Previsione del rischio respiratorio utilizzando l'inquinamento atmosferico attraverso il Deep Learning

Le emissioni inquinanti derivanti da disastri naturali come incendi boschivi ed eruzioni vulcaniche comprendono emissioni di anidride solforosa (SO 2 ), monossido di carbonio (CO), biossido di azoto (NO 2 ) e particolato (PM). Gli inquinanti atmosferici peggiorano l'ambiente, riducono l'ozono e producono l'effetto serra, oltre a disastri ambientali che provocano malattie croniche potenzialmente letali. Le persone esposte all'inquinamento atmosferico per un periodo prolungato sono suscettibili di cancro ai polmoni, asma o malattia polmonare cronico-ostruttiva, oltre ad altri problemi di salute respiratoria. La previsione, il monitoraggio, l'allerta precoce per la qualità dell'aria pericolosa e le misure preventive aiutano a gestire l'inquinamento e a migliorare la qualità dell'aria attraverso le normative ambientali e le tecniche di controllo dell'inquinamento, contribuendo anche alla sostenibilità ambientale. Il cancro ai polmoni, la polmonite, l'asma e altre patologie respiratorie sono tutte influenzate dall'inquinamento atmosferico. La bassa concentrazione di inquinanti atmosferici ha un effetto trascurabile sulla salute pubblica, a seconda del danno causato dagli inquinanti in base alle concentrazioni degli inquinanti atmosferici inalati.

Dr. Usharani Bhimavarapu ist außerordentliche Professorin an der Koneru Lakshmaiah EducationFoundation in Andhra Pradesh, Indien, wo sie Informatik und Ingenieurwesen unterrichtet. In ihrer 17-jährigen Karriere hat sie sich zu einer angesehenen Autorität in den Bereichen Data Mining, maschinelles Lernen und Datenstruktur entwickelt.