Les maladies d'origine hydrique sont l'une des principales causes d'épidémies de maladies infectieuses dans les camps de réfugiés et de personnes déplacées à l'intérieur du pays (PDI), mais une équipe dirigée par l'Université York a mis au point une nouvelle technique pour assurer la salubrité de l'eau potable à l'aide de l'apprentissage automatique, et cela pourrait être un jeu changeur. La recherche est publiée dans la revue PLOS Water .

Comme l'eau potable n'est pas acheminée jusqu'aux habitations dans la plupart des agglomérations, les résidents la récupèrent plutôt aux bornes fontaines publiques à l'aide de conteneurs de stockage.

"Lorsque l'eau est stockée dans un récipient dans une habitation, elle présente un risque élevé d'être exposée à des contaminants, il est donc impératif qu'il y ait suffisamment de chlore résiduel libre pour tuer tout agent pathogène", explique l'École d'ingénierie Lassonde Ph.D. l'étudiant Michael De Santi, qui fait partie du Dahdaleh Institute for Global Health Research de York et qui a dirigé la recherche.

La recontamination d'une eau potable auparavant salubre lors de sa collecte, de son transport et de son stockage a été un facteur majeur dans les épidémies de choléra, d'hépatite E et de shigellose dans les camps de réfugiés et de personnes déplacées au Kenya, au Malawi, au Soudan, au Soudan du Sud et en Ouganda.

"Une variété de facteurs peuvent affecter la dégradation du chlore dans l'eau stockée. Vous pouvez avoir de l'eau potable à ce point de collecte, mais une fois que vous l'avez ramenée à la maison et que vous l'avez stockée, parfois jusqu'à 24 heures, vous pouvez perdre ce chlore résiduel, les agents pathogènes peuvent proliférer et la maladie peut se propager », explique Syed Imran Ali, professeur adjoint à Lassonde, chercheur au Dahdaleh Institute for Global Health Research de York, qui a une expérience directe de travail dans une colonie au Soudan du Sud.

À l'aide de l'apprentissage automatique, l'équipe de recherche, dont le professeur agrégé Usman Khan, également de Lassonde, a mis au point une nouvelle façon de prédire la probabilité qu'il reste suffisamment de chlore jusqu'à ce que le dernier verre soit consommé. Ils ont utilisé un réseau de neurones artificiels (ANN) ainsi que des systèmes de prévision d'ensemble (EFS), ce qui n'est généralement pas fait. L'EFS est un modèle probabiliste couramment utilisé pour prédire la probabilité de précipitations dans les prévisions météorologiques.

"ANN-EFS peut générer des prévisions au moment de la consommation qui prennent en considération une variété de facteurs qui affectent le niveau de chlore résiduel, contrairement aux modèles généralement utilisés. Cette nouvelle modélisation probabiliste remplace la directive universelle actuellement utilisée pour l'utilisation du chlore, qui s'est avéré inefficace », déclare Ali.

Des facteurs tels que la température locale, la façon dont l'eau est stockée et manipulée d'une maison à l'autre, le type et la qualité des conduites d'eau, la qualité de l'eau et le fait qu'un enfant ait plongé sa main dans le réservoir d'eau peuvent tous jouer un rôle dans la sécurité de l'eau. est de boire.

"Cependant, il est vraiment important que ces modèles probabilistes soient entraînés sur les données d'une colonie spécifique, car chacun est aussi unique qu'un flocon de neige", déclare De Santi. "Deux personnes pourraient collecter la même eau le même jour, les deux la stocker pendant six heures, et l'une pourrait encore avoir tout le chlore restant dans l'eau et l'autre pourrait n'en avoir presque plus. 10 autres personnes pourraient avoir des gammes variables de chlore."

Les chercheurs ont utilisé des données de suivi de routine de la qualité de l'eau provenant de deux camps de réfugiés au Bangladesh et en Tanzanie, recueillies dans le cadre du projet d'outil d'optimisation de l'eau salubre. Au Bangladesh, les données ont été recueillies à partir de 2 130 échantillons par Médecins Sans Frontières du Camp 1 du site d'extension de Kutupalong-Balukhali, Cox's Bazaar entre juin et décembre 2019, lorsqu'il accueillait 83 000 réfugiés rohingyas du Myanmar voisin.

Déterminer comment apprendre à l'ANN-EFS à proposer des prévisions de probabilité réalistes avec la plus petite erreur possible nécessitait une réflexion originale.

"La manière dont cette erreur est mesurée est essentielle car elle détermine le comportement du modèle dans le contexte de la modélisation probabiliste", déclare De Santi. "En utilisant l'apprentissage sensible aux coûts, un outil qui transforme la fonction de coût en un comportement ciblé lors de l'utilisation de l'apprentissage automatique, nous avons découvert qu'il pouvait améliorer les prévisions probabilistes et la fiabilité. Nous ne sommes pas au courant que cela ait été fait auparavant dans ce contexte."

Par exemple, ce modèle peut dire que dans certaines conditions au robinet avec une quantité particulière de chlore résiduel libre dans l'eau, il y a 90 % de chances que le chlore restant dans l'eau stockée après 15 heures soit inférieur au niveau de sécurité pour boire.

"C'est le genre de détermination probabiliste que cette modélisation peut nous donner", déclare De Santi. "Comme pour les prévisions météorologiques, s'il y a 90 % de chances de pluie, vous devez apporter un parapluie. Au lieu d'un parapluie, nous pouvons demander aux opérateurs de l'eau d'augmenter la concentration de chlore afin qu'il y ait un plus grand pourcentage de personnes avec de l'eau potable". ."

"Notre outil d'optimisation de l'eau potable prend ce travail d'apprentissage automatique et le met à la disposition des travailleurs sur le terrain. La seule différence pour les opérateurs de l'eau est que nous leur demandons d'échantillonner l'eau dans le récipient au robinet et dans ce même récipient à la maison après plusieurs heures », explique Ali.

"Ce travail que fait Michael fait progresser l'état de la pratique des modèles d'apprentissage automatique. Non seulement cela peut être utilisé pour garantir l'eau potable dans les camps de réfugiés et de personnes déplacées, mais cela peut également être utilisé dans d'autres applications." + Explorer plus loin

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