如何利用 Amazon SageMaker 地理空间能力限制动物向人类传播疾病的风险

关键要点

HSRhealth 通过使用 Amazon SageMaker 的地理空间能力，开发了动物传染病传播风险指数，旨在提高疾病监测和早期预警系统的效率。动物传播给人类的疾病，通常被称为“溢出”，近年来频发，与人类与野生动物的互动密切相关。HSRhealth 的模型结合了卫生、环境和社会数据，利用机器学习ML技术识别和预测潜在的高风险区域。

在全球健康挑战日益严峻的背景下，HSRhealth 作为一家地理空间健康风险分析公司，提出了一种通过人类智慧和数据分析来解决的方案。本文将介绍如何利用 Amazon SageMaker 的地理空间能力 创建工具，以更有效地帮助健康科学家获取疾病传播信息，从而拯救生命。

动物传染病影响着动物和人类。 病毒从动物传染给人类的现象被称为溢出。根据疾病控制和预防中心CDC以及世界卫生组织WHO的研究，2019 年在中国武汉的湿货市场发生的溢出事件被认为是新冠病毒COVID19传播的起源。HSRhealth 的动物传播风险指数旨在在这些早期疫情爆发横跨国际边界之前进行识别，以防止全球范围内的影响。

公共卫生应对地区疫情传播的主要手段是疾病监测，这是一整个疾病报告、调查和数据通信的系统。该系统不但依赖于人力因素，还需依靠技术和资源进行疾病数据的收集、模式分析，以便持续不断地将数据从地方传播至区域和中央健康当局。

COVID19 从地方疫情演变为遍及各个大洲的全球性疾病，正是激发了对创新技术的强烈需求，以建立更有效、准确的疾病监测系统。

动物传播疾病溢出的风险与多种社会、环境和地理因素密切相关，这些因素影响人类与野生动物的互动频率。HSRhealth 通过综合运用超过 20 种已知影响人类与野生动物互动的地理、社会和环境因素，制定了 Zoonotic Disease Spillover Risk Index动物传播风险指数。

利用机器学习与地理空间数据进行风险缓解

机器学习ML在分析空间或时间数据时具有很强的异常检测能力，因为它能通过数据学习，而无需明确编程来识别特定的异常类型。空间数据通常包含复杂的模式和关系，这往往是传统算法难以分析的。

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结合机器学习和地理空间数据，能够系统性地检测异常和无常模式，这对早期预警系统至关重要，尤其在环境监测、灾害管理和安全领域。通过历史地理空间数据进行预测建模，可以帮助组织识别和准备未来潜在的事件，例如自然灾害、交通中断，或是本文讨论的疾病疫情。

检测动物溢出风险

HSRhealth 采用了一种多模态的方法来预测动物传播风险，该方法结合了环境、生物地理和流行病学信息，从而全面地评估疾病动态。具体方式包括：

组件描述疾病和爆发数据HSRhealth 利用来自 Gideon 和世界卫生组织WHO的大量疾病和爆发数据，后者是全球流行病学信息的信任来源。地球观测数据通过卫星观测数据提取土地利用分析、栖息地变化的检测等环境因素，对评估动物传播风险至关重要。风险的社会决定因素团队考虑了不同的社会经济和人口统计指标，这些指标在动物传播动态中起着关键作用。

HSRhealth 开展了多方面的因素评估，并确定了以下影响动物传播风险的重要特征：

动物栖息地和适宜区域人口密集中心栖息地的丧失，特别是通过森林砍伐人类与野生动物的接触区域社会特征，包括经济和文化因素人类健康特征，影响易感性与传播动态

解决方案概述

HSRhealth 的工作流程涵盖了数据预处理、特征提取和使用机器学习技术创建信息视觉化。这一过程确保了从原始数据演变到可操作见解的清晰。

以下是包含来自 Gideon、地球观测数据及社会风险决定因素数据的工作流程的视觉表示：

获取并处理卫星影像数据

卫星数据在构建风险指数中起到了基础性的作用，提供了关于环境变化的关键性信息。HSRhealth 利用 地球观测作业EOJs来从地球表面获取和转换栅格数据。这一过程涉及从指定数据源获取卫星影像，并在具体的地理区域和时间段内应用相应模型处理这些图像。

接下来，HSRhealth 针对数据进行了多种预处理操作，包括土地覆盖分类、温度变化映射和植物指数计算等。对于植物指数的计算，规范化差异植被指数NDVI 是一个非常相关的指数，它通过使用近红外光和红光来量化植物健康。

结合栅格特征与健康和社会数据

在提取到的栅格格式特征完成后，HSRhealth 通过使用区域统计方法将栅格数据汇总至设置的社会和健康数据行政边界内。这种聚合方式允许在地理数据框内管理栅格数据，从而方便其与健康和社会数据整合，最终生成风险指数。

为了有效评估提取的特征，机器学习模型被用来预测每个特征所代表的因素，其中支持向量机SVM模型常作为一种手段来揭示数据之间的模式与关联。

这种方法表征了风险水平的数量化评估，最终有助于理解不同区域的潜在溢出事件。

HSRhealth 通过采用这种多模态的方法，结合疾病爆发的历史数据、地球观测数据、社会决定因素与机器学习技术，更好地理解并预测动物传播风险，最终将疾病监测和预防策略引导至最高风险的地区。

结论

本文展示了 HSRhealth 如何通过整合地理空间数据、健康、社会决定因素和机器学习，成功构建了动物传播风险指数。利用 SageMaker，团队创建了可扩展的工作流程，这将有助于识别潜在未来疫情的重要威胁。有效管理这些风险将显著降低全球疾病负担，而应对流行病风险的经济和社会效益更是不可小觑。

HSRhealth 在初步实施动物传播风险指数时采用了 SageMaker 的地理空间能力，现在寻求合作伙伴以及资助来源，以进一步发展该指数并扩大其在全球范围内的应用。如需了解更多关于 HSRhealth 和动物传播风险指数的信息，请访问 wwwhsrhealth。

通过探索 SageMaker 地理空间功能，了解如何将地球观测数据整合到您的医疗保健项目中。如需更多信息，请参考 Amazon SageMaker 地理空间能力，或通过 其他示例 获取实践经验。