นี่เป็นโพสต์รับเชิญที่ร่วมเขียนโดย Ajay K Gupta, Jean Felipe Teotonio และ Paul A Churchyard จาก HSR.health
HSR.สุขภาพ เป็นบริษัทวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านสุขภาพเชิงพื้นที่ซึ่งมีวิสัยทัศน์ว่าความท้าทายด้านสุขภาพทั่วโลกสามารถแก้ไขได้ด้วยความฉลาดของมนุษย์และการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมุ่งเน้นและแม่นยำ ในบทความนี้ เราจะนำเสนอแนวทางหนึ่งในการป้องกันโรคติดต่อจากสัตว์สู่คนที่ใช้ ความสามารถเชิงพื้นที่ของ Amazon SageMaker เพื่อสร้างเครื่องมือที่ให้ข้อมูลการแพร่กระจายของโรคที่แม่นยำยิ่งขึ้นแก่นักวิทยาศาสตร์ด้านสุขภาพ เพื่อช่วยให้พวกเขาช่วยชีวิตคนได้มากขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น
โรคจากสัตว์สู่คนส่งผลกระทบต่อทั้งสัตว์และมนุษย์ การเปลี่ยนแปลงของโรคจากสัตว์สู่คน เรียกว่า spilloverเป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องบนโลกของเรา ตามที่องค์กรด้านสุขภาพเช่นศูนย์ควบคุมและป้องกันโรค (CDC) และองค์การอนามัยโลก (WHO) เหตุการณ์ล้นตลาดสดในเมืองอู่ฮั่น ประเทศจีน มีแนวโน้มว่าจะทำให้เกิดโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (โควิด-19) มากที่สุด ผลการศึกษาพบว่าไวรัสที่พบในค้างคาวผลไม้เกิดการกลายพันธุ์อย่างมีนัยสำคัญ ส่งผลให้สามารถแพร่เชื้อไปยังมนุษย์ได้ ผู้ป่วยระยะแรกหรือ 'ผู้ป่วยเป็นศูนย์' สำหรับโรคโควิด-19 อาจเริ่มต้นการระบาดในท้องถิ่นตามมาและแพร่กระจายไปต่างประเทศในที่สุด สสส.สุขภาพดัชนีความเสี่ยงการรั่วไหลของสัตว์จากสัตว์สู่คน (Zoonotic Spillover Risk Index) มีวัตถุประสงค์เพื่อช่วยในการระบุการระบาดในระยะเริ่มแรกเหล่านี้ ก่อนที่จะข้ามพรมแดนระหว่างประเทศ และนำไปสู่ผลกระทบในวงกว้างไปทั่วโลก
อาวุธหลักที่สาธารณสุขมีต่อการแพร่กระจายของการระบาดในภูมิภาคคือการเฝ้าระวังโรค: ระบบที่เชื่อมโยงกันทั้งหมดของการรายงานโรค การสอบสวน และการสื่อสารข้อมูลระหว่างระบบสาธารณสุขระดับต่างๆ ระบบนี้ไม่เพียงขึ้นอยู่กับปัจจัยของมนุษย์เท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีและทรัพยากรในการรวบรวมข้อมูลโรค วิเคราะห์รูปแบบ และสร้างกระแสการถ่ายโอนข้อมูลที่สม่ำเสมอและต่อเนื่องจากหน่วยงานด้านสุขภาพระดับท้องถิ่นไปยังภูมิภาคไปยังส่วนกลาง
ความรวดเร็วของการแพร่ระบาดของโควิด-19 จากการระบาดในท้องถิ่นไปสู่โรคระดับโลกที่มีอยู่ในทุกทวีป ควรเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของความจำเป็นอย่างยิ่งยวดในการใช้เทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมเพื่อสร้างระบบเฝ้าระวังโรคที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น
ความเสี่ยงของการแพร่กระจายของโรคจากสัตว์สู่คนมีความสัมพันธ์อย่างมากกับปัจจัยทางสังคม สิ่งแวดล้อม และภูมิศาสตร์หลายประการที่มีอิทธิพลต่อความถี่ที่มนุษย์มีปฏิสัมพันธ์กับสัตว์ป่า สสส.สุขภาพ ดัชนีความเสี่ยงการแพร่กระจายของโรคจากสัตว์สู่คนใช้ปัจจัยทางภูมิศาสตร์ สังคม และสิ่งแวดล้อมที่แตกต่างกันมากกว่า 20 ปัจจัยที่ทราบกันในอดีตว่าส่งผลต่อความเสี่ยงของการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และสัตว์ป่า ดังนั้น จึงมีความเสี่ยงในการแพร่กระจายของโรคจากสัตว์สู่คน ปัจจัยหลายประการเหล่านี้สามารถจัดทำแผนที่ได้โดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียมและการสำรวจระยะไกลร่วมกัน
ในโพสต์นี้ เราจะมาสำรวจว่า HSR เป็นอย่างไรสุขภาพ ใช้ความสามารถเชิงพื้นที่ของ SageMaker เพื่อดึงคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องจากภาพถ่ายดาวเทียมและการสำรวจระยะไกลเพื่อพัฒนาดัชนีความเสี่ยง ความสามารถเชิงพื้นที่ของ SageMaker ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดลโดยใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่ได้อย่างง่ายดาย ด้วยความสามารถเชิงพื้นที่เชิงพื้นที่ของ SageMaker คุณสามารถแปลงหรือเพิ่มชุดข้อมูลเชิงพื้นที่ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เร่งการสร้างแบบจำลองด้วยแบบจำลอง ML ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า และสำรวจการคาดการณ์แบบจำลองและข้อมูลเชิงพื้นที่บนแผนที่เชิงโต้ตอบโดยใช้กราฟิกเร่งความเร็ว 3 มิติและเครื่องมือแสดงภาพในตัว
การใช้ ML และข้อมูลเชิงพื้นที่เพื่อลดความเสี่ยง
ML มีประสิทธิภาพสูงในการตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลเชิงพื้นที่หรือข้อมูลชั่วคราว เนื่องจากความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนเพื่อระบุประเภทความผิดปกติที่เฉพาะเจาะจง ข้อมูลเชิงพื้นที่ซึ่งเกี่ยวข้องกับตำแหน่งทางกายภาพและรูปร่างของวัตถุ มักจะมีรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนซึ่งอาจเป็นเรื่องยากสำหรับอัลกอริธึมแบบดั้งเดิมในการวิเคราะห์
การรวม ML เข้ากับข้อมูลภูมิสารสนเทศช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับความผิดปกติและรูปแบบที่ผิดปกติอย่างเป็นระบบ ซึ่งจำเป็นสำหรับระบบเตือนภัยล่วงหน้า ระบบเหล่านี้มีความสำคัญในด้านต่างๆ เช่น การตรวจสอบด้านสิ่งแวดล้อม การจัดการภัยพิบัติ และการรักษาความปลอดภัย การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่ในอดีตช่วยให้องค์กรสามารถระบุและเตรียมพร้อมสำหรับเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เหตุการณ์เหล่านี้มีตั้งแต่ภัยพิบัติทางธรรมชาติและการหยุดชะงักของการจราจรไปจนถึงการระบาดของโรคตามที่โพสต์นี้
การตรวจจับความเสี่ยงการแพร่กระจายของ Zoonotic
เพื่อทำนายความเสี่ยงในการแพร่กระจายของสัตว์จากสัตว์สู่คน HSR.สุขภาพ ได้นำแนวทางหลายรูปแบบมาใช้ ด้วยการใช้การผสมผสานประเภทข้อมูล รวมถึงข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม ชีวภูมิศาสตร์ และระบาดวิทยา วิธีการนี้ช่วยให้สามารถประเมินพลวัตของโรคได้อย่างครอบคลุม มุมมองที่หลากหลายดังกล่าวมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนามาตรการเชิงรุกและช่วยให้สามารถตอบสนองต่อการระบาดได้อย่างรวดเร็ว
แนวทางประกอบด้วยองค์ประกอบต่อไปนี้:
- ข้อมูลโรคและการระบาด – สสส.สุขภาพ ใช้ข้อมูลโรคและการระบาดที่ครอบคลุมโดย กิดเดียน และองค์การอนามัยโลก (WHO) ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลทางระบาดวิทยาระดับโลกที่เชื่อถือได้สองแหล่ง ข้อมูลนี้ทำหน้าที่เป็นเสาหลักพื้นฐานในกรอบการวิเคราะห์ สำหรับ Gideon ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ผ่าน API และสำหรับ WHO, HSR.สุขภาพ ได้สร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อดึงข้อมูลการระบาดจากรายงานการระบาดของโรคในอดีต
- ข้อมูลการสังเกตโลก – ปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม การวิเคราะห์การใช้ที่ดิน และการตรวจหาการเปลี่ยนแปลงแหล่งที่อยู่อาศัยเป็นองค์ประกอบสำคัญในการประเมินความเสี่ยงจากสัตว์สู่คน ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ได้มาจากข้อมูลการสังเกตการณ์โลกด้วยดาวเทียม สสส.สุขภาพ สามารถปรับปรุงการใช้ข้อมูลการสังเกตโลกโดยใช้ความสามารถเชิงพื้นที่ของ SageMaker เพื่อเข้าถึงและจัดการชุดข้อมูลเชิงพื้นที่ขนาดใหญ่ ภูมิสารสนเทศของ SageMaker นำเสนอแค็ตตาล็อกข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงชุดข้อมูลจาก USGS Landsat-8, Sentinel-1, Sentinel-2 และอื่นๆ นอกจากนี้ยังสามารถนำชุดข้อมูลอื่นๆ เข้ามาได้ เช่น ภาพความละเอียดสูงจาก Planet Labs
- ปัจจัยกำหนดความเสี่ยงทางสังคม – นอกเหนือจากปัจจัยทางชีวภาพและสิ่งแวดล้อมแล้ว ทีมงาน HSR.สุขภาพ ยังถือเป็นปัจจัยกำหนดทางสังคม ซึ่งรวมถึงตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจและสังคมและประชากรศาสตร์ต่างๆ และมีบทบาทสำคัญในการกำหนดพลวัตของการแพร่กระจายของโรคจากสัตว์สู่คน
จากส่วนประกอบเหล่านี้ HSR.สุขภาพ ประเมินปัจจัยต่างๆ มากมาย และคุณลักษณะต่อไปนี้ได้รับการระบุว่ามีอิทธิพลต่อการระบุความเสี่ยงในการแพร่กระจายของโรคจากสัตว์สู่คน:
- แหล่งอาศัยของสัตว์และเขตอาศัยได้ – การทำความเข้าใจแหล่งที่อยู่อาศัยของโฮสต์จากสัตว์สู่คนและเขตเอื้ออาศัยได้เป็นพื้นฐานในการประเมินความเสี่ยงในการแพร่เชื้อ
- ศูนย์ประชากร – ความใกล้ชิดกับพื้นที่ที่มีประชากรหนาแน่นถือเป็นข้อพิจารณาสำคัญ เนื่องจากมีอิทธิพลต่อความเป็นไปได้ที่จะมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับสัตว์
- การสูญเสียที่อยู่อาศัย – ความเสื่อมโทรมของแหล่งที่อยู่อาศัยตามธรรมชาติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งจากการตัดไม้ทำลายป่า สามารถเร่งให้เกิดเหตุการณ์การแพร่กระจายของสัตว์จากสัตว์สู่คนได้
- ส่วนต่อประสานระหว่างมนุษย์กับป่า – พื้นที่ที่การตั้งถิ่นฐานของมนุษย์ตัดกับแหล่งที่อยู่อาศัยของสัตว์ป่าเป็นจุดที่อาจแพร่เชื้อจากสัตว์สู่คนได้
- ลักษณะทางสังคม – ปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคมและวัฒนธรรมสามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความเสี่ยงจากสัตว์สู่คนและ HSRสุขภาพ ตรวจสอบสิ่งเหล่านี้ด้วย
- ลักษณะสุขภาพของมนุษย์ – ภาวะสุขภาพของประชากรมนุษย์ในท้องถิ่นเป็นตัวแปรสำคัญเนื่องจากส่งผลต่อความอ่อนแอและการเปลี่ยนแปลงของการแพร่เชื้อ
ภาพรวมโซลูชัน
HSR.สุขภาพเวิร์กโฟลว์ของครอบคลุมการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การแยกคุณลักษณะ และการสร้างการแสดงภาพข้อมูลโดยใช้เทคนิค ML ซึ่งช่วยให้เข้าใจวิวัฒนาการของข้อมูลได้ชัดเจนตั้งแต่รูปแบบดิบไปจนถึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
ต่อไปนี้เป็นการนำเสนอขั้นตอนการทำงานด้วยภาพ โดยเริ่มจากข้อมูลอินพุตจากกิเดียน ข้อมูลการสังเกตโลก และข้อมูลปัจจัยกำหนดความเสี่ยงทางสังคม
ดึงและประมวลผลภาพถ่ายดาวเทียมโดยใช้ความสามารถเชิงพื้นที่ของ SageMaker
ข้อมูลดาวเทียมเป็นรากฐานสำคัญของการวิเคราะห์ที่ดำเนินการเพื่อสร้างดัชนีความเสี่ยง โดยให้ข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อม เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกจากภาพถ่ายดาวเทียม HSR.สุขภาพ ใช้ งานสังเกตการณ์โลก (EOJ) EOJ ช่วยให้สามารถรับและเปลี่ยนแปลงข้อมูลแรสเตอร์ที่รวบรวมจากพื้นผิวโลกได้ EOJ รับภาพถ่ายดาวเทียมจากแหล่งข้อมูลที่กำหนด เช่น กลุ่มดาวดาวเทียม ในพื้นที่และระยะเวลาที่กำหนด จากนั้นจะใช้โมเดลตั้งแต่หนึ่งโมเดลขึ้นไปกับรูปภาพที่ดึงมา
นอกจากนี้ สตูดิโอ Amazon SageMaker เสนอสมุดบันทึกภูมิสารสนเทศที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าพร้อมกับไลบรารีภูมิสารสนเทศที่ใช้กันทั่วไป สมุดบันทึกนี้เปิดใช้งานการแสดงภาพโดยตรงและการประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่ภายในสภาพแวดล้อมสมุดบันทึก Python EOJ สามารถสร้างขึ้นได้ในสภาพแวดล้อมสมุดบันทึกเชิงพื้นที่
ในการกำหนดค่า EOJ จะใช้พารามิเตอร์ต่อไปนี้:
- การกำหนดค่าอินพุต – การกำหนดค่าอินพุตระบุแหล่งข้อมูลและเกณฑ์การกรองที่จะใช้ระหว่างการรับข้อมูล:
- RasterDataCollectionArn – ระบุดาวเทียมที่จะรวบรวมข้อมูล
- พื้นที่ที่น่าสนใจ – พื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่สนใจ (AOI) กำหนดขอบเขตรูปหลายเหลี่ยมสำหรับการรวบรวมภาพ
- ตัวกรองช่วงเวลา – ช่วงเวลาที่สนใจ:
{StartTime: <string>, EndTime: <string>}
. - ตัวกรองคุณสมบัติ – ตัวกรองคุณสมบัติเพิ่มเติม เช่น เปอร์เซ็นต์การครอบคลุมของเมฆที่ยอมรับได้ หรือมุมอะซิมัทดวงอาทิตย์ที่ต้องการ
- การกำหนดค่างาน – การกำหนดค่านี้กำหนดประเภทของงานที่จะนำไปใช้กับข้อมูลภาพดาวเทียมที่ดึงมา รองรับการดำเนินการต่างๆ เช่น การคำนวณแบบแบนด์ การสุ่มตัวอย่างใหม่ การนำ geomosaic หรือการลบคลาวด์ออก
โค้ดตัวอย่างต่อไปนี้สาธิตการเรียกใช้ EOJ สำหรับการลบคลาวด์ ซึ่งเป็นตัวแทนของขั้นตอนที่ดำเนินการโดย HSR.สุขภาพ:
HSR.สุขภาพ ใช้การดำเนินการหลายอย่างเพื่อประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและแยกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้อง ซึ่งรวมถึงการดำเนินการต่างๆ เช่น การจำแนกประเภทสิ่งปกคลุมดิน ความแปรผันของอุณหภูมิในการทำแผนที่ และดัชนีพืชพรรณ
ดัชนีพืชพรรณชนิดหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการบ่งชี้สุขภาพของพืชคือ Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) NDVI วัดปริมาณสุขภาพของพืชโดยใช้แสงอินฟราเรดใกล้ซึ่งพืชสะท้อนแสง และใช้แสงสีแดงซึ่งพืชดูดซับ การติดตาม NDVI เมื่อเวลาผ่านไปสามารถเผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของพืชพรรณ เช่น ผลกระทบของกิจกรรมของมนุษย์ เช่น การตัดไม้ทำลายป่า
ข้อมูลโค้ดต่อไปนี้สาธิตวิธีคำนวณดัชนีพืชพรรณ เช่น NDVI ตามข้อมูลที่ถูกส่งผ่านการลบคลาวด์:
เราสามารถมองเห็นผลลัพธ์ของงานได้โดยใช้ความสามารถเชิงพื้นที่ของ SageMaker ความสามารถเชิงพื้นที่ของ SageMaker สามารถช่วยให้คุณซ้อนทับการคาดการณ์โมเดลบนแผนที่ฐานและให้การแสดงภาพแบบเลเยอร์เพื่อทำให้การทำงานร่วมกันง่ายขึ้น ด้วยโปรแกรมสร้างภาพเชิงโต้ตอบที่ขับเคลื่อนด้วย GPU และโน้ตบุ๊ก Python จึงสามารถสำรวจจุดข้อมูลหลายล้านจุดในมุมมองเดียว อำนวยความสะดวกในการสำรวจข้อมูลเชิงลึกและผลลัพธ์ร่วมกัน
ขั้นตอนที่อธิบายไว้ในโพสต์นี้แสดงให้เห็นเพียงหนึ่งในคุณสมบัติที่ใช้แรสเตอร์มากมายที่ HSR.สุขภาพ ได้สกัดออกมาสร้างดัชนีความเสี่ยง
การรวมฟีเจอร์ที่ใช้แรสเตอร์เข้ากับข้อมูลสุขภาพและโซเชียล
หลังจากแยกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องในรูปแบบแรสเตอร์แล้ว HSR.สุขภาพ ใช้สถิติเชิงโซนเพื่อรวบรวมข้อมูลแรสเตอร์ภายในรูปหลายเหลี่ยมขอบเขตการบริหารซึ่งกำหนดข้อมูลทางสังคมและสุขภาพ การวิเคราะห์รวมเอาข้อมูลภูมิสารสนเทศเชิงพื้นที่แบบแรสเตอร์และเวกเตอร์เข้าด้วยกัน การรวมกลุ่มประเภทนี้ช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลแรสเตอร์ใน geodataframe ซึ่งอำนวยความสะดวกในการบูรณาการกับข้อมูลสุขภาพและสังคมเพื่อสร้างดัชนีความเสี่ยงขั้นสุดท้าย
ข้อมูลโค้ดต่อไปนี้สาธิตวิธีรวบรวมข้อมูลแรสเตอร์เข้ากับขอบเขตเวกเตอร์การดูแลระบบ:
เพื่อประเมินคุณลักษณะที่แยกออกมาได้อย่างมีประสิทธิภาพ แบบจำลอง ML จะถูกนำมาใช้เพื่อคาดการณ์ปัจจัยที่แสดงถึงคุณลักษณะแต่ละอย่าง หนึ่งในโมเดลที่ใช้คือ Support Vector Machine (SVM) โมเดล SVM ช่วยในการเปิดเผยรูปแบบและการเชื่อมโยงภายในข้อมูลที่แจ้งการประเมินความเสี่ยง
ดัชนีแสดงถึงการประเมินเชิงปริมาณของระดับความเสี่ยง ซึ่งคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของปัจจัยเหล่านี้ เพื่อช่วยในการทำความเข้าใจเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในภูมิภาคต่างๆ
รูปต่อไปนี้ทางด้านซ้ายแสดงการรวมการจำแนกภาพจากฉากพื้นที่ทดสอบในเปรูตอนเหนือ รวมกับระดับการบริหารเขตโดยมีการเปลี่ยนแปลงพื้นที่ป่าที่คำนวณได้ระหว่างปี 2018-2023 การตัดไม้ทำลายป่าเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่กำหนดความเสี่ยงของการแพร่กระจายของเชื้อจากสัตว์สู่คน ภาพทางด้านขวาเน้นถึงระดับความรุนแรงของความเสี่ยงการแพร่กระจายของโรคจากสัตว์สู่คนภายในภูมิภาคที่ครอบคลุม ตั้งแต่ความเสี่ยงสูงสุด (สีแดง) ไปจนถึงความเสี่ยงต่ำสุด (สีเขียวเข้ม) พื้นที่นี้ได้รับเลือกให้เป็นหนึ่งในพื้นที่ฝึกอบรมสำหรับการจัดหมวดหมู่ภาพ เนื่องจากความหลากหลายของพื้นที่ปกคลุมที่ถ่ายได้ในที่เกิดเหตุ ซึ่งรวมถึง: ในเมือง ป่าไม้ ทราย น้ำ ทุ่งหญ้า และเกษตรกรรม และอื่นๆ อีกมากมาย นอกจากนี้ นี่ยังเป็นหนึ่งในหลายพื้นที่ที่น่าสนใจสำหรับเหตุการณ์การแพร่กระจายของสัตว์สู่คนที่อาจเกิดขึ้นอันเนื่องมาจากการตัดไม้ทำลายป่าและปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับสัตว์
ด้วยการใช้แนวทางหลายรูปแบบนี้ ซึ่งครอบคลุมข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับการระบาดของโรค ข้อมูลการสังเกตโลก ปัจจัยกำหนดทางสังคม และเทคนิค ML ทำให้เราสามารถเข้าใจและคาดการณ์ความเสี่ยงการแพร่กระจายของโรคจากสัตว์สู่คนได้ดีขึ้น โดยท้ายที่สุดแล้ว จะนำกลยุทธ์การเฝ้าระวังและป้องกันโรคไปยังพื้นที่ที่มีความเสี่ยงต่อการระบาดมากที่สุด ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงแดชบอร์ดผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ความเสี่ยงล้นจากสัตว์สู่คน การวิเคราะห์ความเสี่ยงนี้เน้นย้ำว่าทรัพยากรและการเฝ้าระวังการระบาดของโรคจากสัตว์สู่คนที่อาจเกิดขึ้นครั้งใหม่สามารถเกิดขึ้นได้ เพื่อให้สามารถควบคุมโรคถัดไปได้ก่อนที่จะกลายเป็นโรคระบาดประจำถิ่นหรือการระบาดใหญ่ครั้งใหม่
แนวทางใหม่ในการป้องกันการแพร่ระบาด
ในปี พ.ศ. 1998 ริมแม่น้ำนิปาห์ในมาเลเซีย ระหว่างฤดูใบไม้ร่วงปี พ.ศ. 1998 ถึงฤดูใบไม้ผลิ พ.ศ. 1999 มีผู้ป่วย 265 รายติดเชื้อไวรัสที่ยังไม่ทราบในขณะนั้น ซึ่งทำให้เกิดโรคไข้สมองอักเสบเฉียบพลันและภาวะหายใจลำบากอย่างรุนแรง มีผู้เสียชีวิต 105 ราย อัตราการเสียชีวิต 39.6% ในทางตรงกันข้าม อัตราการเสียชีวิตที่ไม่ได้รับการรักษาของ COVID-19 อยู่ที่ 6.3% ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา ไวรัสนิปาห์ (Nipah Virus) ดังที่เรียกกันในปัจจุบัน ได้แพร่ระบาดออกจากแหล่งที่อยู่อาศัยในป่า และทำให้เกิดการระบาดร้ายแรงกว่า 20 ครั้ง ส่วนใหญ่ในอินเดียและบังคลาเทศ
ไวรัส เช่น นิปาห์ เกิดขึ้นทุกปี ก่อให้เกิดความท้าทายต่อชีวิตประจำวันของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศที่การสร้างระบบที่แข็งแกร่ง ยั่งยืน และแข็งแกร่งสำหรับการเฝ้าระวังและตรวจหาโรคนั้นทำได้ยากยิ่งขึ้น ระบบตรวจจับเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับไวรัสดังกล่าว
โซลูชันที่ใช้ ML และข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น ดัชนีความเสี่ยงการรั่วไหลของสัตว์ในสัตว์ สามารถช่วยเหลือหน่วยงานสาธารณสุขในท้องถิ่นในการจัดลำดับความสำคัญของการจัดสรรทรัพยากรไปยังพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงสุด การทำเช่นนี้จะทำให้พวกเขาสามารถกำหนดมาตรการเฝ้าระวังแบบกำหนดเป้าหมายและเฉพาะจุดเพื่อตรวจจับและหยุดยั้งการระบาดในภูมิภาคก่อนที่จะขยายออกไปเกินขอบเขต วิธีการนี้สามารถจำกัดผลกระทบของการระบาดของโรคได้อย่างมากและช่วยชีวิตผู้คนได้
สรุป
โพสต์นี้แสดงให้เห็นว่า HSR เป็นอย่างไร.สุขภาพ ประสบความสำเร็จในการพัฒนาดัชนีความเสี่ยงการรั่วไหลของสัตว์จากสัตว์โดยการบูรณาการข้อมูลเชิงพื้นที่ สุขภาพ ตัวกำหนดทางสังคม และ ML เมื่อใช้ SageMaker ทีมงานได้สร้างเวิร์กโฟลว์ที่ปรับขนาดได้ซึ่งสามารถระบุภัยคุกคามที่สำคัญที่สุดของการแพร่ระบาดในอนาคตได้ การจัดการความเสี่ยงเหล่านี้อย่างมีประสิทธิผลสามารถนำไปสู่การลดภาระโรคทั่วโลกได้ ข้อได้เปรียบทางเศรษฐกิจและสังคมที่สำคัญของการลดความเสี่ยงจากการระบาดใหญ่ไม่สามารถกล่าวเกินจริงได้ พร้อมขยายผลประโยชน์ในระดับภูมิภาคและระดับโลก
HSR.สุขภาพ ใช้ความสามารถเชิงพื้นที่ของ SageMaker สำหรับการนำดัชนี Zoonotic Spillover Risk Index ไปใช้เบื้องต้น และตอนนี้กำลังมองหาความร่วมมือ ตลอดจนการสนับสนุนจากประเทศเจ้าภาพและแหล่งเงินทุน เพื่อพัฒนาดัชนีต่อไปและขยายการใช้งานไปยังภูมิภาคอื่นๆ ทั่วโลก สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ HSR.สุขภาพ และดัชนีความเสี่ยงการรั่วไหลของสัตว์จากสัตว์สู่คน โปรดไปที่ www.hsr.สุขภาพ.
ค้นพบศักยภาพของการบูรณาการข้อมูลการสังเกตการณ์ Earth เข้ากับโครงการริเริ่มด้านการดูแลสุขภาพของคุณโดยการสำรวจคุณสมบัติเชิงพื้นที่ของ SageMaker สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ ความสามารถเชิงพื้นที่ของ Amazon SageMakerหรือมีส่วนร่วมกับ ตัวอย่างเพิ่มเติม เพื่อรับประสบการณ์ตรง
เกี่ยวกับผู้เขียน
อาเจย์ เค กุปตะ เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ HSR.health ซึ่งเป็นบริษัทที่ขัดขวางและสร้างนวัตกรรมการวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านสุขภาพผ่านเทคโนโลยีภูมิสารสนเทศและเทคนิค AI เพื่อคาดการณ์การแพร่กระจายและความรุนแรงของโรค และให้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้แก่อุตสาหกรรม รัฐบาล และภาคส่วนด้านสุขภาพ เพื่อให้สามารถคาดการณ์ บรรเทา และใช้ประโยชน์จากความเสี่ยงในอนาคตได้ นอกเวลางาน คุณจะพบว่า Ajay อยู่หลังไมค์จนแก้วหูระเบิด ขณะเดียวกันก็ร้องเพลงป๊อปเพลงโปรดของเขาจาก U2, Sting, George Michael หรือ Imagine Dragons
ฌอง เฟลิเป เตโอโตนิโอ Jean Felipe เป็นแพทย์ที่มีความมุ่งมั่นและเป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านคุณภาพการดูแลสุขภาพและระบาดวิทยาของโรคติดเชื้อ เป็นผู้นำทีมสาธารณสุข HSR.health เขาทำงานเพื่อเป้าหมายร่วมกันในการปรับปรุงสุขภาพของประชาชนโดยการลดภาระโรคทั่วโลกโดยใช้ประโยชน์จากแนวทาง GeoAI เพื่อพัฒนาวิธีแก้ปัญหาสำหรับความท้าทายด้านสุขภาพที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในยุคของเรา นอกเหนือจากงาน งานอดิเรกของเขา ได้แก่ อ่านหนังสือไซไฟ เดินป่า พรีเมียร์ลีกอังกฤษ และเล่นกีตาร์เบส
โบสถ์พอล เอ, CTO และหัวหน้าวิศวกรภูมิสารสนเทศของ HSR.health ใช้ทักษะทางเทคนิคและความเชี่ยวชาญที่กว้างขวางของเขาเพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานหลักสำหรับบริษัท รวมถึงแพลตฟอร์ม GeoMD ที่ได้รับสิทธิบัตรและเป็นกรรมสิทธิ์ นอกจากนี้ เขาและทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังรวมการวิเคราะห์เชิงพื้นที่และเทคนิค AI/ML เข้ากับดัชนีความเสี่ยงด้านสุขภาพทั้งหมดที่ HSR.health สร้างขึ้น นอกเหนือจากงาน Paul ยังเป็นดีเจที่เรียนรู้ด้วยตนเองและรักหิมะ
ยานอช วอชิตซ์ เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ AWS ซึ่งเชี่ยวชาญด้าน AI/ML เชิงพื้นที่ ด้วยประสบการณ์กว่า 15 ปี เขาสนับสนุนลูกค้าทั่วโลกในการใช้ประโยชน์จาก AI และ ML สำหรับโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงพื้นที่ ความเชี่ยวชาญของเขาครอบคลุมการเรียนรู้ของเครื่องจักร วิศวกรรมข้อมูล และระบบกระจายที่ปรับขนาดได้ เสริมด้วยภูมิหลังที่แข็งแกร่งในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์และความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมในโดเมนที่ซับซ้อน เช่น การขับขี่แบบอัตโนมัติ
เอ็มเม็ตต์ เนลสัน เป็นผู้บริหารบัญชีที่ AWS ซึ่งสนับสนุนลูกค้าด้านการวิจัยที่ไม่แสวงหากำไรในสาขาการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ วิทยาศาสตร์โลก / สิ่งแวดล้อม และธุรกิจด้านการศึกษา จุดสนใจหลักของเขาคือการเปิดใช้งานกรณีการใช้งานในการวิเคราะห์, AI/ML, การประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC), จีโนมิกส์ และการสร้างภาพทางการแพทย์ Emmett เข้าร่วม AWS ในปี 2020 และประจำอยู่ในออสติน รัฐเท็กซัส
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-hsr-health-is-limiting-risks-of-disease-spillover-from-animals-to-humans-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- 1
- 100
- 12
- 125
- 15%
- 16
- 1998
- 1999
- 20
- 2019
- 2020
- 36
- 39
- 3d
- 7
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ดูดซับ
- เร่งความเร็ว
- เร่ง
- ยอมรับได้
- เข้า
- Accessed
- ตาม
- ลงชื่อเข้าใช้
- ถูกต้อง
- การครอบครอง
- ข้าม
- การดำเนินการ
- กิจกรรม
- เพิ่มเติม
- นอกจากนี้
- การบริหาร
- บุญธรรม
- การนำ
- ความได้เปรียบ
- ข้อได้เปรียบ
- มีผลต่อ
- กับ
- สรุป
- การรวมตัว
- เกษตรกรรม
- AI
- AI / ML
- ช่วย
- จุดมุ่งหมาย
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- การจัดสรร
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- ตาม
- ด้วย
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- Amazon SageMaker เชิงพื้นที่
- Amazon Web Services
- ในหมู่
- an
- การวิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- สัตว์
- สัตว์
- ความผิดปกติ
- การตรวจจับความผิดปกติ
- คาดหวัง
- API
- การใช้งาน
- ประยุกต์
- มีผลบังคับใช้
- เข้าใกล้
- วิธีการ
- เป็น
- AREA
- พื้นที่
- รอบ
- AS
- การประเมิน
- การประเมินผล
- การประเมินผล
- ที่ได้รับมอบหมาย
- ช่วยเหลือ
- ช่วย
- ที่เกี่ยวข้อง
- สมาคม
- At
- เติม
- ออสติน
- เจ้าหน้าที่
- อิสระ
- เฉลี่ย
- AWS
- พื้นหลัง
- วงดนตรี
- บังคลาเทศ
- ฐาน
- ตาม
- เสียงทุ้ม
- ค้างคาว
- BE
- เพราะ
- จะกลายเป็น
- รับ
- ก่อน
- หลัง
- กำลัง
- สิ่งมีชีวิต
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- เกิน
- การผสมผสาน
- สีน้ำเงิน
- ร้านหนังสือเกาหลี
- พรมแดน
- ทั้งสอง
- เขตแดน
- เขตแดน
- ขอบเขต
- กล่อง
- นำมาซึ่ง
- กว้าง
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- built-in
- ภาระ
- แต่
- by
- คำนวณ
- คำนวณ
- การคํานวณ
- CAN
- ไม่ได้
- ความสามารถในการ
- ความสามารถ
- ประโยชน์
- ถูกจับกุม
- กรณี
- แค็ตตาล็อก
- หมวดหมู่
- หมวดหมู่
- ที่เกิดจาก
- CDC
- ศูนย์
- ศูนย์ควบคุมและป้องกันโรค
- ส่วนกลาง
- ผู้บริหารสูงสุด
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- ลักษณะ
- หัวหน้า
- สาธารณรัฐประชาชนจีน
- เลือก
- ชั้น
- การจัดหมวดหมู่
- ชัดเจน
- เมฆ
- ผู้ร่วมก่อตั้ง
- รหัส
- การทำงานร่วมกัน
- การทำงานร่วมกัน
- รวบรวม
- ชุด
- คอลัมน์
- การผสมผสาน
- การสื่อสาร
- ซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- ครอบคลุม
- การคำนวณ
- องค์ประกอบ
- การพิจารณา
- ถือว่า
- คงเส้นคงวา
- ที่มีอยู่
- มี
- ทวีป
- เรื่อย
- ต่อเนื่องกัน
- ตรงกันข้าม
- ควบคุม
- แกน
- หลักสำคัญ
- coronavirus
- ประเทศ
- หน้าปก
- ความคุ้มครอง
- ปกคลุม
- Covid-19
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- การสร้าง
- การสร้าง
- เกณฑ์
- วิกฤติ
- ข้าม
- สำคัญมาก
- CTO
- ด้านวัฒนธรรม
- ลูกค้า
- ประจำวัน
- มืด
- หน้าปัด
- ข้อมูล
- วิเคราะห์ข้อมูล
- จุดข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- กำหนด
- ตัดไม้ทำลายป่า
- ประชากรศาสตร์
- สาธิต
- แสดงให้เห็นถึง
- แสดงให้เห็นถึง
- ขึ้นอยู่กับ
- ปรับใช้
- ที่ได้มา
- กำหนด
- ที่ต้องการ
- ตรวจจับ
- การตรวจพบ
- กำหนด
- พัฒนา
- พัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- เสียชีวิต
- ความแตกต่าง
- ต่าง
- ยาก
- น่ากลัว
- โดยตรง
- การกำกับ
- ภัยพิบัติ
- ภัยพิบัติ
- โรค
- โรค
- การหยุดชะงัก
- ถ่วง
- แตกต่าง
- ความทุกข์
- กระจาย
- ระบบกระจาย
- ตำบล
- ความหลากหลาย
- การแบ่ง
- DJ
- การทำ
- โดเมน
- ขับเคลื่อน
- การขับขี่
- ขนานนามว่า
- สอง
- ที่ซ้ำกัน
- ในระหว่าง
- พลศาสตร์
- แต่ละ
- ก่อน
- โลก
- ง่ายดาย
- ง่าย
- ด้านเศรษฐกิจ
- การศึกษา
- มีประสิทธิภาพ
- มีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- อื่น
- ทำให้สามารถ
- ช่วยให้
- การเปิดใช้งาน
- ห้อมล้อม
- ครอบคลุม
- ห้อมล้อม
- ว่าจ้าง
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- วิศวกร
- ภาษาอังกฤษ
- พรีเมียร์ลีกอังกฤษ
- ช่วย
- ประเทือง
- ทั้งหมด
- สิ่งแวดล้อม
- สิ่งแวดล้อม
- จำเป็น
- สร้าง
- การสร้าง
- ประเมินค่า
- ประเมิน
- เหตุการณ์
- เหตุการณ์
- ในที่สุด
- ทุกๆ
- วิวัฒนาการ
- วิเคราะห์
- ตัวอย่าง
- ผู้บริหารงาน
- ประสบการณ์
- ชำนาญ
- ความชำนาญ
- อย่างชัดเจน
- การสำรวจ
- สำรวจ
- สำรวจ
- ขยายออก
- การขยาย
- กว้างขวาง
- สารสกัด
- การสกัด
- อำนวยความสะดวก
- อำนวยความสะดวก
- ปัจจัย
- ปัจจัย
- ตก
- ที่ชื่นชอบ
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- สาขา
- รูป
- เนื้อไม่มีมัน
- กรอง
- ฟิลเตอร์
- สุดท้าย
- หา
- บริษัท
- โฟกัส
- มุ่งเน้น
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- ป่า
- ฟอร์ม
- รูป
- รูปแบบ
- พบ
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- พื้นฐาน
- การระดมทุน
- ต่อไป
- อนาคต
- รวมตัวกัน
- สร้าง
- ฟังก์ชั่น
- ในทางภูมิศาสตร์
- ตามภูมิศาสตร์
- จอร์จ
- ได้รับ
- เหตุการณ์ที่
- สุขภาพโลก
- ทั่วโลก
- เป้าหมาย
- รัฐบาล
- GP
- กราฟิก
- ใหญ่ที่สุด
- สีเขียว
- แขก
- โพสต์ของผู้เข้าพัก
- Gupta
- มือบน
- เทียม
- มี
- he
- สุขภาพ
- ระบบสุขภาพ
- การดูแลสุขภาพ
- ช่วย
- จุดสูง
- ความละเอียดสูง
- ที่สูงที่สุด
- ไฮไลท์
- อย่างสูง
- ของเขา
- ทางประวัติศาสตร์
- อดีต
- เจ้าภาพ
- เจ้าภาพ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HPC
- HTML
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- ปัจจัยมนุษย์
- มนุษย์
- ID
- ประจำตัว
- ระบุ
- แยกแยะ
- ระบุ
- if
- ภาพ
- การจำแนกรูปภาพ
- ภาพ
- ภาพ
- การถ่ายภาพ
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินงาน
- นำเข้า
- การปรับปรุง
- in
- ในอื่น ๆ
- ประกอบด้วย
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- รวมเข้าด้วยกัน
- รวม
- ดัชนี
- ดัชนี
- อินเดีย
- ตัวบ่งชี้
- ตัวชี้วัด
- ดัชนี
- อุตสาหกรรม
- ติดเชื้อ
- มีอิทธิพล
- มีอิทธิพล
- แจ้ง
- ข้อมูล
- ให้ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- ความฉลาด
- แรกเริ่ม
- ความคิดริเริ่ม
- นวัตกรรม
- เทคโนโลยีที่ทันสมัย
- อินพุต
- ข้อมูลเชิงลึก
- ตัวอย่าง
- สำคัญ
- การบูรณาการ
- บูรณาการ
- โต้ตอบ
- ปฏิสัมพันธ์
- ปฏิสัมพันธ์
- การโต้ตอบ
- อยากเรียนรู้
- อินเตอร์เฟซ
- International
- ในระดับนานาชาติ
- ตัด
- เข้าไป
- การสอบสวน
- IT
- ITS
- การสัมภาษณ์
- เข้าร่วม
- jpg
- เพียงแค่
- แค่หนึ่ง
- คีย์
- ชนิด
- ที่รู้จักกัน
- ห้องปฏิบัติการ
- ที่ดิน
- ภาษา
- ใหญ่
- ขนาดใหญ่
- ทน
- ชั้น
- ชั้น
- นำ
- นำไปสู่
- พันธมิตร
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ซ้าย
- ชั้น
- ระดับ
- การใช้ประโยชน์
- ห้องสมุด
- ชีวิต
- วิทยาศาสตร์สิ่งมีชีวิต
- เบา
- กดไลก์
- ความเป็นไปได้
- น่าจะ
- LIMIT
- การ จำกัด
- ชีวิต
- LLM
- ในประเทศ
- รัก
- ต่ำที่สุด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- หลัก
- ทำ
- มาเลเซีย
- การจัดการ
- หลาย
- แผนที่
- การทำแผนที่
- ตลาด
- คณิตศาสตร์
- อาจ..
- มาตรการ
- ทางการแพทย์
- การผสม
- วิธี
- เมตริก
- ไมเคิล
- อาจ
- ล้าน
- บรรเทา
- ML
- แบบ
- การสร้างแบบจำลอง
- โมเดล
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- มากที่สุด
- ส่วนใหญ่
- หลายแง่มุม
- หลาย
- ดนตรี
- ชื่อ
- โดยธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- ใหม่
- ถัดไป
- ไม่แสวงหาผลกำไร
- สมุดบันทึก
- นวนิยาย
- ตอนนี้
- มึน
- วัตถุ
- การสังเกต
- ได้รับ
- เกิดขึ้น
- of
- เสนอ
- มักจะ
- on
- ONE
- เพียง
- การดำเนินการ
- or
- organizacja
- องค์กร
- อื่นๆ
- ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- การระบาดของโรค
- ที่ระบุไว้
- เอาท์พุต
- ด้านนอก
- เกิน
- คุยโว
- ภาพรวม
- หมีแพนด้า
- การระบาดกระจายทั่ว
- พารามิเตอร์
- โดยเฉพาะ
- ความร่วมมือ
- ผ่าน
- หลงใหล
- อดีต
- ได้สิทธิบัตร
- ผู้ป่วย
- รูปแบบ
- พอล
- คน
- เปอร์เซ็นต์
- การปฏิบัติ
- ดำเนินการ
- ระยะเวลา
- มุมมอง
- เปรู
- ปรากฏการณ์
- กายภาพ
- แพทย์
- เสา
- เป็นจุดสำคัญ
- พิกเซล
- ดาวเคราะห์
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- เล่น
- จุด
- รูปหลายเหลี่ยม
- ป๊อป
- ประชากร
- ประชากร
- ตำแหน่ง
- เป็นไปได้
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- คาดการณ์
- การคาดการณ์
- นายกรัฐมนตรี
- เตรียมการ
- นำเสนอ
- การป้องกัน
- ประถม
- จัดลำดับความสำคัญ
- เชิงรุก
- อาจ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ก่อ
- ผลิต
- โปรแกรม
- คุณสมบัติ
- คุณสมบัติ
- เป็นเจ้าของ
- ให้
- ให้
- ให้
- การให้
- สาธารณะ
- สาธารณสุข
- หลาม
- คุณภาพ
- วัดปริมาณ
- เชิงปริมาณ
- ได้เร็วขึ้น
- พิสัย
- ตั้งแต่
- รวดเร็ว
- คะแนน
- ดิบ
- การอ่าน
- สีแดง
- ลด
- การลดลง
- อ้างอิง
- สะท้อนให้เห็นถึง
- ของแคว้น
- ในระดับภูมิภาค
- ภูมิภาค
- เกี่ยวข้อง
- ความสัมพันธ์
- ตรงประเด็น
- รีโมท
- การกำจัด
- ลบ
- การรายงาน
- รายงาน
- การแสดง
- ตัวแทน
- เป็นตัวแทนของ
- แสดงให้เห็นถึง
- การวิจัย
- ทรัพยากร
- แหล่งข้อมูล
- คำตอบ
- ผลสอบ
- เปิดเผย
- เผยให้เห็น
- รวย
- ขวา
- ความเสี่ยง
- ความเสี่ยง
- แม่น้ำ
- แข็งแรง
- บทบาท
- วิ่ง
- sagemaker
- SAND
- ดาวเทียม
- ลด
- ที่ปรับขนาดได้
- ฉาก
- SCI
- วิทยาศาสตร์
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- ภาค
- ความปลอดภัย
- ที่กำลังมองหา
- การเลือก
- ระดับอาวุโส
- ให้บริการอาหาร
- บริการ
- การตั้งถิ่นฐาน
- หลาย
- รุนแรง
- รูปร่าง
- การสร้าง
- ที่ใช้ร่วมกัน
- น่า
- แสดงให้เห็นว่า
- สำคัญ
- อย่างมีความหมาย
- ตั้งแต่
- เดียว
- ทักษะ
- เศษเล็กเศษน้อย
- หิมะ
- So
- ที่ทำให้หรือกลายเป็นไม่เมา
- สังคม
- ทางเศรษฐกิจและสังคม
- ซอฟต์แวร์
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- แหล่งที่มา
- ครอบคลุม
- เกี่ยวกับอวกาศ
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- ความเร็ว
- กระจาย
- ฤดูใบไม้ผลิ
- ข้อความที่เริ่ม
- ที่เริ่มต้น
- สถิติ
- สถิติ
- Status
- ขั้นตอน
- กลยุทธ์
- กระแส
- เพรียวลม
- เชือก
- แข็งแรง
- การศึกษา
- ภายหลัง
- เป็นกอบเป็นกำ
- ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- แนะนำ
- ดวงอาทิตย์
- สนับสนุน
- ที่สนับสนุน
- รองรับ
- พื้นผิว
- การเฝ้าระวัง
- ความอ่อนไหว
- ระบบ
- ระบบ
- เอา
- เป้าหมาย
- ทีม
- เทคโนโลยี
- วิชาการ
- ทักษะทางเทคนิค
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- ทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- พื้นที่
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- ภัยคุกคาม
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- ไปทาง
- แบบดั้งเดิม
- การจราจร
- รถไฟ
- การฝึกอบรม
- โอน
- แปลง
- การแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- เปลี่ยน
- การส่งผ่าน
- ที่เชื่อถือ
- เพลง
- สอง
- TX
- ชนิด
- ชนิด
- ในที่สุด
- เข้าใจ
- ความเข้าใจ
- ขนาน
- ไม่ทราบ
- ในเมือง
- ใช้
- มือสอง
- ใช้
- การใช้
- ความคุ้มค่า
- ความคุ้มค่า
- ตัวแปร
- ต่างๆ
- พืชผัก
- รุ่น
- แนวดิ่ง
- รายละเอียด
- ไวรัส
- ไวรัส
- วิสัยทัศน์
- เยี่ยมชมร้านค้า
- ภาพ
- การสร้างภาพ
- เห็นภาพ
- คำเตือน
- คือ
- น้ำดื่ม
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- น้ำหนัก
- ดี
- ไป
- คือ
- เปียก
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- ใคร
- แพร่หลาย
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- งาน
- เวิร์กโฟลว์
- โรงงาน
- โลก
- องค์การอนามัยโลก
- X
- ปี
- ปี
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล
- โซน