Lokale Faktoren wie saisonale Temperatur, der jahresabhängige Wasser- und Vegetationsindex oder Daten zur Tierdichte können genutzt werden, um regionale Ausbrüche der Vogelgrippe in Europa vorherzusagen. Das zeigen die Arbeiten eines Forschungsteams unter Leitung des Epidemiologen, Mathematikers und Statistikers Prof. Dr. Joacim Rocklöv. Die Forscherinnen und Forscher der Universität Heidelberg entwickelten ein auf Maschinellem Lernen basierendes Modell, das anhand verschiedener Indikatoren Ausbruchsmuster der hochpathogenen aviären Influenza in Europa mit hoher Genauigkeit voraussagen kann.
Wenn Sie das Thema interessiert, können Sie auf der Seite der Universität Heidelberg weiterlesen: https://www.uni-heidelberg.de/de/newsroom/mit-maschinellem-lernen-ausbrueche-der-vogelgrippe-in-europa-vorhersagen
