Các nhà nghiên cứu cho biết họ đã sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) và các bức ảnh do người dân cung cấp để nhận diện trường hợp được tin là cá thể muỗi Anopheles stephensi đầu tiên được phát hiện tại Madagascar, trong bối cảnh loài muỗi truyền bệnh sốt rét này đang trở thành mối đe dọa gia tăng trên khắp châu Phi.

Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã xác định sự lây lan của Anopheles stephensi là một mối đe dọa đáng kể đối với nỗ lực kiểm soát và loại trừ bệnh sốt rét, đặc biệt là tại châu Phi.

Các nhà nghiên cứu cho biết những phát hiện này, đã được công bố trên tạp chí Insects, cho thấy cách cộng đồng địa phương và công nghệ kỹ thuật số có thể được huy động để lấp đầy các khoảng trống trong việc giám sát loài này, đặc biệt là tại các khu vực đô thị vốn rất khó theo dõi.

Phát hiện này được thực hiện sau khi một bức ảnh duy nhất chụp bằng điện thoại thông minh được người dân thủ đô Antananarivo (Madagascar) gửi qua GLOBE Observer, một ứng dụng khoa học cộng đồng do cơ quan vũ trụ Hoa Kỳ (NASA) phát triển.

Theo tác giả chính Ryan Carney, phó giáo sư khoa học kỹ thuật số tại Đại học Nam Florida (Hoa Kỳ), cho biết, bức ảnh chụp cận cảnh cho thấy một ấu trùng muỗi được thu thập từ một chiếc lốp xe trong thành phố. Bức ảnh được chụp vào năm 2020 nhưng chỉ được phát hiện hai năm sau đó khi các nhà khoa học xem xét lại dữ liệu lịch sử, giữa những lo ngại về sự lây lan của Anopheles stephensi.

Sau khi chụp hàng nghìn bức ảnh điện thoại về loài Anopheles stephensi đã được xác thực và các loài bản địa khác để huấn luyện thuật toán nhận dạng hình ảnh AI, nhóm nghiên cứu đã phát triển một công cụ khoa học cộng đồng để phát hiện loài muỗi này. Công cụ này đã có thể xác nhận loài của ấu trùng được phát hiện từ 5 năm trước. Các nhà nghiên cứu khẳng định điều này cho thấy tiềm năng của khoa học cộng đồng và AI trong việc hỗ trợ chống lại các loài xâm lấn.

Theo ông Carney, những bức ảnh do người dân tạo ra có thể cung cấp dữ liệu cảnh báo sớm, giúp các cơ quan chức năng xác định các quần thể muỗi mới hoặc đang mở rộng nhanh chóng hơn so với phương pháp đặt bẫy truyền thống.

Chia sẻ với SciDev.Net, ông cho biết: "Giám sát muỗi truyền thống như đặt bẫy rất tốn kém, đòi hỏi chuyên môn, thời gian và không dễ dàng mở rộng quy mô, đặc biệt là các rào cản địa giới hay thủ tục hành chính. Chính vì vậy, khoa học cộng đồng nên là ưu tiên cho cả cộng đồng địa phương và các tổ chức y tế quốc tế như WHO để bổ sung cho các biện pháp giám sát Anopheles stephensi hiện nay tại các khu vực khó tiếp cận và đông dân cư".

Loài Anopheles stephensi đặc biệt dễ nhiễm ký sinh trùng sốt rét và có khả năng kháng thuốc trừ sâu rất cao. Chúng phát triển mạnh ở các thành phố, sinh sản trong các vật chứa nhân tạo như lốp xe và xô chậu, cho phép duy trì sự lây truyền bệnh sốt rét quanh năm tại các khu vực đông dân cư. Một nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng sự lây lan của loài này có thể khiến thêm 126 triệu người trên khắp châu Phi đối mặt với nguy cơ mắc bệnh sốt rét.

Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng ba ứng dụng miễn phí gồm iNaturalist, Mosquito Alert và GLOBE Observer của NASA là những công cụ hiệu quả để mở rộng quy mô giám sát muỗi tại các quốc gia Châu Phi. Tất cả các ứng dụng này đều có thể truy cập toàn cầu và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ (bao gồm tiếng Swahili và tiếng Ả Rập), giúp thu hút sự tham gia rộng rãi hơn từ cộng đồng.

Những "nhà khoa học cộng đồng" chỉ cần trang bị một chiếc điện thoại thông minh cùng ống kính kẹp phóng đại 60x là có thể gửi ảnh chụp cận cảnh muỗi hoặc ấu trùng lên ứng dụng để xác thực.

Ông Carney cho biết các bộ y tế địa phương và các chương trình kiểm soát muỗi có thể khai thác dữ liệu từ Bảng điều khiển Giám sát Muỗi Toàn cầu (Global Mosquito Observations Dashboard) – nơi tổng hợp ảnh chụp và dữ liệu vị trí muỗi từ khắp nơi trên thế giới. Điều này giúp các cơ quan chức năng xác định chính xác những khu vực cần tập trung giám sát hoặc triển khai các nỗ lực tiêu diệt muỗi.

Andrianjafy Mbolatiana, một nhà côn trùng học tại Đại học Antananarivo, nhận định công nghệ này có giá trị thực tiễn rất lớn tại Madagascar. Ông chia sẻ với SciDev.Net: “Chúng tôi đang thiếu hụt nguồn lực tài chính và nhân sự để giám sát các bệnh truyền nhiễm qua trung gian như sốt rét. Công nghệ này sẽ bổ sung cho phương pháp giám sát truyền thống, giúp chúng tôi phát hiện và ngăn chặn các loài xâm lấn nguy hiểm như muỗi Anopheles stephensi.”

Tuy nhiên, ông cũng nói thêm rằng nhiều người dân bản địa Madagascar không có điện thoại thông minh hoặc kết nối internet ổn định, điều này có thể hạn chế sự tham gia của họ.

Các nhà nghiên cứu thực hiện nghiên cứu cũng thừa nhận những hạn chế rõ rệt. Ông Carney, người đã cùng nhóm nghiên cứu lập ra chiến dịch MosquitoesInAfrica.org để thúc đẩy sự tham gia của người dân, cho biết: “Một trong những rào cản là người dân đơn giản là không biết đến sự tồn tại của các ứng dụng khoa học này, hoặc không biết rằng các nhà khoa học đang rất cần ảnh chụp muỗi từ họ”.

Yêu cầu về mặt kỹ thuật cũng là một trở ngại. “Ảnh chụp bắt buộc phải dùng ống kính kẹp 60x thì kết quả AI mới chính xác, vì các thuật toán AI chỉ được huấn luyện dựa trên loại hình ảnh này”, ông Carney giải thích.

Để cải thiện hiệu quả, các nhà nghiên cứu khuyến nghị các cơ quan y tế công cộng và chương trình kiểm soát sốt rét nên hỗ trợ người dân trang bị loại ống kính phù hợp, đồng thời đẩy mạnh tuyên truyền về công nghệ này.

Bà Mohga Kamal-Yanni, cố vấn y tế toàn cầu tại Liên minh Thuốc của Nhân dân, tin rằng việc đưa công cụ trực tiếp vào tay cộng đồng là chìa khóa để giải quyết bệnh sốt rét từ gốc rễ, nhất là trong bối cảnh Châu Phi đang chịu ảnh hưởng nặng nề từ việc cắt giảm viện trợ quốc tế.

Bà chia sẻ với SciDev.Net: “Trong nhiều thập kỷ, Châu Phi đã phụ thuộc vào viện trợ nước ngoài để đối phó với dịch bệnh. Nhưng việc cắt giảm viện trợ hiện nay đã để lại một khoảng trống lớn, buộc chúng ta phải lấp đầy bằng các phương thức khác như huy động sức mạnh từ chính người dân”.

P.T.T (NASTIS), theo https://www.scidev.net/