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Can Artificial Intelligence prevent movement of infectious diseases?, Health News, ET HealthWorld


डॉ जयदीप जेसन रायपुडु द्वारा

नई दिल्ली: मार्च 2020 में, चीन के वुहान में SARS CoV-2 की पहचान के बाद, विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) ने COVID-19 के प्रकोप को महामारी घोषित कर दिया। तब से, दुनिया भर में लाखों मौतें दर्ज की गई हैं और मामलों की बढ़ती संख्या की पुष्टि हुई है। महामारी ने जीवन को काफी प्रभावित किया, स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों का परीक्षण किया, अर्थव्यवस्थाओं को धीमा कर दिया, हमारे काम करने के तरीके को बदल दिया और जीवन को बाधित कर दिया।

महामारी के विभिन्न नकारात्मक प्रभावों और अनिश्चितता ने नेताओं, नीति निर्माताओं और वैज्ञानिकों को भविष्य की महामारियों के लिए तैयार करने और संक्रामक रोगों के प्रसार को रोकने के तरीकों पर विचार करने के लिए उकसाया। यहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) जैसी तकनीक मदद कर सकती है।

रोगों की भविष्यवाणी और निगरानी

एआई में मानवीय समझ और निर्णय लेने के लिए समझदार पैटर्न बनाने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करने की क्षमता है। यह कई डोमेन में डेटा को संभाल सकता है, जो मनुष्यों के लिए बेहद थकाऊ और समय लेने वाला है। भविष्य की महामारियों और बीमारी के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा को आत्मसात करने, पचाने और विश्लेषण करने के लिए एआई की यह क्षमता महत्वपूर्ण है।

उदाहरण के लिए, वुहान के मामले में, यदि हमारे पास एक डेटा संग्रह प्रणाली थी जो डेटा को एकीकृत कर सकती थी जैसे कि लोगों की आवाजाही, खरीद पैटर्न और उपभोक्ता विकल्प, फुटफॉल में अचानक परिवर्तन, खरीदे गए या उपभोग किए गए जानवरों / मांस के प्रकार और मात्रा, हम विश्लेषण कर सकते थे उन्हें COVID-19 की शुरुआत का निर्धारण करने के लिए और बाकी दुनिया को एक संभावित महामारी के बारे में जल्दी चेतावनी देने के लिए। यह डेटा, जो अब ऐतिहासिक है, का उपयोग दुनिया भर में इसी तरह के पैटर्न को निर्धारित करने और एक संक्रामक बीमारी के जल्दी फैलने की भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है।

यदि हम क्षेत्रीय प्रशासनिक या स्वास्थ्य सेवा निकायों और अंततः दुनिया भर में जाने के लिए जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, तो हम बीमारियों की शुरुआत की भविष्यवाणी कर सकते हैं। लक्षणों के प्रकार और उनकी गंभीरता के बारे में डेटा के साथ, हम बीमारियों के प्रभाव की भविष्यवाणी भी कर सकते हैं और एआई-आधारित प्रणालियों का उपयोग करके नियंत्रण प्रोटोकॉल तैयार कर सकते हैं।

इसी तरह, एआई सिस्टम प्रशासनिक निकायों को प्रभावित आबादी को ट्रैक करने और उम्र, लिंग, रुग्णता की उपस्थिति या अनुपस्थिति और अन्य कारकों के आधार पर ठीक होने के समय को निर्धारित करने के लिए उनकी बीमारी की प्रगति की निगरानी करने में मदद कर सकता है। इस तरह की अंतर्दृष्टि संक्रमित मामलों के संपर्क का पता लगाने और निगरानी करने में मदद कर सकती है ताकि एक आबादी से दूसरी आबादी में बीमारी की आवाजाही पर रोक लगाई जा सके।

एआई का उपयोग करके प्रारंभिक निदान

संक्रामक, तेजी से फैलने वाली बीमारियों के साथ-साथ गंभीर बीमारियों में, उपचार का पूर्वानुमान इस बात पर आधारित होता है कि बीमारियों का पता कितनी जल्दी चलता है और उनकी पहचान कैसे की जाती है। यदि हम लक्षणों का जल्द पता लगा लेते हैं, तो यह स्वास्थ्य पेशेवरों को रोगियों का सही इलाज करने के लिए पर्याप्त समय देता है। हालांकि, अंतर्निहित बीमारियों के लक्षणों के सामने आने से पहले ही उनका पता लगाना या उनकी भविष्यवाणी करना मानवीय रूप से असंभव है।
इसके अलावा, लोग नियमित रूप से चिकित्सा विशेषज्ञों को नहीं देख सकते हैं और कुछ के लिए, अनुपलब्धता या पहुंच के मुद्दों के कारण किसी को देखना भी एक बाधा हो सकती है। यह वह जगह है जहाँ AI मदद कर सकता है। एआई एल्गोरिदम सूक्ष्म विवरणों को खोजने के लिए प्रथम स्तर की जांच कर सकते हैं जो अंतर्निहित मुद्दों के संकेत हो सकते हैं और व्यक्तियों को विशेषज्ञों के पास भेज सकते हैं।
चिकित्सा परीक्षणों से प्राप्त डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई सिस्टम से परे, प्रत्यारोपण योग्य एआई सिस्टम की क्षमता और भी अधिक है। उदाहरण के लिए, इन प्रणालियों का उपयोग रक्त ऑक्सीजन में मामूली लेकिन लगातार उतार-चढ़ाव की निगरानी के लिए किया जा सकता है या सांस लेने में भिन्नता को मापने के लिए किया जा सकता है जिसे जल्दी पता लगाया जा सकता है और स्मार्टफोन के माध्यम से डॉक्टरों और मरीजों को सूचित किया जा सकता है, जिससे त्वरित चिकित्सा सहायता की अनुमति मिलती है।

टीके और दवा की खोज के विकास में एआई

COVID-19 को नियंत्रित करने की दौड़ में, मशीन लर्निंग (ML) सिस्टम और कम्प्यूटेशनल विश्लेषण ने टीकाकरण खोज में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। इन उपकरणों ने शोधकर्ताओं को वायरस, इसकी संरचना को समझने और इसके घटकों का अध्ययन करने में सक्षम बनाया है, जो एक प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया को उत्तेजित करता है जो एक टीका डिजाइन करने में महत्वपूर्ण है। यह वैज्ञानिकों को टीकों के तत्वों को चुनने और प्रयोगात्मक डेटा की समझ बनाने में मदद कर सकता है। वे वैज्ञानिकों को समय के साथ वायरस के आनुवंशिक उत्परिवर्तन को ट्रैक करने में भी मदद करते हैं, ऐसी जानकारी जो किसी भी टीके के मूल्य को निर्धारित करने के लिए महत्वपूर्ण है।
इसी तरह, परिष्कृत एआई सिस्टम विभिन्न दवाओं के प्रभावों की पहचान करने के लिए प्रयोग करने में तेज हैं जो लक्षणों और अंततः बीमारियों को नियंत्रित करने के लिए वैकल्पिक तरीकों की खोज में महत्वपूर्ण हैं। जबकि एआई और कम्प्यूटेशनल तकनीक टीके के विकास और दवा की खोज को अनुकूलित कर सकते हैं, यह जानवरों और मानव परीक्षणों जैसे महत्वपूर्ण पहलुओं को प्रतिस्थापित या तेज नहीं कर सकता है और उनकी प्रगति की निगरानी कर सकता है, जिसके लिए मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है।

गलत सूचना के प्रसार को रोकने में एआई

जब महामारी की बात आती है, तो सोशल मीडिया और ऑनलाइन नेटवर्क पर साझा की गई राय और नकली सूचनाओं का ध्रुवीकरण होता है। एआई अरबों सोशल मीडिया चैट के माध्यम से जा सकता है, और गलत सूचना के संकेत दे सकता है। उदाहरण के लिए, हम एक देश के रूप में COVID से संबंधित गलत सूचनाओं के शिकार थे और ‘व्हाट्सएप यूनिवर्सिटी’ उस समय बड़ी हो गई थी। एआई अधिकारियों को गलत सूचना के स्रोत को इंगित करने में सक्षम था और वे इसे कैसे नीचे ला सकते हैं। मानव चेतना के साथ-साथ महत्वपूर्ण सूचनाओं को इकट्ठा करने और उनका पता लगाने की एआई की क्षमता गलत सूचनाओं को समुदायों में फैलने से रोकने में मदद कर सकती है।

एआई अकेले बीमारियों के प्रसार को नहीं रोक सकता है, लेकिन यह मनुष्यों को बीमारियों की गति और जीवन पर उनके प्रभाव को नियंत्रित करने के लिए सही निर्णय लेने की सलाह दे सकता है। एआई चिकित्सकों को उनके दिन-प्रतिदिन के काम में समर्थन और उन्हें सशक्त बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। यह रोगियों की देखभाल करने के लिए उन्हें अधिक बैंडविड्थ की पेशकश कर सकता है और प्रसार को रोकने और तेजी से ठीक होने में मदद कर सकता है।

डॉ जयदीप जेसन रायपुड, सीनियर सब्जेक्ट मैटर एक्सपर्ट, हेल्थकेयर एआई, आईमेरिट द्वारा

(अस्वीकरण: व्यक्त किए गए विचार पूरी तरह से लेखक के हैं और ETHealthworld अनिवार्य रूप से इसकी सदस्यता नहीं लेता है। ETHealthworld.com प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से किसी भी व्यक्ति / संगठन को हुए किसी भी नुकसान के लिए जिम्मेदार नहीं होगा)





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