SOLUTION

Health and Air Quality (HAQ)

Tracks pollution hotspots or maps the spread of disease, helping safeguard communities' health. Enhance your healthcare analytics with us for better preparedness through effective planning of medical personnel and pharmaceutical supplies.

Use Cases

Disease Spread Tracking and Prediction

Disease Spread Tracking and Prediction

Air Quality Surveillance

Air Quality Surveillance

Public Health Risk Assessments

Public Health Risk Assessments

Healthcare Facility Planning

Healthcare Facility Planning

Disease Spread Tracking and Prediction

When diseases emerge, speed and precision save lives. Spatial epidemiology can predict the spread of diseases, helping health authorities respond effectively. From tracking outbreaks to planning interventions, our solutions can help enhance disease management and community resilience. Viruses like COVID-19, MPOX, and HMPV have demonstrated the critical need for advanced tools to monitor and mitigate the impact of global health crises effectively.

See More Publication

usecase

Discover articles and tutorials to help you build better

Ilustrasi untuk Optimasi Rute Pedagang Keliling untuk Meningkatkan Penjualan dan Efisiensi

Optimasi Rute Pedagang Keliling untuk Meningkatkan Penjualan dan Efisiensi

Pedagang Kaki Lima (PKL) sering menghadapi fluktuasi pendapatan akibat keterbatasan informasi lokasi strategis. Melalui pendekatan GeoIntelligence, Tim GISACT Social Project menganalisis aspek spasial dan temporal rute penjualan pedagang keliling roti di Kota Bandung untuk mengidentifikasi hotspot penjualan dan merekomendasikan rute yang lebih efektif.

Ilustrasi untuk Potensi Blue Carbon di Asia Pasifik dalam Perspektif Spasial

Potensi Blue Carbon di Asia Pasifik dalam Perspektif Spasial

Analisis spasial ekosistem blue carbon di kawasan Asia Pasifik menggunakan data satelit multitemporal dan pemodelan machine learning. Kajian ini mengidentifikasi distribusi mangrove, seagrass, dan saltmarsh, memetakan hotspot tekanan ekologis, serta menentukan wilayah prioritas konservasi berbasis perubahan tekanan lingkungan dari waktu ke waktu.

Ilustrasi untuk Pemodelan Spasial Risiko Malaria di Indonesia

Pemodelan Spasial Risiko Malaria di Indonesia

Kajian pemodelan spasial risiko malaria di Indonesia menggunakan pendekatan machine learning dan deep learning berbasis data lingkungan dan sosioekonomi. Analisis ini menyoroti wilayah berisiko tinggi, ketimpangan akses layanan kesehatan, serta prioritas penanganan malaria berbasis data spasial.