Alcuni ricercatori brasiliani, con l’ausilio di strumenti di intelligenza artificiale, hanno sviluppato un programma informatico in grado di identificare, attraverso fotografie aeree realizzate da droni, serbatoi d’acqua e piscine in zone aperte. La proposta è utilizzare le immagini catturate come indicatore di aree particolarmente vulnerabili alle infestazioni da parte della zanzara Aedes aegypti, che trasmette malattie come dengue, chikungunya, febbre gialla, virus Mayaro e Zika.
La ricerca è stata supportata dalla FAPESP (Fondazione di sostegno alla ricerca dello Stato di San Paolo) e condotta da ricercatori dell’Università di San Paolo (USP), dell’Università Federale di Minas Gerais (UFMG) e della Soprintendenza di controllo di endemie (SUCEN) della Segreteria di salute dello Stato di San Paolo.
Precedenti ispezioni hanno già dimostrato che le aree più disagiate delle città sono maggiormente predisposte alla diffusione della febbre dengue. In altre parole, l’utilizzo di un modello di aggiornamento dello stato socio-economico relativamente dinamico, soprattutto rispetto al censimento, che viene effettuato ogni dieci anni ed è soggetto a ritardi, sarebbe in grado di rinnovare più rapidamente i dati e aiutare a dare priorità alla prevenzione delle malattie.
Al fine di validare e perfezionare il modello, i ricercatori mirano a incorporare altri elementi da rilevare attraverso le foto aeree e a quantificare i tassi di infestazione reale delle zanzare in una determinata zona. Si spera di creare un diagramma di flusso che possa essere applicato in diverse città per trovare aree a rischio senza la necessità di monitoraggio presenziale, una pratica che richiede tempo e denaro pubblico.
In uno studio precedente, il gruppo aveva già utilizzato l’intelligenza artificiale a Belo Horizonte, Minas Gerais. I ricercatori avevano applicato un algoritmo informatico alle immagini satellitari e, attraverso un processo di apprendimento profondo, il programma aveva iniziato a identificare modelli nelle immagini che indicano la presenza di recipienti d’acqua. Man mano, il sistema è diventato in grado di differenziare le strutture da solo.
Per l’attuale ricerca, gli esperti hanno delimitato quattro aree di Campinas, San Paolo, caratterizzate da differenti contesti socio-economici in base ai dati dell’Istituto brasiliano di geografia e statistica (IBGE). Un drone dotato di telecamera ad alta risoluzione ha sorvolato e ripreso queste zone, creando un database fotografico. Il passo successivo è stato eseguire il trasferimento della tecnica di apprendimento. Con le immagini ottenute nella città, i modelli sono diventati più affidabili per l’area, raggiungendo una precisione del 90,23% per il rilevamento delle piscine e dell’87,53% per il rilevamento dei serbatoi.
Con l’algoritmo opportunamente addestrato, i ricercatori si sono serviti di altre immagini per calcolare la concentrazione di serbatoi e piscine esposti in quelle quattro aree di Campinas, precedentemente selezionate. Incrociando queste informazioni con i dati IBGE, si è notato che gli indici socio-economici sono più bassi nelle zone con una maggiore concentrazione di serbatoi e più alti dove ci sono più piscine. Poiché le aree svantaggiate sono più soggette a focolai delle zanzare, questo modello aiuterebbe già a combattere le malattie da esse provocate.
Il problema della febbre dengue
La febbre dengue è una delle prime dieci minacce per la salute globale e anche quella di più rapida diffusione. Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), c’è stato un aumento di trenta volte dell’incidenza negli ultimi 50 anni. Il virus è trasmesso dalle zanzare femmine e più della metà della popolazione mondiale è a rischio. Ogni anno si stima che nel pianeta si verifichino 390 milioni di infezioni, provocando fino a 36 mila decessi. Il miglior modo di prevenzione è il trattamento dei luoghi in cui questi insetti depongono le uova, come i recipienti artificiali di acqua.