Predicción del riesgo respiratorio por contaminación atmosférica mediante Deep Learning
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Las emisiones contaminantes de catástrofes naturales como incendios forestales y erupciones volcánicas incluyen emisiones de dióxido de azufre (SO 2 ), monóxido de carbono (CO), dióxido de nitrógeno (NO 2 ) y partículas (PM). Los contaminantes atmosféricos empeoran el medio ambiente, reducen el ozono y producen el efecto invernadero, así como catástrofes ambientales que dan lugar a enfermedades crónicas potencialmente mortales. Los seres humanos expuestos a la contaminación atmosférica durante un periodo prolongado son susceptibles de padecer cáncer de pulmón, asma o enfermedad ...
Las emisiones contaminantes de catástrofes naturales como incendios forestales y erupciones volcánicas incluyen emisiones de dióxido de azufre (SO 2 ), monóxido de carbono (CO), dióxido de nitrógeno (NO 2 ) y partículas (PM). Los contaminantes atmosféricos empeoran el medio ambiente, reducen el ozono y producen el efecto invernadero, así como catástrofes ambientales que dan lugar a enfermedades crónicas potencialmente mortales. Los seres humanos expuestos a la contaminación atmosférica durante un periodo prolongado son susceptibles de padecer cáncer de pulmón, asma o enfermedad pulmonar obstructiva crónica, entre otros problemas de salud respiratoria. La predicción, el seguimiento, las alertas tempranas de calidad del aire peligrosa y las medidas preventivas ayudan a gestionar la contaminación y a mejorar la calidad del aire mediante normativas medioambientales y técnicas de control de la contaminación. Estas acciones también contribuyen a la sostenibilidad medioambiental. La contaminación atmosférica afecta al cáncer de pulmón, la neumonía, el asma y otras afecciones respiratorias. La baja concentración de contaminantes atmosféricos tiene un efecto insignificante en la salud pública, según el daño causado por los contaminantes en función de las concentraciones de contaminantes atmosféricos inhalados.
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