Nghiên cứu xây dựng hệ thống cảnh báo sớm bệnh truyền nhiễm do ngập lụt

TP.HCM là một trong những địa phương chịu tác động rõ của biến đổi khí hậu. Mưa lớn cực đoan, triều cường, ngập lụt đô thị xuất hiện với tần suất dày hơn, trong khi quá trình đô thị hóa nhanh khiến áp lực lên hạ tầng thoát nước ngày càng lớn. Ngập lụt vì thế không chỉ gây ùn tắc giao thông, ảnh hưởng sinh hoạt và sản xuất, mà còn tạo ra môi trường thuận lợi cho mầm bệnh phát sinh, lây lan trong cộng đồng.

Từ thực tiễn đó, Sở KH&CN TP.HCM đã đặt hàng Trường Đại học Nông Lâm TP.HCM thực hiện đề tài “Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm các bệnh truyền nhiễm liên quan đến ngập lụt tại TP.HCM do biến đổi khí hậu”, nhằm đánh giá nguy cơ dịch bệnh ở quy mô cộng đồng và hỗ trợ công tác phòng, chống dịch trong bối cảnh biến đổi khí hậu.

Ngập lụt và nguy cơ dịch bệnh

Trong điều kiện ngập lụt kéo dài, môi trường sống dễ bị ô nhiễm, nguồn nước sinh hoạt bị ảnh hưởng, rác thải và nước tù đọng gia tăng, từ đó làm tăng nguy cơ bùng phát các bệnh truyền nhiễm. Đề tài tập trung vào ba bệnh có mối liên hệ trực tiếp với điều kiện ngập lụt và vệ sinh môi trường, gồm: sốt xuất huyết, tiêu chảy và thương hàn.

Trong đó, sốt xuất huyết là mối quan ngại lớn đối với sức khỏe cộng đồng tại TP.HCM. Theo Trung tâm Kiểm soát bệnh tật TP.HCM (HCDC), tính đến ngày 31/5/2026, toàn Thành phố đã ghi nhận gần 18.000 ca mắc sốt xuất huyết, tăng 64,6% so với cùng kỳ năm trước. Dịch đã xuất hiện tại toàn bộ 168 phường, xã và đặc khu, cho thấy virus Dengue đang lưu hành rộng khắp trong cộng đồng.

Theo nhóm nghiên cứu, trong bối cảnh biến đổi khí hậu, diễn biến của bệnh sốt xuất huyết còn tiềm ẩn nhiều yếu tố khó lường. Bên cạnh đó, tiêu chảy và thương hàn cũng là những bệnh có nguy cơ gia tăng ở các khu vực thường xuyên ngập, nơi điều kiện vệ sinh môi trường và nguồn nước bị tác động mạnh.

TS. Hoàng Hà Anh, Chủ nhiệm đề tài cho rằng, nếu chỉ chờ đến khi dịch bệnh xuất hiện rồi mới triển khai các biện pháp ứng phó thì sẽ luôn ở thế bị động. Điều cần thiết là phải có công cụ dự báo sớm, giúp nhận diện khu vực nguy cơ, theo dõi xu hướng gia tăng ca bệnh và hỗ trợ cơ quan quản lý đưa ra phản ứng kịp thời.

Tích hợp dữ liệu và công nghệ để dự báo sớm

Để giải bài toán này, nhóm nghiên cứu lựa chọn cách tiếp cận liên ngành, kết hợp dữ liệu dịch tễ với dữ liệu khí tượng thủy văn, ngập lụt, địa hình, sử dụng đất và hạ tầng đô thị. Nền tảng đầu tiên của hệ thống là cơ sở dữ liệu GIS tích hợp đa nguồn.

Dữ liệu bao gồm thông tin dịch tễ của ba bệnh truyền nhiễm, dữ liệu khí tượng như nhiệt độ, lượng mưa, dữ liệu thủy văn liên quan đến ngập lụt và các dữ liệu nền địa lý như địa hình, sông ngòi, sử dụng đất. Các nguồn dữ liệu này được thu thập, kế thừa từ HCDC, Sở Y tế, các cơ quan khí tượng thủy văn và dữ liệu nền của Thành phố, sau đó được chuẩn hóa để phục vụ phân tích, mô hình hóa và cảnh báo.

Từ bộ dữ liệu đó, nhóm nghiên cứu phân tích đặc điểm biến thiên của sốt xuất huyết, tiêu chảy và thương hàn theo thời gian và không gian. Kết quả cho thấy sốt xuất huyết là bệnh có số ca mắc lớn nhất và biến động rõ nhất trong ba bệnh được nghiên cứu. Một số địa bàn như quận 12, Hóc Môn, Bình Chánh (cũ), thường ghi nhận số ca sốt xuất huyết cao hơn so với nhiều khu vực khác. Với tiêu chảy và thương hàn, quy mô mắc bệnh nhỏ hơn, nhưng vẫn cho thấy mối liên hệ với điều kiện môi trường, ngập lụt và vệ sinh tại từng địa bàn.

Trên nền dữ liệu nói trên, nhóm nghiên cứu đã ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chí AHP (Analytic Hierarchy Process) tích hợp GIS để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ ngập lụt tại TP. HCM. Kết quả xác định 6 yếu tố chính ảnh hưởng đến nguy cơ ngập, gồm: độ cao, độ dốc, lượng mưa, mật độ sông suối, loại đất và sử dụng đất. Trong đó, lượng mưa và khoảng cách đến sông là hai yếu tố có trọng số cao nhất, cùng ở mức 0,297.

Sau khi xây dựng bản đồ nguy cơ ngập lụt, nhóm nghiên cứu tiếp tục phân tích mối liên hệ giữa ngập lụt và bệnh truyền nhiễm bằng mô hình hồi quy Poisson. Kết quả cho thấy có mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa các yếu tố khí hậu, thủy văn, đặc biệt là độ sâu ngập và lượng mưa với sự gia tăng số ca bệnh.

Theo nhóm nghiên cứu, rủi ro mắc bệnh tăng lên đáng kể tại các vùng có cấp độ ngập từ trung bình đến cao, nhất là đối với sốt xuất huyết và tiêu chảy.

Một bước tiến quan trọng của đề tài là ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy vào hệ thống cảnh báo sớm. Theo nhóm nghiên cứu, hệ thống đã tích hợp các mô hình XGBoost và Random Forest cho sốt xuất huyết, cùng mô hình bộ nhớ dài - ngắn hạn (Long Short-Term Memory - LSTM) cho tiêu chảy để dự báo số ca bệnh và nguy cơ bùng phát dịch theo tuần, tháng hoặc quý.

Từ nghiên cứu đến ứng dụng thực tế

Trên cơ sở các kết quả nghiên cứu, đề tài đã xây dựng hệ thống cảnh báo sớm các bệnh truyền nhiễm liên quan đến ngập lụt tại TP. HCM trên nền tảng Web-GIS và Mobile App (AppGIS). Hệ thống được triển khai trên hạ tầng điện toán đám mây Google Cloud Platform, cho phép tích hợp, lưu trữ và xử lý dữ liệu về khí tượng thủy văn, ngập lụt, dịch tễ và nền địa lý.

Theo nguyên lý hoạt động, dữ liệu khí tượng, thủy văn, ngập lụt và dịch tễ sẽ được cập nhật, chuẩn hóa, sau đó đưa vào các mô hình phân tích và mô hình AI để mô phỏng, dự báo nguy cơ bệnh truyền nhiễm. Khi các chỉ số dự báo vượt ngưỡng an toàn, hệ thống có thể kích hoạt cảnh báo qua WebGIS, ứng dụng di động và các nền tảng trực tuyến.

Người dùng có thể theo dõi diễn biến lượng mưa, ngập lụt, phân vùng nguy cơ bệnh truyền nhiễm trên bản đồ số. Cơ quan quản lý có thêm công cụ, để theo dõi nguy cơ dịch bệnh theo khu vực và hỗ trợ ra quyết định sớm hơn trong công tác phòng, chống dịch.

Hệ thống đã được kiểm thử vận hành với dữ liệu của TP.HCM, bước đầu chứng minh được tính khả thi, giao diện thân thiện và khả năng hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng. Theo TS. Hoàng Hà Anh, giá trị của đề tài không chỉ nằm ở việc xây dựng được một hệ thống công nghệ, mà còn góp phần định lượng nguy cơ sức khỏe liên quan đến ngập lụt ở quy mô cộng đồng, từ đó tạo cơ sở khoa học cho công tác quản lý trong bối cảnh biến đổi khí hậu.

Từ kết quả nghiên cứu, nhóm thực hiện kiến nghị cần tiếp tục thúc đẩy chia sẻ dữ liệu và liên thông giữa các sở, ngành để bảo đảm nguồn dữ liệu đầu vào về khí tượng, thủy văn, dịch tễ được cập nhật thường xuyên, phục vụ vận hành hệ thống. Đồng thời, hỗ trợ chuyển giao sản phẩm cho các đơn vị thụ hưởng để đưa vào vận hành thực tế. Ngoài ra, có thể nhân rộng mô hình này cho các tỉnh thành lân cận trong khu vực phía Nam./.