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AGI - Incrociando dati e tweet e con l'aiuto di sistemi di intelligenza artificiale un gruppo di ricercatori giapponesi della a Graduate School of Global Environmental Studies, Sophia University, Giappone sono riusciti a costruire uno strumento che è in grado di capire e di prevedere l'incidenza dei colpi di calore.
Secondo quanto descritto su Scientific Reports, i ricercatori hanno utilizzato modelli di apprendimento profondo, insieme a un modello di apprendimento automatico per identificare i tweet contenenti la parola "hot" in giapponese. Il team ha raccolto con successo circa 27.040 tweet in un periodo di cinque anni utilizzando l'API di Twitter. Preelaborando i dati di testo e applicando tecniche avanzate di apprendimento profondo e automatico, i modelli sono stati addestrati e perfezionati per identificare i tweet correlati agli eventi di colpo di calore.
Questi modelli sono stati valutati utilizzando metriche di prestazioni chiave come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1. Tra i modelli testati, LUKE Japanese base lite ha raggiunto le metriche di performance più elevate con un'accuratezza dell'85,52%, seguito da BERT-base (84,04%) e RoBERTa-base (83,88%).
Mentre il modello baseline SVM ha mostrato le performance più basse, con un'accuratezza del 72,73%. Inoltre, l'uso di visualizzazioni spazio-temporali e video animati ha mostrato il potenziale della sorveglianza basata sugli eventi in tempo reale. Attraverso la mappatura delle posizioni delle evacuazioni mediche di emergenza correlate ai colpi di calore e il loro abbinamento con tweet geo-taggati, lo studio ha dimostrato come i dati dei social media potrebbero fornire un sistema di allerta precoce per i rischi di colpo di calore negli ambienti urbani.
Il Prof. Anno spiega: "Sfruttando i post sui social media, possiamo migliorare i sistemi di sorveglianza della salute pubblica e facilitare la rilevazione precoce dei rischi di colpo di calore. Le nostre scoperte sottolineano l'importanza del monitoraggio dei dati in tempo reale per combattere le sfide sanitarie poste dal cambiamento climatico ".
La ricerca evidenzia il potenziale della combinazione di tweet giapponesi e modelli linguistici pre-addestrati basati su trasformatori per la sorveglianza della salute pubblica. Le prestazioni superiori di LUKE nel rilevare tweet correlati a colpi di calore suggeriscono la sua fattibilità nel monitoraggio dei rischi di colpi di calore durante le ondate di calore. Inoltre, le visualizzazioni spazio-temporali hanno dimostrato come i social media potrebbero essere integrati con i dati di risposta alle emergenze per fungere da efficace strumento di rilevamento precoce per eventi meteorologici estremi.
Questa ricerca apre le porte a future applicazioni di deep learning e post sui social media per sistemi di monitoraggio sanitario in tempo reale. Con l'intensificarsi del cambiamento climatico, la capacita' di rilevamento precoce e risposta ai rischi di colpo di calore potrebbe diventare uno strumento cruciale per salvaguardare la salute pubblica. Guardando al futuro, il team prevede di stabilire un sistema di allerta precoce per i colpi di calore nella prefettura di Aichi, con l'obiettivo di espandere infine questo sistema a un sistema di allerta nazionale per il Giappone.
I passaggi chiave per raggiungere questo obiettivo riguarderanno la collaborazione con le autorità locali per raccogliere dati sui colpi di calore e condurre analisi spaziotemporali in tutte le prefetture. "La nostra metodologia può essere estesa e adattata per monitorare malattie infettive emergenti e riemergenti, ampliando la sua applicazione nella sorveglianza della salute pubblica", conclude il Prof. Anno.
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