Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder cookies. Jag förstår

En smartare it-nyhetssajt

Dataanalys mot ebola

En ny matematisk modell kan göra det enklare att förutse var ebola kommer att bryta ut härnäst. Forskare använder modellen för att analysera data på klimatförändringar, markanvändning, befolkningstillväxt och fattigdom för att upptäcka risker innan de uppstår. 

Text Fredrik Adolfsson Foto Adobestock 24 oktober 2019 digit

flicka-960640.jpg

Ebolaviruset dödar i genomsnitt hälften av alla människor som smittas. Vid tidigare utbrott har dödligheten ibland varit så hög som 90 procent. I en ny studie publicerad i Nature Communications förutspår forskare att ebola-utbrott kan bli hela 60 procent vanligare till 2070 på grund av att vi går mot ett varmare klimat men en kyligare ekonomi. Förmågan att i tid kunna se var ebola löper störst risk att spridas är därmed önskvärd och kan rädda många liv. Nu kan vi genom dataanalys vara något på spåret.

– Modellen kan på sikt användas för att räkna ut var man bör vaccinera människor innan ett utbrott har chansen att koppla ett grepp. Den kan också göra att länder vidtar åtgärder vid gränser så att sjuka resenärer ej ska sprida sjukdomen vidare, säger David Redding, en av huvudförfattarna till studien.

Modellen var kapabel att korrekt identifiera platser där viruset redan spridits, som exempelvis Demokratiska republiken Kongo och Gabon. Den pekade också ut platser, särskilt i Nigeria, som ännu inte har sett en epidemi. Det kan bero på att hälsoinfrastrukturen på dessa platser var bättre förberedda.

Fruktfladdermöss och fattigdom

Människor kan få ebola ifall man kommer i kontakt med blod eller kroppsvätskor från en infekterad person eller djur. Exempelvis misstänker forskare att utbrotten i Västafrika 2014 som dödade 11 325 personer var effekten av en fruktfladdermus.

Fattigdom  som enligt andra studier riskerar öka i en allt varmare värld  kan leda till att människor vänder sig till mer riskfyllda matkällor, vilket inkluderar djur som bär ebola. På fattigare ställen i världen där människor löper större risk är också sjukhus och kliniker med rätt resurser att stoppa sjukdomen mer sällsynta. Även till detta kan modellen kanske bidra med hjälp, menar Daniel Bausch från American Society of Tropical Medicine.

– På ställen där det inte finns så mycket resurser för att spåra var en sjukdom bryter ut, kan prediktiva modeller som den här visa exempelvis humanitära organisationer var de ska rikta uppmärksamheten. Men då måste de ha förtroende för modellen. Jag är fortfarande skeptisk till om det här kan förutsäga alla områden där ebola kommer att dyka upp, men det får tiden utvisa.

Källa: The Verge

Läs även

Mjölka med data

Senaste nytt

Ny koll av myndigheter

11 december 2019

Nu ska Skatteverket, Åklagarmyndigheten, Kustbevakningen, Kriminalvården och Tullverket granskas för att se om de har tillräckliga rutiner för att detektera och rapportera incidenter rörande personuppgifter. 

Missen med RPA

11 december 2019

Det finns stora förhoppningar bland företag om möjligheterna med RPA och intelligent automation. Samtidigt har nästan 70 procent glömt bort ett av de viktigaste resultaten av effektiv automatisering.

It-strul för 30 mdr

10 december 2019

Hela 34 minuter om dagen spenderar medlemmarna i fackförbundet Vision på it-lösningar som inte fungerar. Den sammanlagda tiden har ökat sedan den senaste undersökningen och totalt beräknas tidsåtgången kosta 30 miljarder kronor om året.

Volvos viktiga provtur

10 december 2019

Autonom kollektivtrafik är en förutsättning för framtidens hållbara städer. Nu testar Volvo för första gången sin självkörande buss under verkliga förhållanden.

Klarnas bedrägerimöte

9 december 2019

Betalningsleverantören Klarna samlar branschen för att diskutera åtgärder mot onlinebedrägerier. MSB, Finansinspektionen och Sveriges storbanker deltar i samtalen. 

Industrins snabbväg

9 december 2019

Små och medelstora företag saknar ofta den kunskap som behövs för att nyttja olika verksamhetens it-lösningar på ett effektivt sätt. Genom forskning om business intelligence finns nu ett ramverk som visar vägen till ett smidigt införande av Smart Factories.