ניתן להשתמש בגורמים מקומיים כמו טמפרטורה עונתית, מדד מים וצמחייה תלוי שנה ונתונים על צפיפות בעלי חיים כדי לחזות התפרצויות אזוריות של שפעת העופות באירופה. כך ממצא צוות מחקר בראשות האפידמיולוג, המתמטיקאי והסטטיסטיקאי פרופ' ד"ר יואקים רוקלוב. החוקרים מאוניברסיטת היידלברג פיתחו מודל למידת מכונה שיכול לחזות דפוסי התפרצות של שפעת העופות פתוגניים ביותר באירופה בדיוק רב באמצעות אינדיקטורים שונים. גישת המודלים ואיסוף הנתונים הממוקד יכולים אפוא לתרום לאמצעי מניעה יזומים.
זיהום נגיף שפעת העופות הפתוגני ביותר – הידוע בכינויו שפעת העופות – פוגע בעיקר בציפורים. עם זאת, גם יונקים נדבקים יותר ויותר. זה, מדווחים החוקרים, מגדיל את ההסתברות שהנגיף יעבור לבני אדם. כדי לחזות טוב יותר התפרצויות שפעת העופות ולהפעיל אמצעי מניעה מוקדמים, הצוות של פרופ' רוקלוב במרכז הבינתחומי למחשוב מדעי ובמכון היידלברג לבריאות גלובלית פיתח מודל המשלב אינדיקטורים שונים להתפרצות אפשרית ומשתמש בשיטות למידת מכונה למידול.
המודל אומן באמצעות נתונים של התפרצויות שפעת העופות באירופה שתועדו בין השנים 2006 ל-2021. כאינדיקטורים פוטנציאליים לאירוע קרוב, החוקרים של היידלברג זיהו גורמים מקומיים כמו תנאי טמפרטורה ומשקעים, מיני ציפורי הבר, צפיפות חוות העופות, הרכב הצמחייה ומפלסי המים. על ידי שילוב של משתנים עונתיים ואזוריים מורכבים אלה, החוקרים הצליחו ליצור מודל של דפוסי התפרצות עם דיוק של עד 94 אחוז.
"שילוב גישת המודלים שלנו ואיסוף נתונים ממוקד יכול לעזור לנו למפות בצורה מדויקת יותר את האזורים והעונות בסיכון גבוה שבהם יש סיכוי גבוה יותר להתפרצות של שפעת העופות," מדגיש Joacim Rocklöv, פרופסור אלכסנדר פון הומבולדט העורך מחקר על השפעות האקלים והשינויים הסביבתיים על בריאות הציבור במספר פרויקטים באוניברסיטה ובבית החולים האוניברסיטאי היידלברג. לדברי פרופ' Rocklöv, תוצאות המחקר יכולות לשמש לתכנון תוכניות מעקב אזוריות ברחבי אירופה ולשפר את הגילוי המוקדם.
עבודת המחקר מומנה על ידי קרן אלכסנדר פון הומבולדט במסגרת תוכנית Horizon Europe של האיחוד האירופי. התוצאות פורסמו בכתב העת "Scientific Reports".
