Aplicación de machine learning con datos a gran escala para una vacunación efectiva contra la peste porcina clásica en jabalíes en Japón

Publicamos un nuevo artículo de investigación en la revista Scientific Reports.

Resumen:

La peste porcina clásica ha estado propagándose por todo el país desde su reaparición en Japón en 2018. La Prefectura de Gifu ha estado trabajando diligentemente para controlar la enfermedad mediante la difusión de vacunas orales dirigidas a los jabalíes. Aunque se rociaron vacunas en 14,000 ubicaciones entre 2019 y 2020, solo se confirmó la ingesta de vacunas por parte de los jabalíes en el 30% de las ubicaciones. En este estudio, pronosticamos la tasa de ingestión de la vacuna en cada punto mediante un modelo de Bosque Aleatorio basado en datos de difusión de vacunas y creamos superficies de predicción para la probabilidad de ingestión de la vacuna por los jabalíes utilizando técnicas de interpolación espacial. Como resultado, la distancia desde el punto de vacunación hasta la fuente de agua fue la variable más importante, seguida por la elevación, la temporada, la densidad de carreteras y la pendiente. El área bajo la curva, la precisión del modelo, la sensibilidad y la especificidad para la evaluación del modelo fueron 0.760, 0.678, 0.661 y 0.685, respectivamente. Se predijo que las áreas con una alta probabilidad de vacunación de jabalíes se encontraban en la parte norte, este y oeste de Gifu. Los resultados de la Validación Cruzada de Exclusión de Uno mostraron que el enfoque de Kriging fue más preciso que el método de Ponderación de Distancia Inversa. Destacamos que estrategias efectivas de vacunación basadas en datos epidemiológicos son esenciales para el control de enfermedades y que nuestra herramienta propuesta también es aplicable a otras enfermedades en la vida silvestre.

Ito S, Aguilar-Vega C, Bosch J, Isoda N y Sanchez-Vizcaino JM.

 Acceso abierto al artículo