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Scientific Reports上发表的一项研究提出了一种新工具，可用于预测未来 30 天内一个国家内可能无法获得足够食物(称为粮食不安全)的个人流行率。作者建议，该工具可以帮助面临粮食不安全风险的国家的决策者，并有助于促进更及时的反应。

Elisa Omodei 及其同事使用布基纳法索、喀麦隆、马里、尼日利亚、叙利亚和也门(所有最近经历了严重粮食不安全的国家)在 2018 年至 2022 年间的食品消费数据开发了该工具。作者使用冲突数据增强了他们的工具——相关的死亡人数、食品价格、极端天气事件和斋月的发生——因为每个国家大部分地区的食品消费模式在伊斯兰历的这个月发生了变化——贯穿这一时期。然后，他们使用他们的工具来估计 2021 年 10 月至 2022 年 2 月期间面临食物不足风险的家庭的流行率。

作者发现，他们的工具能够以 99% 的准确率预测也门和叙利亚境内的粮食不安全状况，预测未来一天的准确率，预测未来 30 天后的准确率分别为 72% 和 47%。

然而，他们发现，对于剩余的四个国家，可用的食物消费数据少于叙利亚和也门，该工具的预测并不准确。这突出表明，在使用长期和广泛地理区域定期收集的食品消费数据时，该工具的预测更加准确。

作者建议，他们的工具可以通过使用实时数据提供快速可用的预测来补充现有的粮食不安全建模技术。他们补充说，通过结合手机数据或新闻的自动文本挖掘，可以进一步改进他们工具的预测。