Un recente studio pubblicato su Environmental Research Letters ha sviluppato un metodo innovativo per prevedere il rischio di pericolosi focolai di malattie diarroiche in relazione agli eventi meteorologici estremi legati al cambiamento climatico. Guidata dal professor Amir Sapkota dell’Università del Maryland, la ricerca si avvale di modelli di intelligenza artificiale (IA) per identificare in anticipo le condizioni che potrebbero portare a epidemie di malattie diarroiche, con l’obiettivo di fornire alle autorità sanitarie un sistema di allerta precoce.
L’analisi ha coinvolto un team internazionale che ha studiato dati climatici e sanitari raccolti tra il 2000 e il 2019 in Nepal, Taiwan e Vietnam. La combinazione di variabili quali la temperatura, le precipitazioni, i tassi di malattia precedenti e i modelli legati al fenomeno di El Niño ha permesso ai ricercatori di elaborare modelli predittivi che possono anticipare i focolai con un margine di settimane o addirittura mesi. L’intelligenza artificiale, sfruttata per elaborare e analizzare grandi set di dati, ha dimostrato un grande potenziale nel creare modelli predittivi complessi con una notevole precisione.
Un sistema di allerta come quello proposto potrebbe rivelarsi essenziale, soprattutto nelle aree dove l’accesso ai servizi igienico-sanitari e all’acqua potabile è limitato e dove le risorse sanitarie sono scarse. Le malattie diarroiche sono infatti una delle principali cause di morte tra i bambini piccoli nei paesi in via di sviluppo, e una previsione tempestiva consentirebbe di attuare misure preventive che potrebbero salvare numerose vite. Il sistema di allerta precoce permetterebbe alle autorità sanitarie di predisporre risorse come medicinali, acqua potabile sicura e strutture di trattamento prima che l’epidemia raggiunga livelli critici.
Anche se la ricerca si è concentrata su Nepal, Taiwan e Vietnam, gli autori sottolineano che il metodo potrebbe essere adattato a molte altre regioni del mondo con condizioni simili, in particolare dove la scarsità di acqua potabile e di infrastrutture sanitarie adeguate rende la popolazione vulnerabile a questi tipi di malattie. Il professor Sapkota ha evidenziato che questo rappresenta solo il primo passo verso lo sviluppo di modelli predittivi più precisi. L’IA potrebbe infatti perfezionarsi ulteriormente, migliorando la capacità dei sistemi di allerta precoce e di risposta sanitaria globale.
In conclusione, lo studio rappresenta un passo importante verso una gestione sanitaria più preventiva e mirata, che sfrutta le capacità dell’intelligenza artificiale per anticipare le crisi sanitarie e mitigare l’impatto dei cambiamenti climatici sulla salute pubblica.
