Фактори като местните сезонни температури, индекси на влажност и растителност и данни за разпространение на животните се използват за прогнозиране на регионалните огнища на птичи грип в Европа от учени от Хайделбергския университет, съобщи пресслужбата на учебното заведение, цитирана от БТА.
Екип под ръководството на проф. д-р Йоахим Рокльов, епидемиолог, математик и статистик, е разработил модел за машинно обучение, който може да прогнозира с висока точност разпространението на силно патогенния вирус на птичия грип в различни райони на Европа в зависимост от стойностите на различните индикатори.
Вирусът на птичия грип поразява основно птици, но все по-често от него се заразяват и бозайници. Това увеличава опасността заразата да се разпространява и сред хората. Моделът, разработен от екипа от Интердисциплинарния център за научни изчисления и от Хайделбергския институт за глобално здраве, е обучен да използва данни от документираните случаи на епидемии от птичи грип в Европа в периода 2006-2021 г. Те се комбинират с индикатори като температура, количества валежи, видове диви птици, разпространение на птичи ферми, нива на водните басейни и растителност в съответния регион. С помощта на тези комбинирани показатели моделът е успял да прогнозира с точност до 94 на сто разпространението на зараза с птичи грип.
Изследването на екипа на проф. Рокльов е подкрепено финансово от Фондация „Александър фон Хумболт" в рамките на програма „Хоризонт Европа" на ЕС. Резултатите са публикувани в сп. „Нейчър".
