Novas tecnologias estão se tornando grandes aliadas no combate a epidemias, principalmente em ameaças globais como o Ebola. Pela primeira vez, cientistas americanos estão utilizando algoritmos de machine learning para identificar espécies que têm mais chances de transportar o vírus, evitando futuras infecções em massa. O estudo foca em diferentes espécies de morcegos que, diferentemente de humanos e macacos, não apresentam sintomas quando estão infectados com o filovírus do Ebola.

“O trabalho busca coletar características intrínsecas de diferentes espécies de morcegos do mundo – 1,116 no total – e programar um algoritmo de machine learning que vai apontar o comportamento de espécies vetoras de filovírus”, explica a pesquisadora de doenças e autora da pesquisa Barbara Han. O computador desenvolvido pela equipe gerou perfis de espécies mais favoráveis a hospedar o vírus com base nas 21 variações conhecidas por possuírem maior tendência a se infectarem. Ao analisar 57 variáveis, de alimentação a padrões migratórios, o algoritmo pode prever quais morcegos são vetores em potencial, com precisão de 87%.

http://canaltech.com.br/noticia/geek/ebola-cientistas-criam-algoritmo-para-identificar-possiveis-focos-da-doenca-74153/