Globālais moskītu noteikšanas tīkls tiek veidots, izmantojot viedtālruņus

Malārija ir slepkava. Līdz 600 miljoniem cilvēku cieš no šīs slimības, un katru gadu viens miljons no tās mirst. Saskaņā ar UNICEF datiem, lielākā daļa no tiem ir bērni, kas jaunāki par pieciem gadiem un dzīvo Subsahāras Āfrikā.

Tāpēc malārijas izplatības novēršana ir galvenais mērķis. Veselības speciālistiem ir dažādi veidi, kā kontrolēt slimības izplatību. Daži no šiem pasākumiem ir bijuši ļoti veiksmīgi, bet citi mazāk. Taču atšķirība starp panākumiem un neveiksmēm bieži vien ir slikti izprotama.

Viena problēma ir tā, ka malāriju pārnēsā inficēti Anopheles odi, un tie veido tikai nelielu daļu no moskītu sugām. Ir aptuveni 60 Anopheles sugas, kas var pārnēsāt malāriju, no kopumā 3600 dažādām moskītu sugām.

Anopheles stephensi — viena no 40 odu sugām, kas var pārnēsāt malāriju, no kopumā 3600 sugām.

Ir grūti izsekot odus lielās platībās, un vēl grūtāk ir noteikt to sugu. Un tāpēc ir grūti saprast, kā iejaukšanās ietekmē dažādu sugu populācijas. Lai atrisinātu šo problēmu, slimību eksperti ļoti vēlētos, ja viņiem būtu zemu izmaksu sensoru sistēma, lai uzraudzītu moskītu populācijas, kuras var viegli izplatīt attālās vietās.

Ievadiet Yunpeng Li un draugus Oksfordas Universitātē Apvienotajā Karalistē, kuri saka, ka viņi ir izstrādājuši tieši šādu sistēmu. Viņu pieeja izmanto faktu, ka moskītu sugas var atpazīt pēc trokšņa, ko to spārni rada lidojot. Šos trokšņus var uztvert un ierakstīt viedtālrunī.

Tātad komandas sensoru sistēma ir Android viedtālruņa lietotne MozzWear, kas var ierakstīt moskītu trokšņus, kā arī laiku un atrašanās vietu, un pēc tam nosūtīt datus uz centrālo serveri, kurā tiek identificēta suga.

Tā kā viedtālruņi ir plaši pieejami pat daudzās jaunattīstības valstīs, šo sistēmu var samērā viegli izplatīt plaši. Vismaz teorētiski.

Li un co pieeja ir apmācīt mašīnmācības algoritmu, lai atpazītu dažādu sugu raksturīgo akustisko parakstu un pēc tam attiecīgi identificētu kukaiņus.

Dažādi pētījumi ir parādījuši, kā ir iespējams atpazīt odus pēc to radītā trokšņa. Ir pat iespējams atšķirt dzimumus, jo tēviņi maina spārnu sitienu biežumu, lai piesaistītu biedrus. Tomēr dati ir niecīgi.

Tas nav piemērots mašīnmācības algoritmiem, kas var mācīties tikai no liela datu apjoma, ko parasti iepriekš komentē cilvēki. Šajā gadījumā šīs datu kopas vienkārši nav izveidotas. Tāpēc Li un co ir sākuši milzīgo uzdevumu izveidot savu datubāzi ar kolēģu un pilsoņu zinātnieku palīdzību.

Pirmkārt, viņi apkopoja odu ierakstus, ko savāca Slimību kontroles un profilakses centri ASV un ASV armijas militārās pētniecības vienība Kisumu, Kenijā. Tie ietvēra septiņas dažādas sugas un kopumā 62 dažādus paraugus.

Pēc tam komanda atzīmē attiecīgās iezīmes šo ierakstu spektrogrāfā, izmantojot pilsoņu zinātnieku pūļa pakalpojumu Zooniverse. Pirmais šo zinātnieku uzdevums ir katrā ierakstā atzīmēt reģionus, kuros ir identificējamas moskītu skaņas. Pēc tam viņi izmanto šos datus, lai apmācītu mašīnmācības algoritmu, lai atpazītu šīs septiņas dažādās sugas tikai pēc to skaņas.

Visbeidzot, Li un kolēģi pārbauda sistēmu, ielādējot lietotni lētā viedtālrunī — Alcatel One Touch 4009X, kas, pēc viņu teiktā, maksā apmēram 20 £, un pēc tam izmanto to, lai uzraudzītu apkārtējās vides trokšņu līmeni, atskaņojot odu ierakstus.

Lietojumprogramma nosūta šos ierakstus uz centrālo serveri, kas izmanto mašīnmācības algoritmu, lai identificētu lidojošos zvērus.

Rezultāti nav slikti. Iekārta precīzi nosaka Anopheles odu sugas aptuveni 72 procentus laika. Anopheles odu, kas ir malārijas pārnēsātāji, noteikšanas precizitāte ir iespaidīga, saka Li un draugi.

Tas ir noderīgs principu pierādījums. Tas parāda, ka lēti viedtālruņi var kļūt par zemu izmaksu moskītu sensoriem. Mūsu akustiskā moskītu noteikšanas sistēma, neskatoties uz to, ka tiek izmantoti lēti viedtālruņi, nodrošina daudzsološu iespēju tiešraidē atklāt un klasificēt odus, par kuriem zināms, ka tie pārnēsā malāriju, piemēram, Li un citi.

Taču priekšā ir nozīmīgs darbs. Komandai tagad ir ievērojami jāpalielina to sugu skaits, kuras var identificēt MozzaWear lietotne. Tas nebūs viegli, jo augstas kvalitātes ierakstus nav viegli veikt. Tas būs arī laikietilpīgs, ņemot vērā 3600 dažādu sugu.

Pēc tam komandai ir jāizplata lietotne un jāpārliecina cilvēki to izmantot. Tas arī būs sarežģīti. Dažas lietotnes izplatās vīrusu veidā, bet citām ir nepieciešams ievērojams mārketings. Un vietās, kur akumulatora jauda ir pārāk zema, interesants jautājums ir par to, vai cilvēkus var pārliecināt veltīt dārgo akumulatora enerģiju šāda veida centieniem.

Cerēsim, ka viņi to darīs. Labāka izpratne par to, kā odu populācijas visā pasaulē atšķiras un kā tās mainās laika gaitā, būs nenovērtējama. Tas var pat palīdzēt samazināt malārijas sastopamību un tās izraisīto nāves gadījumu skaitu.

Atsauce: arxiv.org/abs/1711.06346 : Odu noteikšana ar zemu izmaksu viedtālruņiem: datu iegūšana malārijas izpētei

paslēpties