία χρησιμοποιώντας το framework επιχειρησιακά ως σύστημα έγκαιρης προειδοποίησης.