कोपेनहेगन में Union World Conference on Lung Health (18-21 November) में प्रस्तुत चार AI-आधारित तरीके टीबी निदान और निगरानी के पारंपरिक तरीके बदलने का वादा करते हैं। पहला अध्ययन Southern University of Science and Technology और Shenzhen Third People’s Hospital (China) का है। उन्होंने 'breathomics' और मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए AveloMask से दक्षिण अफ्रीका के लगभग 60 TB रोगियों के श्वास नमूने एकत्र किए और उपचार प्रतिक्रिया के रासायनिक संकेतों का विश्लेषण किया। पल्मोनोलॉजिस्ट लियांग फू के अनुसार यह गैर-आक्रामक परीक्षण उपचार की प्रभावशीलता, अनुपालन और लागत पर फर्क डाल सकता है।
दूसरा नवाचार Swaasa खाँसी-विश्लेषण मंच है, जिसे AIIMS, JIPMER और Salcit Technologies की टीमों ने पेश किया। हेल्थ वर्कर्स ने स्मार्टफोन से 350 से अधिक प्रतिभागियों की खाँसियाँ रिकॉर्ड कीं; एल्गोरिथ्म ने 94 per cent मामलों में सही मूल कारण पहचाना और 87 per cent मामलों में श्वसन रोगों के जोखिम की सही भविष्यवाणी की।
तीसरे, Wadhwani Institute for AI ने vulnerability मैपिंग प्रणाली दिखाई, जिसने 20 से अधिक open-source डेटासेट्स को anonymised Ni-kshay surveillance data के साथ जोड़ा और राष्ट्रीय परीक्षण में टॉप 20 per cent गाँवों को 71 per cent सटीकता के साथ चिन्हित किया। चौथा, मुंबई की Qure.ai ने qXR नामक AI छाती एक्स-रे उपकरण प्रस्तुत किया, जो जन्म से 15 years तक के बच्चों के लिए है और पूरे आयु-सीमावर्ग के लिए यूरोपीय नियामक मंजूरी पाने वाला पहला AI-सक्षम छाती एक्स-रे उपकरण बताया गया।
विशेषज्ञों ने आगे कहा कि ये उपकरण अधिक सुलभ और व्यक्तिगत TB देखभाल का वादा दिखाते हैं, पर सख्त परीक्षण, मजबूत डेटासेट्स, कर्मचारी प्रशिक्षण और व्यापक सत्यापन आवश्यक होंगे। कुछ परिणाम अभी peer review के अधीन हैं। यह रिपोर्ट SciDev.Net के ग्लोबल डेस्क ने तैयार की।
कठिन शब्द
- निदान — रोग की पहचान करने की प्रक्रिया
- निगरानी — रोग या कार्यक्रम पर लगातार नजर रखना
- गैर-आक्रामक — जिसमें शरीर के अंदर नहीं जाना होता
- अनुपालन — रोगी द्वारा इलाज या नियमों का पालन करना
- सटीकता — नाप या परिणाम की सही होने की दर
- नियामक मंजूरी — सरकारी या आधिकारिक स्वीकृति किसी उपकरण के लिए
- सत्यापन — किसी चीज़ की सही होने की जाँच करना
युक्ति: जब आप किसी भी भाषा में कहानी पढ़ें या ऑडियो सुनें, तो लेख में हाइलाइट किए गए शब्दों पर होवर/फ़ोकस/टैप करें और तुरंत छोटी-सी परिभाषा देखें।
चर्चा के प्रश्न
- इन AI‑आधारित उपकरणों के सुलभ होने से स्थानीय स्वास्थ्य सेवाओं में क्या बदलाव आ सकते हैं? अपने विचार और कारण बताइए।
- डेटासेट्स और कर्मचारी प्रशिक्षण की कमी से इन प्रणालियों पर क्या जोखिम हो सकते हैं? उदाहरण दें।
- गैर-आक्रामक परीक्षणों और मोबाइल‑आधारित तरीकों को ग्रामीण क्षेत्रों में लागू करने के फायदे और चुनौतियाँ क्या होंगी?
