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Using artificial intelligence to red-flag emerging pandemics, Health News, ET HealthWorld


सिडनी: एआई फ़िल्टरिंग और ओपन-सोर्स डेटा का विश्लेषण भविष्य की महामारियों को वैश्विक महामारी बनने से रोक सकता है।

पिछले एक दशक में गंभीर संक्रामक रोग अधिक बार हो गए हैं। COVID-19 महामारी से पहले भी, तपेदिक, मलेरिया और इन्फ्लूएंजा जैसे संक्रामक रोगों ने एक वर्ष में 17 मिलियन से अधिक लोगों की जान ले ली थी। COVID-19 ने कम से कम छह मिलियन लोगों (1.8 मिलियन तक के अनुमान के साथ) का दावा किया है और 2024 तक वैश्विक स्तर पर 12.5 ट्रिलियन अमरीकी डालर की लागत आने की उम्मीद है।

COVID-19 एक महामारी के बजाय एक स्थानीय महामारी हो सकती थी यदि इसका पता लगाया जाता और जल्दी कार्रवाई की जाती।

विशाल ओपन-सोर्स डेटा को माइन करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग करके अपने शुरुआती दिनों में गंभीर महामारियों की तेजी से पहचान की जा सकती है। एआई समुदाय में किसी नई बीमारी या अपरिचित बीमारी के लक्षणों के संकेतों के लिए वैश्विक समाचार रिपोर्टों और सोशल मीडिया को स्कैन कर सकता है।

न्यू साउथ वेल्स विश्वविद्यालय में चिकित्सा शोधकर्ताओं और महामारी विज्ञानियों की एक टीम ने 2016 में ऐसी प्रणाली विकसित की। EPIWATCH मशीन सीखने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है – मानव भाषा को समझने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम की क्षमता जैसा कि यह बोली जाती है और लिखी जाती है – महामारी उत्पन्न करने के लिए प्रारंभिक चेतावनी के संकेत।

इसके बाद यह आने वाली महामारियों का नक्शा बनाने के लिए तैयार किए गए डेटासेट का उपयोग करता है और स्वास्थ्य अधिकारियों को प्रभावी प्रतिक्रिया देने में मदद करने के लिए जोखिम-विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है।

ब्लू डॉट नामक एक कनाडाई प्रणाली में समान क्षमताएं हैं लेकिन यह मुख्य रूप से निजी ग्राहकों को भुगतान करने के लिए है। हमारे पास बड़ी मात्रा में ओपन-सोर्स डेटा है जो महामारी की प्रारंभिक चेतावनी प्रदान कर सकता है, लेकिन अप्रासंगिक जानकारी को खत्म करने और पूर्वानुमानों की सटीकता में सुधार करने के लिए इस डेटा को फ़िल्टर किया जाना चाहिए।

एआई-संचालित डेटा फ़िल्टरिंग पारंपरिक सार्वजनिक स्वास्थ्य निगरानी की तुलना में बहुत पहले गंभीर प्रकोप के संकेतों का पता लगा सकता है, जो डॉक्टरों, अस्पतालों या प्रयोगशालाओं द्वारा रिपोर्टिंग पर निर्भर करता है।

2014 में पश्चिम अफ्रीकी इबोला महामारी के लिए एक संकेत डब्ल्यूएचओ द्वारा महामारी घोषित करने से तीन महीने पहले ट्विटर डेटा का उपयोग करके उठाया जा सकता था, भले ही पश्चिम अफ्रीका में स्मार्टफोन का उपयोग वैश्विक औसत से कम है। प्रकोपों ​​​​और सांख्यिकीय विधियों के मानचित्रण का उपयोग करके हम स्वचालित रूप से लाल झंडे उत्पन्न कर सकते हैं। जबकि यह क्षेत्र तेजी से विकसित हो रहा है और अधिक सिस्टम ऑनलाइन आ रहे हैं, सार्वजनिक स्वास्थ्य डिजिटल तकनीकों को अपनाने में धीमा रहा है।

हालांकि, संयुक्त राज्य अमेरिका में सेंटर फॉर फोरकास्टिंग एंड आउटब्रेक एनालिटिक्स के लॉन्च, यूनाइटेड किंगडम में एक महामारी रडार की घोषणा और डब्ल्यूएचओ हब की स्थापना के साथ, COVID-19 महामारी के बाद से महामारी चेतावनी प्रणालियों पर ध्यान बढ़ गया है। महामारी और महामारी की खुफिया जानकारी के लिए, विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) का हिस्सा और जर्मन सरकार द्वारा सह-वित्त पोषित, सभी 2021 में।

कई सार्वजनिक रूप से उपलब्ध वेब-आधारित एप्लिकेशन घटनाओं और घटनाओं के आधार पर ओपन-सोर्स जानकारी एकत्र करते हैं। HealthMap सभी स्वास्थ्य स्थितियों, संक्रामक और गैर-संक्रामक पर डेटा एकत्र करता है, और WHO द्वारा 2014 की इबोला महामारी घोषित करने से नौ दिन पहले “रहस्यमय रक्तस्रावी बुखार” के लिए अलर्ट का पता लगाया।

कैनेडियन पब्लिक हेल्थ और डब्ल्यूएचओ द्वारा विकसित ग्लोबल पब्लिक हेल्थ इंटेलिजेंस नेटवर्क ने ओपन-सोर्स डेटा से तैयार की गई खुफिया जानकारी प्रदान की। अगर 2019 में नेटवर्क को डिफंड नहीं किया गया होता, तो वैश्विक महामारी बनने से पहले यह COVID-19 को उठा सकता था।

प्रोमेड-मेल, गैर-लाभकारी संगठन इंटरनेशनल सोसाइटी फॉर इंफेक्शियस डिजीज द्वारा विकसित एक मॉडरेट साइट, असामान्य, गंभीर प्रकोप और बीमारियों के बारे में स्वास्थ्य पेशेवरों से अलर्ट प्राप्त करती है।

यह साइट सबसे पहले पश्चिम अफ्रीका में मिडिल ईस्टर्न रेस्पिरेटरी सिंड्रोम कोरोनावायरस और इबोला की रिपोर्ट करने वाली थी। प्रोमेड-मेल ने तीन अंतरराष्ट्रीय स्वास्थ्य संगठनों के साथ मिलकर जांच किए गए सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञों, एपिकोर का एक बंद वैश्विक समुदाय तैयार किया है, जो महामारी पर जानकारी एकत्र करता है।

विशेषज्ञ इनपुट और मॉडरेशन पर भरोसा नहीं करने वाले सिस्टम भी मूल्यवान हो सकते हैं। 2008 से 2015 तक, Google ने फ़्लू ट्रेंड्स को इन्फ्लूएंजा-पूर्वानुमान उपकरण के रूप में चलाया।

बायोटेक कंपनी मेटाबायोटिया के पास एक महामारी ट्रैकर है जो प्रकोप का नक्शा प्रदान करता है। 2017 में WHO ने ओपन सोर्स से एपिडेमिक इंटेलिजेंस नामक एक सिस्टम शुरू किया, जो ओपन सोर्स और अन्य सिस्टम जैसे कि ProMED-mail से फीड प्राप्त करता है।

अमेरिकी रक्षा विभाग ने 2015 में एक वैश्विक जैव निगरानी पोर्टल लॉन्च किया। पोर्टल एक आंतरिक उपकरण है जो डेटा की एक श्रृंखला एकत्र करता है लेकिन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं है। अन्य दृष्टिकोणों में डिजिटल प्लेटफॉर्म का उपयोग करके सीधे सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों को रिपोर्ट करने वाले नागरिक शामिल हैं।

एक महामारी को रोकने के लिए, समय का सार है। यहां तक ​​​​कि कुछ दिनों की चेतावनी भी दीर्घकालिक परिणाम में काफी अंतर ला सकती है। महामारी की विशेषता घातीय वृद्धि है: आज 20 मामले तीन दिनों में 80 मामले हो सकते हैं, जो छह दिनों में 320 मामले हो सकते हैं।

इस तेजी से विकास का मतलब है कि स्वास्थ्य प्रणालियां एक दिन काम कर रही हैं और केवल कुछ दिनों या हफ्तों बाद ही ढह रही हैं। जब बड़ी संख्या में लोग काम से दूर होते हैं, तो महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा बाधित हो जाता है और आपूर्ति श्रृंखला विफल हो जाती है।

सरकारें अपने तात्कालिक सामाजिक और आर्थिक प्रभावों के कारण महामारियों और गंभीर महामारियों के लिए योजना बनाती हैं। यहां तक ​​​​कि 2003 में अपेक्षाकृत छोटे सार्स के प्रकोप से वैश्विक अर्थव्यवस्था को 54 बिलियन अमरीकी डालर का नुकसान हुआ। जैव-आतंकवाद के कारण अप्राकृतिक महामारियों का भी खतरा है। गंभीर संक्रामक रोगों के लिए एक प्रभावी प्रारंभिक-पहचान प्रणाली के महत्व को कम करके नहीं आंका जा सकता है। (360info)





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Written by afilmywaps

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