KI-Analyse für zunehmende Pollenbelastung
Pollenallergien (Heuschnupfen) sind Reaktionen des Immunsystems auf Pollen, die von Bäumen, Gräsern und Kräutern in die Luft freigesetzt und häufig von Symptomen wie Niesen, verstopfte Nase und tränende, juckende Augen begleitet werden. Eine kürzlich durchgeführte Analyse ergab, dass im Mittel 18,1 % der Weltbevölkerung von Pollenallergien betroffen sind, wobei die Schätzungen für die verschiedenen Länder mit Zahlen zwischen 1 % und 63 %(öffnet in neuem Fenster) stark schwanken. Die Behandlung umfasst in der Regel Arzneimittel wie Antihistamintabletten, Nasensprays und Augentropfen sowie die Minimierung der Exposition durch Aufenthalt in geschlossenen Räumen. „Wir könnten auch Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit wie zum Beispiel die Anpflanzung von weniger allergenen Bäumen in städtischen Gebieten konzipieren, und die Bekämpfung des Klimawandels wird dazu beitragen, invasive allergene Arten wie die Beifußblättrige Ambrosie zu bekämpfen“, sagt EPOCHAL-Projektkoordinatorin Marloes Eeftens(öffnet in neuem Fenster) vom Schweizerischen Tropen- und Public Health-Institut(öffnet in neuem Fenster). „Um den Erfolg dieser Bemühungen zu überwachen, müssen wir jedoch zunächst mehr über die Veränderungen der Pollenbelastung und ihre Auswirkungen auf die Gesundheit erfahren.“
KI-gestützte Pollenmodellierung
Um zu bewerten, wie sich der Klimawandel auf die Pollenbelastung auswirkt, wurden im Rahmen des vom Europäischen Forschungsrat(öffnet in neuem Fenster) finanzierten Projekts EPOCHAL mithilfe von künstlicher Intelligenz die Daten von vierzehn Pollenmessstationen in der Schweiz analysiert und dabei zwölf der am stärksten allergenen Arten über 31 Jahre hinweg berücksichtigt. „Wir haben festgestellt, dass die Pollensaison für viele allergene Pflanzen in der Schweiz früher im Jahr beginnt, länger andauert und intensiver als früher verläuft“, erklärt Eeftens. Um die Exposition gegenüber Pollen im Zeitverlauf zu erkunden, wurde innerhalb von EPOCHAL auf KI zurückgegriffen, um anhand der Rekonstruktion der täglichen Pollenkonzentrationen und Verteilungsmuster(öffnet in neuem Fenster) fünf Pollenarten in der Schweiz – Erle, Esche, Birke, Gräser und Hasel – bis ins Jahr 2002 zurückzuverfolgen.
Modellierung räumlicher und zeitlicher Schwankungen
Mithilfe von Werkzeugen des maschinellen Lernens wurden räumliche und zeitliche Schwankungen der Pollenkonzentration modelliert, wobei die von den Messstationen aufgezeichneten Pollenkonzentrationen mit sich auf die Emission, Ausbreitung und Sedimentation auswirkenden Vorhersagevariablen (z. B. Höhe, Bodennutzung, Artenverteilung, Temperatur und Vegetation) kombiniert wurden. Um die leistungsfähigste Methode des maschinellen Lernens zu finden, wurden sechs Algorithmen verglichen(öffnet in neuem Fenster). Eine Lernmethode mit der Bezeichnung Random Forest(öffnet in neuem Fenster) erwies sich als die beste Option. „Wir kannten zwar die Pollenbelastung an den Messstationen, aber die Belastung an anderen Stellen musste bisher abgeschätzt werden. Unser Modell konnte anzeigen, welchen Pollenarten die Haushalte in der ganzen Schweiz an bestimmten Tagen und in welchen Konzentrationen über einen Zeitraum von zwanzig Jahren ausgesetzt waren“, fügt Eeftens hinzu.
Auswirkungen von Pollen auf Bevölkerungsgruppen und Einzelpersonen
Der EPOCHAL-Datensatz der historischen Pollenbelastung in der Schweiz bot die Möglichkeit, die Exposition mit Gesundheitsdaten zu vergleichen, um die Auswirkungen auf Bevölkerungsgruppen und Einzelpersonen zu untersuchen. Etwa 410 Freiwillige wurden während der gesamten Pollensaison beobachtet. Die Pollen, denen sie ausgesetzt waren, wurden anhand der EPOCHAL-Modelle bestimmt, und ihre Pollensensibilisierung wurde mithilfe von Hautpricktests gemessen, während der Schweregrad der Symptome von ihnen selbst angegeben wurde. Auch andere Gesundheitsindikatoren wie kognitive Funktion, Lungenfunktion, Blutdruck und Schlafqualität wurden während der Pollensaison gemessen. „Wir haben festgestellt, dass es keinen Schwellenwert gibt, unterhalb dessen die Symptome vollständig vermieden werden können. Sobald die Exposition über fünfzig bis achtzig Pollen pro Kubikmeter liegt, sind die Beschwerden meist mäßig bis schwer, unabhängig von den genauen Mengen“, erklärt Eeftens. Analysen haben bereits erstmalig einen Zusammenhang zwischen Pollenkonzentration und Blutdruck(öffnet in neuem Fenster), gemessen im Längsschnitt, ergeben. Wogegen kein signifikanter Zusammenhang zwischen Pollen und kognitive Leistung(öffnet in neuem Fenster) festgestellt wurde. „All dies sind wichtige Informationen für Pollenwarnsysteme, um Menschen mit Allergien mitzuteilen, worauf sie sich einstellen müssen“, fügt Eeftens hinzu.
