这是一篇客座文章,由 HSR.health 的 Ajay K Gupta、Jean Felipe Teotonio 和 Paul A Churchyard 共同撰写。
HSR。健康 是一家地理空间健康风险分析公司,其愿景是通过人类的聪明才智和数据分析的集中和准确应用来解决全球健康挑战。在这篇文章中,我们提出了一种预防人畜共患疾病的方法,该方法使用 Amazon SageMaker 地理空间功能 创建一种工具,为健康科学家提供更准确的疾病传播信息,帮助他们更快地挽救更多生命。
人畜共患疾病影响动物和人类。疾病从动物到人类的转变,称为 溢出,是我们星球上不断发生的现象。根据疾病控制和预防中心等卫生组织的说法(疾病预防控制中心) 和世界卫生组织 (WHO),中国武汉一个菜市场的溢出事件很可能导致了 2019 年冠状病毒病(COVID-19)。研究表明,果蝠体内发现的一种病毒发生了显着突变,从而能够感染人类。 COVID-19 的最初患者或“零号患者”可能引发了随后的局部疫情,并最终在国际上蔓延。高铁。健康人畜共患病溢出风险指数旨在帮助在这些早期疫情跨越国际边界并导致广泛的全球影响之前识别它们。
公共卫生部门对抗区域性疫情传播的主要武器是疾病监测:公共卫生系统不同级别之间的疾病报告、调查和数据通信的整个连锁系统。该系统不仅依赖于人为因素,还依赖于技术和资源来收集疾病数据、分析模式并创建从地方到区域再到中央卫生当局的一致且连续的数据传输流。
新冠肺炎 (COVID-19) 从局部暴发发展为全球各大洲疾病的速度之快,应该是一个令人警醒的例子,说明迫切需要利用创新技术来创建更高效、更准确的疾病监测系统。
人畜共患疾病蔓延的风险与影响人类与野生动物互动频率的多种社会、环境和地理因素密切相关。高铁.健康的 人畜共患疾病溢出风险指数使用了 20 多种历史上已知的不同地理、社会和环境因素,这些因素会影响人类与野生动物相互作用的风险,从而影响人畜共患疾病溢出风险。其中许多因素可以通过卫星图像和遥感的结合来绘制。
在这篇文章中,我们将探讨 HSR 如何实现。健康 使用 SageMaker 地理空间功能从卫星图像和遥感中检索相关特征,以开发风险指数。 SageMaker 地理空间功能使数据科学家和机器学习 (ML) 工程师可以轻松使用地理空间数据构建、训练和部署模型。借助 SageMaker 地理空间功能,您可以高效地转换或丰富大规模地理空间数据集,使用预先训练的 ML 模型加速模型构建,并使用 3D 加速图形和内置可视化工具在交互式地图上探索模型预测和地理空间数据。
使用机器学习和地理空间数据来缓解风险
机器学习对于空间或时间数据的异常检测非常有效,因为它能够从数据中学习,而无需明确编程来识别特定类型的异常。空间数据与物体的物理位置和形状相关,通常包含传统算法难以分析的复杂模式和关系。
将机器学习与地理空间数据相结合可以增强系统检测异常和异常模式的能力,这对于预警系统至关重要。这些系统在环境监测、灾害管理和安全等领域至关重要。使用历史地理空间数据进行预测建模使组织能够识别潜在的未来事件并为其做好准备。这些事件的范围从自然灾害和交通中断到本文讨论的疾病爆发。
检测人畜共患病溢出风险
为了预测人畜共患病溢出风险,HSR。健康 采取了多式联运的方式。通过使用多种数据类型(包括环境、生物地理和流行病学信息),该方法可以对疾病动态进行全面评估。这种多方面的视角对于制定积极措施和快速应对疫情至关重要。
该方法包括以下组成部分:
- 疾病和爆发数据 – 高铁。健康 使用以下机构提供的广泛疾病和疫情数据 吉迪恩 和世界卫生组织(WHO),这是全球流行病学信息的两个值得信赖的来源。这些数据是分析框架的基本支柱。对于 Gideon,可以通过 API 访问数据;对于 WHO,HSR。健康 建立了一个大型语言模型(LLM)来从过去的疾病爆发报告中挖掘疫情数据。
- 对地观测数据 – 环境因素、土地利用分析和栖息地变化检测是评估人畜共患病风险不可或缺的组成部分。这些见解可以从基于卫星的地球观测数据中得出。高铁。健康 能够通过使用 SageMaker 地理空间功能访问和操作大规模地理空间数据集来简化地球观测数据的使用。 SageMaker 地理空间提供丰富的数据目录,包括来自 USGS Landsat-8、Sentinel-1、Sentinel-2 等的数据集。还可以引入其他数据集,例如来自 Planet Labs 的高分辨率图像。
- 风险的社会决定因素 – 除了生物和环境因素之外,HSR 团队。健康 还考虑了社会决定因素,其中包括各种社会经济和人口指标,并在塑造人畜共患病溢出动态方面发挥着关键作用。
从这些组成部分来看,HSR。健康 评估了一系列不同的因素,以下特征已被确定对识别人畜共患病溢出风险具有影响力:
- 动物栖息地和居住区 – 了解潜在人畜共患宿主的栖息地及其居住区对于评估传播风险至关重要。
- 人口中心 – 靠近人口稠密地区是一个关键考虑因素,因为它影响人与动物互动的可能性。
- 栖息地的丧失 – 自然栖息地的退化,特别是森林砍伐造成的退化,可能会加速人畜共患病的溢出事件。
- 人与荒地的界面 – 人类住区与野生动物栖息地交叉的地区是人畜共患病传播的潜在热点。
- 社会特征 – 社会经济和文化因素可显着影响人畜共患病风险和 HSR。健康 也检查了这些。
- 人体健康特征 – 当地人群的健康状况是一个重要变量,因为它影响易感性和传播动态。
解决方案概述
HSR。健康的工作流程包括数据预处理、特征提取以及使用 ML 技术创建信息可视化。这样可以清楚地了解数据从原始形式到可操作见解的演变。
以下是工作流程的可视化表示,从 Gideon 的输入数据、地球观测数据和风险数据的社会决定因素开始。
使用 SageMaker 地理空间功能检索和处理卫星图像
卫星数据构成了构建风险指数分析的基石,提供了有关环境变化的关键信息。为了从卫星图像中获取见解,HSR。健康 使用 地球观测工作 (EOJ)。 EOJ 能够采集和转换从地球表面收集的栅格数据。 EOJ 从指定数据源(例如卫星星座)获取特定区域和时间段的卫星图像。然后它将一个或多个模型应用于检索到的图像。
此外, 亚马逊SageMaker Studio 提供预装常用地理空间库的地理空间笔记本。该笔记本可以在 Python 笔记本环境中直接可视化和处理地理空间数据。可以在地理空间笔记本环境中创建 EOJ。
要配置 EOJ,需要使用以下参数:
- 输入配置 – 输入配置指定数据源和数据采集期间要使用的过滤标准:
- 栅格数据集合Arn – 指定从中收集数据的卫星。
- 感兴趣的领域 – 感兴趣的地理区域 (AOI) 定义图像收集的多边形边界。
- 时间范围过滤器 – 感兴趣的时间范围:
{StartTime: <string>, EndTime: <string>}
. - 属性过滤器 – 其他属性过滤器,例如可接受的云覆盖百分比或所需的太阳方位角。
- 作业配置 – 此配置定义要应用于检索的卫星图像数据的作业类型。它支持波段数学、重采样、地理马赛克或云去除等操作。
以下示例代码演示了运行 EOJ 以进行云删除,代表 HSR 执行的步骤。健康:
HSR。健康 使用多种操作来预处理数据并提取相关特征。这包括土地覆盖分类、绘制温度变化图和植被指数等操作。
与指示植被健康状况相关的一种植被指数是归一化植被指数 (NDVI)。 NDVI 通过使用植被反射的近红外光和植被吸收的红光来量化植被健康状况。随着时间的推移监测 NDVI 可以揭示植被的变化,例如森林砍伐等人类活动的影响。
以下代码片段演示了如何根据经过去云处理的数据计算植被指数(例如 NDVI):
我们可以使用 SageMaker 地理空间功能可视化作业输出。 SageMaker 地理空间功能可以帮助您在底图上叠加模型预测,并提供分层可视化,使协作更加轻松。借助 GPU 驱动的交互式可视化工具和 Python 笔记本,可以在一个视图中探索数百万个数据点,从而促进对见解和结果的协作探索。
本文中概述的步骤仅演示了 HSR 所提供的众多基于栅格的功能之一。健康 已提取以创建风险指数。
将基于栅格的特征与健康和社会数据相结合
以栅格格式提取相关特征后,HSR。健康 使用分区统计来聚合分配了社会和健康数据的行政边界多边形内的栅格数据。该分析结合了栅格和矢量地理空间数据。这种聚合允许在地理数据框中管理栅格数据,这有助于将其与健康和社会数据集成以生成最终的风险指数。
以下代码片段演示了如何将栅格数据聚合到管理矢量边界:
为了有效评估提取的特征,机器学习模型用于预测代表每个特征的因素。使用的模型之一是支持向量机 (SVM)。 SVM 模型有助于揭示数据中的模式和关联,为风险评估提供信息。
该指数代表对风险水平的定量评估,计算为这些因素的加权平均值,以帮助了解各个地区潜在的溢出事件。
下左图显示了将秘鲁北部测试区场景的图像分类聚合到区行政级别,并计算出2018-2023年森林面积的变化。森林砍伐是决定人畜共患病溢出风险的关键因素之一。右图突出显示了所覆盖区域内的人畜共患病溢出风险严重程度,范围从最高(红色)到最低(深绿色)风险。由于场景中捕获的土地覆盖的多样性,该区域被选为图像分类的训练区域之一,包括:城市、森林、沙地、水、草地和农业等。此外,由于森林砍伐和人与动物之间的相互作用,这是潜在人畜共患病溢出事件的众多关注领域之一。
通过采用这种多模式方法,包括疾病爆发的历史数据、地球观测数据、社会决定因素和机器学习技术,我们可以更好地理解和预测人畜共患溢出风险,最终将疾病监测和预防策略指导到爆发风险最大的地区。以下屏幕截图显示了人畜共患病溢出风险分析输出的仪表板。该风险分析强调了新的潜在人畜共患疾病暴发的资源和监测可以在哪里发生,以便在下一种疾病成为地方病或新的大流行之前得到遏制。
预防流行病的新方法
1998年,马来西亚尼帕河沿岸,从1998年秋天到1999年春天,有265人感染了一种当时未知的病毒,导致急性脑炎和严重的呼吸窘迫。其中105人死亡,死亡率39.6%。相比之下,COVID-19 未经治疗的死亡率为 6.3%。从那时起,尼帕病毒(现在被称为尼帕病毒)走出了森林栖息地,引发了 20 多起致命疫情,主要发生在印度和孟加拉国。
像尼帕病毒这样的病毒每年都会出现,给我们的日常生活带来挑战,特别是在建立强大、持久和健全的疾病监测和检测系统更加困难的国家。这些检测系统对于降低与此类病毒相关的风险至关重要。
使用机器学习和地理空间数据的解决方案(例如人畜共患病溢出风险指数)可以帮助当地公共卫生当局优先将资源分配给风险最高的地区。通过这样做,他们可以建立有针对性的局部监测措施,以便在区域疫情蔓延到境外之前发现并制止它们。这种方法可以显着限制疾病爆发的影响并挽救生命。
结论
这篇文章展示了高铁如何。健康 通过整合地理空间数据、健康、社会决定因素和机器学习,成功开发了人畜共患病溢出风险指数。通过使用 SageMaker,该团队创建了一个可扩展的工作流程,可以查明未来潜在流行病的最重大威胁。有效管理这些风险可以减轻全球疾病负担。降低流行病风险所带来的巨大经济和社会优势怎么强调也不为过,其好处遍及区域和全球。
HSR。健康 使用 SageMaker 地理空间功能初步实施了人畜共患病溢出风险指数,目前正在寻求合作伙伴关系以及东道国和资金来源的支持,以进一步开发该指数并将其应用扩展到世界各地的其他地区。有关高铁的更多信息。健康 和人畜共患病溢出风险指数,请访问 www.hsr.health.
通过探索 SageMaker 地理空间功能,发现将地球观测数据集成到您的医疗保健计划中的潜力。欲了解更多信息,请参阅 Amazon SageMaker 地理空间功能,或参与 其他例子 获得实践经验。
作者简介
阿贾伊·K·古普塔 是 HSR.health 的联合创始人兼首席执行官,该公司通过地理空间技术和人工智能技术来颠覆和创新健康风险分析,以预测疾病的传播和严重程度。并向行业、政府和卫生部门提供这些见解,以便他们能够预测、减轻和利用未来的风险。工作之余,你会发现 Ajay 在麦克风后面大声唱着他最喜欢的 U2、Sting、George Michael 或 Imagine Dragons 的流行音乐。
让·费利佩·特奥托尼奥 Jean Felipe 是一位积极进取的医生,也是医疗质量和传染病流行病学方面充满热情的专家,领导 HSR.health 公共卫生团队。他致力于利用 GeoAI 方法为当今时代最大的健康挑战开发解决方案,从而减轻全球疾病负担,从而改善公共健康。工作之余,他的爱好包括阅读科幻书籍、徒步旅行、英格兰超级联赛和弹低音吉他。
保罗墓地HSR.health 首席技术官兼首席地理空间工程师,利用其广泛的技术技能和专业知识为公司构建核心基础设施及其专利和专有的 GeoMD 平台。此外,他和数据科学团队将地理空间分析和人工智能/机器学习技术纳入 HSR.health 生成的所有健康风险指数中。工作之余,Paul 是一位自学成才的 DJ,并且热爱雪。
雅诺什·沃施茨 是 AWS 的高级解决方案架构师,专门从事地理空间 AI/ML。 他拥有超过 15 年的经验,支持全球客户利用人工智能和机器学习开发利用地理空间数据的创新解决方案。 他的专业知识涵盖机器学习、数据工程和可扩展的分布式系统,并拥有强大的软件工程背景和自动驾驶等复杂领域的行业专业知识。
埃米特·纳尔逊 是 AWS 的客户经理,为医疗保健和生命科学、地球/环境科学和教育垂直领域的非营利研究客户提供支持。他的主要关注点是支持跨分析、AI/ML、高性能计算 (HPC)、基因组学和医学成像的用例。 Emmett 于 2020 年加入 AWS,总部位于德克萨斯州奥斯汀。
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- Sumber: 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/
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