摘要
查加斯病是一种被忽视的致命性热带流行病 � 它在中美洲和南美洲的每个国家都 有发生 � 中美洲查加斯病的主要载体是一种名为猎 ��Triatoma dimidiata� 的 昆虫 � 为防止家庭感染 � 最好的方法 � 包括生态健康干预 � 是挖掘大量的社会经 济调查数据和昆虫调查数据 � 由名义型数据和顺序型数据组成 �� 找到诸多潜在 的风险因素 � 由于专家建议的风险因素数量太大 � 无法使用穷举搜索 �exhaustive search�� 并且使用传统统计学方法会排除具有完全上位效应 �epistatic� 的风险因素 � 因此 � 本文以危地马拉的两个村庄为例 � 采用一项创新性进化 算法 — the conjunctive clause 进化算法 �conjunctive clause evolutionary algorithm� 简称 CCEA� — 挖掘当地的 “ 大数据 ” � 调查数据 �� 寻找与猎 � 有 关的最重要风险因素 �CCEA 识别了社会经济风险因素的重要性 � 而传统统计学方 法却并未做到这一点 �
关键词 � 查加斯病 � 进化算法 � 大数据 � 数据挖掘 � 生态健康
Resumen
La enfermedad de Chagas es un padecimiento tropical , mortal e ignorado , endémico de todos los países de Centro y Sudamérica . El portador principal de la enfermedad de Chagas en Centroamérica es el insecto Triatoma dimidiata . Los mejores métodos para prevenir una infestación doméstica de T . dimidiata ( Incluyendo intervenciones de Ecohealth ) involucran la minería de grandes cantidades de datos de encuestas socioeconómicas y entomológicas ( compuestos de tipos de datos nominales y ordinales ) para un gran número de factores potenciales de riesgo . El número de factores de riesgo sugerido por expertos es muy grande para una búsqueda exhaustiva ; y el uso de estadísticas tradicionales puede excluir factores de riesgo que son únicamente epistáticos . Por lo tanto , aplicamos un nuevo algoritmo evolutivo , el conjunctive clause evolutionary algorithm ( CCEA ), para minar estos sets de “ macrodatos ” para encontrar los factores de riesgo más importantes asociados con la infestación de T . dimidiata al utilizar datos de encuestas georreferenciados provenientes de dos aldeas en Guatemala como ejemplos . El CCEA identificó factores de riesgo socioeconómicos como importantes , que no serían significativos si se utilizaran métodos estadísticos tradicionales .
Palabras clave : enfermedad de Chagas , algoritmo evolutivo , macrodatos , minería de datos , Ecohealth
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