(English below)
“Ngành Y tế về bản chất là phức tạp, liên ngành và đa lĩnh vực, mang lại nhiều cơ hội để khai thác dữ liệu Quan sát Trái đất thông qua việc áp dụng các công cụ Trí tuệ nhân tạo và các kỹ thuật mô hình sáng tạo. Trong bối cảnh đó, ESA đang tích cực tìm kiếm sự hợp tác với các tổ chức nhà nước và tư nhân và các tổ chức phi chính phủ, để đồng thiết kế các giải pháp mới có thể cải thiện hiệu lực và hiệu quả của các chính sách và hoạt động chăm sóc sức khỏe, tạo ra các xã hội bền vững hơn ”theo Tiến sĩ Stefano Ferretti từ Ban Giám đốc Chương trình Quan sát Trái đất của ESA.

Trong khuôn khổ Phòng Khoa học, Ứng dụng và Khí hậu của EOP, một dự án như vậy đã được hoàn thành gần đây nhờ công trình đổi mới được thực hiện bởi các đối tác trong ngành cùng với các cơ quan y tế công cộng của Ý. Dự án đề cập đến vi rút Tây sông Nile (WNV), là một bệnh do muỗi truyền, thường truyền sang người qua vết đốt của một con muỗi bị nhiễm bệnh. Hậu quả của nó có thể rất nghiêm trọng đối với sức khỏe con người, trong 2% trường hợp, có 2% trường hợp bị tổn thương nghiêm trọng đến hệ thần kinh hoặc các cơ quan khác, thậm chí tử vong. Hơn nữa, ảnh hưởng đến động vật, đặc biệt là ngựa, nhiễm trùng có thể dẫn đến tác động kinh tế ở một số khu vực trên hành tinh. Trong bối cảnh này, nhiều nguồn lực được dành để giải quyết vấn đề hiện đang là vấn đề toàn cầu.

Để WNV lây lan, cần phải có một số điều kiện khí hậu và môi trường nhất định. Chu kỳ bắt đầu ở các vùng nông thôn, nơi có nhiều nước tù đọng tạo điều kiện cho muỗi sinh sản và các loài chim di cư kiếm ăn. Hoạt động giám sát trong lĩnh vực này rất khắt khe, cả từ góc độ kinh tế và từ quan điểm nguồn nhân lực. Do đó, biết nơi cần tìm là điều cần thiết để can thiệp kịp thời trước khi virus lây lan, huy động tất cả các cơ cấu cần thiết (phòng thí nghiệm, bác sĩ thú y, đội y tế, v.v.) một cách hiệu quả.

Dữ liệu Quan sát Trái đất có được thông qua chòm sao Copernicus của ESA rất hữu ích để hiểu được liệu có các điều kiện khí hậu và môi trường lý tưởng cho sự phát triển của quần thể muỗi và do đó sự lây lan của vi rút hay không (ví dụ: sự hiện diện của nước, độ ẩm của đất, mật độ thực vật, nhiệt độ thích hợp ).

Một số biến số môi trường chính (địa lý, khí hậu và thủy văn) ảnh hưởng đến chu kỳ lây truyền của vi rút có thể được giám sát hiệu quả từ vệ tinh, có khả năng thu thập các thông số này thường xuyên trên phạm vi toàn cầu. Annamaria Conte, Trưởng bộ phận Thống kê và GIS tại Istituto Zooprofilattico dell’Abruzzo e del Molise “G. Caporale ”ở Teramo, Ý, tuyên bố:“ Dữ liệu EO ngày càng sẵn có và phức tạp đã dẫn đến những cơ hội và thách thức mới trong dịch tễ học con người và thú y. Mục tiêu nghiên cứu chính là tạo ra kiến ​​thức mới và thách thức lớn nhất trong thập kỷ tới sẽ là chuyển từ tính khả dụng của dữ liệu lớn sang tạo ra các dịch vụ giá trị gia tăng sáng tạo ”.

Hơn nữa, dữ liệu môi trường như vậy có thể được tích hợp với Trí tuệ nhân tạo để tạo ra các mô hình dự đoán đáng tin cậy hơn. Ví dụ: dự án AIDEO (“Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu quan sát Trái đất: các phương pháp sáng tạo để theo dõi Dịch bệnh Tây sông Nile (WND) lây lan ở Ý”) cung cấp một mô hình để dự đoán vị trí và thời điểm WND có thể lây lan ở Ý. Theo Simone Calderara, Giáo sư tại nhóm nghiên cứu AImageLab của Đại học Modena và Reggio Emilia, Ý: “Với AI và các giải pháp máy học hiện đại, có thể trích xuất kiến ​​thức từ lượng lớn dữ liệu từ các nhiệm vụ EO và khai thác sự phong phú của các mối tương quan yếu và các mẫu lặp lại ẩn chứa bên trong. Mô-đun khai thác kiến ​​thức sâu không được giám sát từ AIDEO có thể là nền tảng của một số ứng dụng khác nhau có thể được hưởng lợi từ việc chuyển giao tích cực kiến ​​thức từ luồng dữ liệu ESA Copernicus ”.

Các ứng dụng có thể có của kỹ thuật phân tích Dữ liệu lớn và Trí tuệ nhân tạo bao gồm nhiều lĩnh vực: từ giám sát biến đổi khí hậu đến quản lý năng lượng và cơ sở hạ tầng, từ bảo vệ môi trường đến sức khỏe.

Các tổ chức nhà nước và công ty tư nhân sẽ có thể khai thác dữ liệu này để biết cụ thể nơi cần can thiệp để ngăn chặn sự lây lan của loại dịch bệnh này và các loại bệnh khác.

Đầu năm nay, Chương trình Quan sát Trái đất của ESA đã tổ chức hội thảo “EO và AI cho sức khỏe và khả năng phục hồi của đô thị”.

Dựa trên kết quả đạt được, ESA hiện đang lên kế hoạch cho các dự án sáng tạo trong lĩnh vực khả năng phục hồi sức khỏe rộng lớn hơn, tìm kiếm các nhà cung cấp dữ liệu tại chỗ và các giải pháp phân tích dữ liệu lớn, tạo ra một khuôn khổ hợp tác vững chắc. Nếu bạn quan tâm đến các chủ đề liên quan đến sức khỏe hoặc nếu bạn có một trường hợp sử dụng cụ thể để đề xuất, vui lòng liên hệ với chúng tôi.

Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo bài viết “Dự đoán lưu hành bệnh do véc tơ truyền với trợ giúp dữ liệu EO”, có trên website EO4society.

-----

EARTH OBSERVAION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR GLOBAL HEALTH 
“The Health sector is by nature complex, interdisciplinary and multi-sectorial, offering a wealth of opportunities for the exploitation of Earth Observation data through the application of Artificial Intelligence tools and innovative modelling techniques. In this context, ESA is actively seeking collaborations with public and private actors and non-governmental organisations, to co-design new solutions that could improve the effectiveness and efficiency of healthcare policies and operations, creating more resilient societies” according to Dr. Stefano Ferretti from the Earth Observation Programme Directorate of ESA.

Within the Science, Applications and Climate Department of EOP, one such project has been recently completed thanks to the innovative work carried out by industry partners together with the public health authorities of Italy. The project addressed the West Nile Virus (WNV), which is a mosquito-borne disease commonly transmitted to humans through the bite of an infected mosquito. Its consequences can be very serious for human health, causing in 2% of cases severe damage to the nervous system or to other organs, and even death. Furthermore, affecting animals, especially horses, the infection can lead to economic impacts in some areas of the planet. In this context, many resources are spent to tackle this problem which is now a global issue.

In order for the WNV to spread, certain climatic and environmental conditions are required. The cycle begins in rural areas, where there is a strong presence of stagnant water that allows the mosquitoes to reproduce and migratory birds to feed. Surveillance activities in the field are extremely demanding, both from an economic perspective and from a human resources point of view. Knowing where to look is therefore essential to intervene promptly before the virus spreads, mobilising all the necessary structures (laboratories, veterinarians, medical teams, etc.) efficiently.

The Earth Observation data obtainable through ESA’s Copernicus constellation is very helpful to understand if the ideal climatic and environmental conditions for mosquito population growth, and hence the spread of the virus, are present (e.g. water presence, soil moisture levels, vegetation density, suitable temperatures).

Some key environmental variables (geographical, climatological and hydrological) that influence the transmission cycle of the virus can be monitored efficiently from satellites, which are capable of capturing these parameters frequently on a global scale. Annamaria Conte, Head of the Statistics and GIS Unit at Istituto Zooprofilattico dell’Abruzzo e del Molise “G. Caporale” in Teramo, Italy, states: “The increasing availability and complexity of EO data has led to new opportunities and challenges in human and veterinary epidemiology. The main research goal is to generate new knowledge and the greatest challenge in the next decade will be to move from big data availability towards creating innovative value-added services”.

Moreover, such environamental data can be integrated with Artificial Intelligence to create more reliable prediction models. For example, the AIDEO project (“Artificial Intelligence and Earth Observation Data: innovative methods for monitoring West Nile Disease (WND) spread in Italy”) provides a model to predict where and when the WND could spread in Italy. According to Simone Calderara, Professor at the AImageLab research group of the University of Modena and Reggio Emilia, Italy: “with AI and modern machine learning solutions it is possible to extract knowledge from the vast amount of data from EO missions and exploit the richness of weak correlations and recurrent patterns hidden inside. The unsupervised deep knowledge extraction module from AIDEO can be the cornerstone of several different applications that can benefit from the positive transfer of knowledge from the ESA Copernicus data stream”.

The possible applications of Artificial Intelligence and Big Data analytics techniques range across many sectors: from climate change monitoring to energy and infrastructures management, from environmental protection to health.

Public entities and private companies will be able to exploit this data to know specifically where to intervene to prevent the spread of this type of disease and others.

Earlier this year, the ESA Earth Observation Programme organized the “EO and AI for Health and Urban Resilience” workshop.

Building on its outcomes, ESA is currently planning innovative projects in the  wider health resilience domain, seeking in-situ data providers and big data analytics solutions, creating a solid framework for collaboration. If you are interested in health-related topics or if you have a specific use case to propose, please get in touch with us.

For more information, please consult the article “Vector-borne disease circulation predicted with EO data help”, available on the EO4society website.

Geolink tổng hợp từ Down2earth