Informarea umanitarilor din întreaga lume 24/7 - un serviciu furnizat de ONU OCHA -> Pagina RW COVID-19: Găsiți cele mai recente actualizări privind răspunsurile umanitare globale

bune

Căutare conținut

ȘTIRI bune pentru lupta împotriva malnutriției

Atașamente

de Georgina Smith

Folosirea Big Data și învățarea automată pentru a alimenta un sistem de avertizare timpurie nutrițională (NEWS) pentru Africa

Din cel puțin anii 1970, crizele alimentare par să lovească Africa subsahariană cu o frecvență deprimantă

Adesea necesită răspunsuri internaționale complexe și costisitoare și pot produce un sentiment de deznădejde că această regiune este cumva destinată să sufere un ciclu nesfârșit de dezastre legate de alimente, lăsând milioane de oameni să se confrunte cu subnutriție cronică și moarte.

Cu toate acestea, problema durabilă este malnutriția și consecințele sale, nu doar crize de foamete și foamete extremă.

Indiferent dacă este ascunsă sau evidentă, malnutriția este, fără îndoială, cel mai mare impediment al Africii pentru o creștere economică susținută și echitabilă. În timp ce una din nouă persoane din lume este astăzi subnutrită, în Africa subsahariană, acest raport este unul din patru. Copiii subnutriți rămân cu patru ani în urmă față de colegii lor în ceea ce privește realizarea educației. În țările cu niveluri persistente de malnutriție, costurile economice pot crește la 16,5% din PIB.

Se desfășoară o lucrare admirabilă în cadrul guvernelor naționale, instituțiilor internaționale, donatorilor și ONG-urilor pentru îmbunătățirea nutriției în Africa subsahariană.

Dar aceste eforturi sunt adesea împiedicate de patru neajunsuri cheie:

Răspunsurile sunt reactive, nu proactive. Majoritatea resurselor și intervențiilor sunt reactive; se concentrează mai degrabă pe răspunsul la criză decât pe prevenirea progresului problemelor până în prezent.

Intervențiile sunt limitate la nivelul gospodăriei și al comunității. Intervențiile nutriționale se concentrează de obicei pe construirea rezilienței gospodăriilor în cadrul comunităților. Se pune mai puțin accentul pe consolidarea rezilienței în cadrul sistemelor alimentare naționale și regionale.

Decidenților le lipsește datele pentru combaterea malnutriției. Nu există un sistem global unic de colectare, urmărire și procesare a numeroșilor indicatori diferiți ai malnutriției, ceea ce îi privește pe factorii de decizie de cunoștințe critice care ar putea conduce la soluții mai eficiente.

Semnele de malnutriție nu pot deveni evidente până la izbucnirea unei crize alimentare. Poate fi dificil de detectat factorii subtili care produc în mod inevitabil lipsa alimentelor și malnutriția cronică înainte ca condițiile să se degradeze și să apară foamea

Vă prezentăm sistemul nutrițional de avertizare timpurie - ȘTIRI

Hotărât să soluționeze aceste puncte slabe, CIAT dezvoltă o nouă inovație în lupta pentru securitatea alimentară și nutrițională, denumită „Nutrition Early Warning System” sau „ȘTIRI”. Se va concentra inițial pe creșterea nutriției în Africa subsahariană, dar în cele din urmă ȘTIRILE vor viza populațiile vulnerabile la nivel global.

ȘTIRILE vor profita de cele mai recente progrese în „învățarea automată” pentru a crea un instrument puternic care poate procesa un flux constant de date relevante pentru alimente și nutriție. Instrumentul poate extrage datele pentru a furniza două rezultate cheie:

Un sistem de avertizare timpurie pentru a alerta factorii de decizie cu privire la amenințările nutriționale cu mult înainte de o criză - și cu mult înainte ca acestea să fie evidente prin intermediul sistemelor convenționale.

Supravegherea continuă pentru a oferi mai multe opțiuni pentru intervențiile nutriționale și pentru a construi rezistența în cadrul sistemelor alimentare naționale și regionale. Intervențiile se vor baza pe soluții dovedite și pot încorpora tendințele actuale. Ele pot fi, de asemenea, concepute pentru a viza provocări naționale și regionale specifice.

Componenta de învățare automată va oferi ȘTIRILOR capacitatea de a implementa algoritmi care colectează o rază tot mai mare de tipare și tendințe pe măsură ce mai multe date sunt introduse în sistem. Astfel, cu cât mai multe informații procesează ȘTIRI, cu atât devine mai inteligent.

De-a lungul timpului, capacitatea sa de a detecta semnalele timpurii ale unei crize de bere, chiar și în mijlocul zgomotului unor seturi de date aparent disparate, ar trebui să se îmbunătățească dramatic. La fel ar trebui și capacitatea sa de a face recomandări relevante la nivel local pe care guvernele, donatorii, fermierii, furnizorii de servicii medicale, ONG-urile, companiile alimentare și alții le pot pune în aplicare pentru a menține și îmbunătăți standardele nutriționale.

Recomandările pot fi adaptate la nevoile fiecărei țări, prin intermediul „tablourilor de bord nutriționale” naționale, care vor perfecționa în continuare informațiile disponibile prin intermediul ȘTIRILOR. Tabloul de bord va fi accesibil ca un site web sigur care va monitoriza și posta periodic actualizări cu privire la indicatorii cheie de nutriție și securitate alimentară.

Evaluările riscurilor și avertismentele timpurii din tabloul de bord al țării vor fi conduse de semnale de la un set specific de indicatori relevanți pentru fiecare țară. Recomandările pentru intervenții potențiale pot fi, de asemenea, informate prin date specifice fiecărei țări privind diferite probleme, cum ar fi climatul, bugetul, infrastructura, preferințele alimentare și sistemele agricole ale unei țări.

De ce învățarea automată pentru nutriție?

Astăzi, algoritmii de învățare automată sunt folosiți pentru a restrânge cantități masive de informații din mai multe surse diferite și pentru a oferi informații despre orice, de la deciziile de îngrijire a pacienților în medicina clinică la recunoașterea pietonilor în mașinile fără șofer și gestionarea energiei regenerabile într-o rețea electrică. Aceste sisteme sunt bine adaptate pentru a ajuta la rezolvarea problemelor alimentare și nutriționale.

Acest lucru se datorează faptului că există multe forțe diferite care influențează nutriția, dar poate fi dificil să stabilim cum se reunesc pentru a provoca probleme pe scară largă. Aceste forțe includ modificări ale producției culturilor; climă, de la extreme meteo la schimbări pe termen lung; fluctuațiile prețurilor la alimente; ratele inflației; amenințări la adresa securității și conflicte armate; migrație; urbanizare; politica guvernamentala; și boală.

Există, de asemenea, multe modalități diferite de a măsura nutriția. Măsurile nutriționale includ ratele de reducere a abilității, sănătatea mamei, ratele de deces neonatal, diversitatea dietei și un indicator utilizat în mod obișnuit, care implică măsurarea circumferinței brațului mijlociu-superior al unui copil sau „MUAC”. Calitatea și actualitatea datelor pentru fiecare dintre acestea pot varia dramatic de la o țară la alta.

Între timp, există mai multe organizații care susțin în mod activ o multitudine de inițiative nutriționale. Acestea includ Organizația Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură (FAO), Organizația Mondială a Sănătății (OMS), Fondul Națiunilor Unite pentru Copii (UNICEF), Programul Mondial pentru Alimentație (PAM) și instituții de finanțare, precum Banca Mondială (BM) și Banca Africană de Dezvoltare (BAD).

În timp ce interesele lor sunt similare, ei operează în mod obișnuit izolat unul de celălalt, folosind propriile lor matrice complexe pentru măsurarea și urmărirea nutriției și adoptarea unor abordări diferite pentru a face față deficitelor de nutriție.

Aici puterea sistemului NEWS ar putea contribui la transformarea nutriției și mijloacelor de trai pentru milioane de oameni. În timp ce un singur sistem care să reunească, să urmărească și să proceseze atât de multe variabile legate de nutriție ar putea părea fantezist, tocmai așa sunt concepute tehnologiile de învățare automată.

Transformarea ȘTIRILOR într-o forță majoră pentru securitatea alimentară și nutrițională

CIAT lucrează în prezent la dezvoltarea unui prototip de NEWS, care va analiza inițial starea nutrițională a populațiilor din anumite țări din Africa subsahariană pentru a găsi opțiuni pentru intervenții de succes.

Ca parte a acestui proces, CIAT va colabora cu factorii de decizie din guvernele naționale din întreaga regiune pentru a urmări datele privind securitatea alimentară și nutriția care pot contribui la îmbunătățirea calității sistemului NEWS și, prin învățarea automată, vor informa mai bine procesul decizional.

Experții CIAT caută parteneri și alianțe suplimentare care pot ajuta la extinderea ȘTIRILOR pentru a oferi evaluări solide ale riscurilor și intervențiilor nutriționale în Africa de Vest, Africa de Est și Centrală și Africa de Sud. De asemenea, căutăm oportunități de colaborare cu parteneri din sectorul privat, în special parteneri care doresc să folosească învățarea automată și inteligența artificială pentru a aborda provocările fundamentale cu care se confruntă lumea astăzi.

Se estimează că 795 de milioane din cei 7,3 miliarde de oameni din lume suferă potențial de malnutriție cronică și se confruntă cu dificultățile fizice, cognitive și economice pe care le poate provoca pe tot parcursul vieții. Este urgent să folosim toate instrumentele disponibile pentru a recunoaște problema în primele etape și pentru a ne deplasa rapid pentru a oferi soluții eficiente.