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 Optimalisasi Restorasi Mangrove: Solusi Iklim Berbasis Data untuk Indonesia

Optimalisasi Restorasi Mangrove: Solusi Iklim Berbasis Data untuk Indonesia

Indonesia, sebagai negara dengan ekosistem mangrove terluas, memiliki potensi besar dalam mitigasi iklim. Kajian ini menguraikan pendekatan berbasis data untuk menentukan lokasi, spesies, dan strategi restorasi mangrove yang paling efektif, didukung oleh proyeksi penurunan emisi karbon untuk 100 tahun ke depan.

Ilustrasi untuk Memahami Kota Lewat Mata Warga: Urban Perspective Analysis

Memahami Kota Lewat Mata Warga: Urban Perspective Analysis

Pembangunan kota seringkali mengabaikan persepsi emosional warga. Artikel ini membahas Urban Perspective Analysis, metode deep learning yang menggunakan citra jalan untuk memetakan bagaimana warga merasakan lingkungannya—apakah sebuah jalan terasa aman, hidup, atau membosankan. Sebuah cara baru bagi perencana untuk merancang ruang yang lebih manusiawi.

Ilustrasi untuk Mengatasi Krisis Sanitasi Bandung dengan Spatial Machine Learning

Mengatasi Krisis Sanitasi Bandung dengan Spatial Machine Learning

Meskipun ODF 100%, akses sanitasi layak di Bandung baru 69,12%. Penelitian ini menawarkan solusi inovatif berbasis spatial machine learning untuk merancang sistem sanitasi terpusat yang efisien, menargetkan kawasan prioritas dan mengusulkan WWTP baru untuk meningkatkan kesehatan kota.