Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Veterinary Science.
Для исследования авторы собрали сведения о вспышках, зарегистрированных с января 2006 года по апрель 2024 года. Исходный массив включал 458 отчетов, из которых 456 относились к подтвержденным вспышкам этого заболевания. Большинство случаев связаны с высокопатогенном гриппом птиц H5N1 (393 записи), еще 55 случаев — с H5N8, а в восьми записях подтип не был указан. Данные были получены из информационных систем Всемирной организации охраны здоровья животных (ВОЗЖ) и Глобальной информационной системы ФАО по болезням животных.
При этом исследователи ориентировались на те отчеты, в которых были подтвержденные географические координаты. А такими оказалась только часть изученной документации.
Модель учла 94 фактора
Чтобы определить, какие территории могут быть связаны с повышенным риском, исследователи сопоставили данные о вспышках с 94 экологическими, климатическими, сельскохозяйственными и антропогенными показателями.
Среди них — плотность населения и птицеводства, показатели осадков и влажности, температура поверхности земли, растительность, наличие водоемов, землепользование и другие характеристики. Для анализа территорию Индии разделили на более чем 115 тыс. шестиугольных участков площадью около 5,16 км² каждый.
Ученые использовали восемь алгоритмов машинного обучения и затем объединили результаты. Они подчеркивают, что полученные значения следует трактовать лишь как указание на возможный риск, а не как абсолютную вероятность возникновения вспышки.
Где риск оказался выше
Согласно построенной модели, территории с повышенными рисками сосредоточены прежде всего в восточных и северо-восточных районах Индии, прибрежных территориях и отдельных районах юга страны.
Причем исследователи создали отдельный слой, который показывает, в каких районах прогноз менее надежен. По мнению авторов, совместное использование карты рисков и фильтра для оценки неопределенности поможет эффективнее выбирать территории для эпидемиологического и эпизоотического мониторинга.
Как сообщала «Ветеринария и жизнь», Московская ветакадемия имени К.И. Скрябина в ноябре представит рабочую модель цифровой платформы для прогнозирования и управления рисками распространения экономически значимых болезней животных. Первый разработанный компонент тоже анализирует «миграцию» гриппа птиц.
