Auf maschinellem Lernen basierende Gesundheitsrisikobewertung von Fluorid und Nitrat im indischen Trinkwasser: Eine systematische Überprüfung.

Abstract

Einführung

Die Verfügbarkeit von sauberem, sicherem Trinkwasser ist für Millionen Menschen weltweit ein erhebliches Problem. Grundwasser ist die wichtigste Trinkwasserquelle in ländlichen und halbtrockenen Gebieten, weshalb die Fluoridverschmutzung ein erhebliches Problem für die öffentliche Gesundheit darstellt. Obwohl Fluorid ein natürlich vorkommendes Element ist, das in kleinen Mengen zur Vorbeugung von Zahnkaries beiträgt, kann seine übermäßige Aufnahme zu irreversibler Zahn- und Skelettfluorose führen, die schwerwiegende finanzielle Folgen haben kann (Raza et al., 2017, Chen et al., 2024). Das Problem scheint akut zu sein, insbesondere in Entwicklungsländern wie Indien, wo die schnelle Industrialisierung und landwirtschaftliche Aktivitäten die Situation weiter verschlechtert haben (Zhu et al., 2023). Studien haben gezeigt, dass das Grundwasser in vielen Teilen Indiens stark mit Fluorid verunreinigt ist. Auch in manchen Fällen überschreitet die Konzentration häufig die von der WHO empfohlenen Grenzwerte (Ali et al., 2023). Folglich stellt es ein ernstes Gesundheitsrisiko für die örtliche Bevölkerung dar, insbesondere in ländlichen Gegenden, wo es kaum alternative Wasserquellen gibt. Die mit einer Fluoridverunreinigung verbundenen Gesundheitsrisiken sind gut dokumentiert (Bazeli et al., 2022, Ali et al., 2021, Ghaderpoori et al., 2019). Die langfristige Aufnahme von Fluorid in hohen Konzentrationen kann zu Zahnfluorose, Zahnfleckenbildung und Skelettfluorose führen, die Auswirkungen auf Knochen und Gelenke hat und sich in Schmerzen und Schäden am Skelettsystem äußert. Ihr Schweregrad variiert jedoch je nach Fluoridkonzentration im Trinkwasser, Dauer der Exposition sowie Alter und Ernährungszustand. Neben der Zahn- und Skelettfluorose wird chronische Fluoridexposition mit neurologischen Auswirkungen in Verbindung gebracht, etwa einer Beeinträchtigung der kognitiven Fähigkeiten und einem verringerten IQ bei Kindern, Funktionsstörungen der Schilddrüse und Magen-Darm-Problemen. Indien, insbesondere Bundesstaaten wie Uttar Pradesh, Rajasthan, Gujarat und Andhra Pradesh, steht vor erheblichen Problemen mit der Fluoridbelastung des Grundwassers. Die Fluoridbelastung überschreitet häufig den von der WHO empfohlenen Grenzwert von 1.5 mg/l (Ali et al., 2023, Ali et al., 2022a, Ma et al., 2023). In den letzten Jahren wurden zahlreiche Forschungsstudien durchgeführt, um die Gesundheitsrisiken aufgrund der Fluoridbelastung in großen Teilen Indiens abzuschätzen (Jin et al., 2024). So ergab beispielsweise eine in einem Teil Indiens, nämlich im Bichpuri-Block in Agra (Uttar Pradesh), durchgeführte Studie, dass mehr als 92 % der Grundwasserproben einen Fluoridgehalt über dem Sicherheitsgrenzwert aufwiesen, wodurch die lokale Bevölkerung einem erheblichen Risiko nicht krebserregender gesundheitlicher Auswirkungen ausgesetzt war (Ali et al., 2023, Sahu et al., 2017, Ayoob und Gupta, 2006, Mirzabeygi et al., 2017). Andere Studien, die in verschiedenen Teilen des Landes durchgeführt wurden, berichteten von ähnlichen Ergebnissen und charakterisieren das Problem. Die Sicherheit des Grundwassers in der Region Agra und die Gesundheit ihrer Bewohner hängen entscheidend von den Ergebnissen der Gesundheitsrisikobewertungen und der Überwachung der Fluoridkonzentrationen ab (Sahu et al., 2017, Ali et al., 2017, Ali et al., 2021, Ali et al., 2022a, Ali et al., 2022b, Ali et al., 2023). Die Ergebnisse der Studie haben ein kritisches Problem aufgezeigt, das erhebliche Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit haben könnte: Insgesamt 27.27 % der Fluoridproben (27 von 110) und 45.45 % der Nitratproben (44 von 110) überschritten die von der WHO festgelegten Sicherheitswerte. Die durchschnittlichen HQ-Werte für Erwachsene lagen bei 3.02, 1.57 und 1.45; für Kinder und Jugendliche lagen sie in der Region Mathura in Uttar Pradesh bei 1.88, 0.98 bzw. 0.90 (Ali et al., 2024). Daher ist die Einbeziehung effizienter Entfluoridierungsmethoden für den Zugang zu Trinkwasser zwingend erforderlich, um die gesundheitlichen Gefahren einer Fluoridverunreinigung zu mindern (Ayoob und Gupta, 2006; Mirzabeygi et al., 2017). Die Wasserverschmutzung durch Schadstoffe in höheren Konzentrationen als zulässig ist zu Gesundheitsschäden und Toxizität geführt. In diesem Zusammenhang wurden aktivierte Tonerde, Knochenkohle und Umkehrosmose zur Extraktion von überdosiertem Fluorid aus Trinkwasser ausgeschlossen (Mohammadi et al., 2017, Zafarzadeh et al., 2022). Weltweit leidet die menschliche Gesundheit unter den hohen Konzentrationen von Stickstoffverbindungen (Nitraten (NO₃⁻)).₃^-) (Jalili et al., 2018), Nitrite (NO₂^-)), Fluoride (F^-), Herbizide, Störstoffe, Medikamente und Schwermetalle im Grundwasser (Ali et al., 2022a, Ma et al., 2023, Ali et al., 2017). Der Wasserqualitätsindex (WQI) dient als zuverlässiges Instrument zur Beurteilung der Wasserqualität. Es ist möglich, Interpolationstechniken von Geographischen Informationssystemen (GIS) zu nutzen, die zur Erstellung von Grundwasserqualitätskarten und zur Identifizierung gefährdeter Standorte eingesetzt werden. Die Integration des WQI in GIS liefert schnell vollständige Ergebnisse, sodass politische Entscheidungsträger zeitnah Strategien für das Wasserqualitätsmanagement entwickeln können (Soleimani et al., 2018, Ali et al., 2021, Ali et al., 2022a, Mirzabeygi et al., 2017).

Die vorliegende Arbeit untersucht den aktuellen Stand der Fluorid- und Nitratbelastung des Grundwassers in Indien und die gesundheitlichen Risiken einer chronischen Belastung mit hohen Fluorid- und Nitratwerten. Die Studie ermittelt einen Wasserqualitätsindex, um die Trinkwassereignung des Grundwassers anhand eines Geografischen Informationssystems zu bewerten. Zusätzlich werden die nicht krebserregenden Gesundheitsrisiken durch Nitrat- und Fluoridbelastung anhand einer Risikobewertungsmethode innerhalb der betroffenen Bevölkerungsgruppe bewertet. Ziel der Studie war es, die Grundwasserbelastung mit Fluorid, Nitrat und Nitrit zu ermitteln und die gesundheitlichen Risiken der Nutzung von Grundwasser als Trinkwasserquelle zu bewerten (Yousefi et al., 2018; Wang et al., 2024).

Trotz ihrer weit verbreiteten Verwendung zur Abschätzung der Grundwasserqualität besteht eine erhebliche Forschungslücke hinsichtlich der Anwendung von neuronalen Netzwerken (KNN) zur Vorhersage des Hauptkonzentrationsniveaus (HQ) der Fluoridbelastung. Das HQ erfordert eine genaue Risikobewertung, ein entscheidender Schritt zum Verständnis der nicht krebserregenden gesundheitlichen Auswirkungen von Fluorid. Während sich KNN-Modelle bei der Vorhersage von Fluoridwerten als vielversprechend erwiesen haben, ist der Bereich der HQ-Vorhersage noch wenig erforscht (Mohammadi et al., 2016; Hussein et al., 2020; Yousefi et al., 2019). Um dieses Problem zu lösen, bieten KNN einen innovativen Ansatz zur Risikomodellierung. Künstliche neuronale Netze (KNN) sind hierfür geeignet, da sie komplexe Muster in Daten erkennen und prognostizieren sowie die nichtlinearen Zusammenhänge zwischen Fluorid- und Nitratbelastungseigenschaften und dem Risiko gesundheitlicher Auswirkungen erfassen können (Islam et al., 2024; Zafarzadeh et al., 2021). Forscher können diese Lücke ausnutzen, indem sie ANN-basierte und XGBoost-Modelle zur HQ-Schätzung entwickeln und testen; dies wird die öffentliche Gesundheit und das Management der Fluorid- und Nitratkontamination verbessern. Dieser Übersichtsartikel präsentiert eine neuartige Methode unter Verwendung maschineller Lernmethoden – insbesondere ANN und XGBoost – um die gesundheitlichen Bedenken hinsichtlich der Fluorid- und Nitratkontamination des Grundwassers in Indien zu bewerten. Um die Grundwasserqualität und die damit verbundenen Gesundheitsgefahren für verschiedene Bevölkerungsgruppen vorherzusagen, werden insbesondere fortschrittliche Modelle maschinellen Lernens mit Daten geografischer Informationssysteme (GIS) kombiniert. Die wichtigsten Ziele der vorliegenden Forschung sind wie folgt: (a) Durchführung einer umfassenden Literaturrecherche zur Fluorid- und Nitratverschmutzung der Grundwasserressourcen in Indien zwischen 2015 und 2024. (b) Bestimmung des geografischen Musters der Fluorid- und Nitratkonzentrationen mithilfe geografischer Informationssysteme (GIS) und Kartierung der am stärksten kontaminierten Gebiete. (c) Beurteilung der gesundheitlichen Risiken der Fluorid- und Nitratbelastung mithilfe eines Ansatzes zur Gesundheitsrisikobewertung, mit Schwerpunkt auf Kindern, Jugendlichen und Erwachsenen. (d) Bewertung der Leistungsfähigkeit von Algorithmen des maschinellen Lernens, d. h. künstlicher neuronaler Netze (KNN) und Extreme Gradient Boosting (XGBoost), zur Vorhersage von Fluorid- und Nitratkonzentrationen und zur Abschätzung von Gesundheitsrisiken.