Union World Conference on Lung Health (18-21 November) में प्रस्तुत चार AI नवाचार टीबी का पता लगाने और निगरानी बदलने का दावा करते हैं। पहला तरीका 'breathomics' है, जो सांस के रासायनिक संकेतों और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल कर उपचार प्रतिक्रिया ट्रैक करता है। शोधकर्ताओं ने AveloMask से दक्षिण अफ्रीका में लगभग 60 रोगियों के नमूने लिए और बदलावों का अध्ययन किया।
दूसरा तरीका Swaasa खाँसी-विश्लेषण मंच है। हेल्थ वर्कर्स ने स्मार्टफोन से 350 से अधिक प्रतिभागियों की खाँसी रिकॉर्ड की और AI को TB खाँसी व अन्य श्वसन बीमारियों के बीच अंतर सिखाया गया। अध्ययन में एल्गोरिथ्म ने 94 per cent मामलों में कारण सही पहचाना और 87 per cent मामलों में जोखिम की भविष्यवाणी सही रही।
तीसरा Wadhwani Institute का टूल है, जो 20 से अधिक open-source डेटासेट्स को anonymised Ni-kshay surveillance data से जोड़ता है और राष्ट्रीय परीक्षण में टॉप 20 per cent गाँवों को 71 per cent सटीकता से चिन्हित किया। चौथा Qure.ai का qXR है, जिसे जन्म से 15 years तक के बच्चों के लिए विकसित किया गया है। विशेषज्ञों ने लाभ और सीमाओं दोनों पर बल दिया; कुछ परिणाम अभी peer review के अधीन हैं और व्यापक सत्यापन जरूरी है।
कठिन शब्द
- शोधकर्ता — वे लोग जो अध्ययन या अनुसंधान करते हैं।शोधकर्ताओं
- उपकरण — काम करने के लिए चीजें या मशीनें।उपकरणों
- सटीक — बिल्कुल सही या गलत नहीं।
- विश्लेषण — किसी चीज का अध्ययन कर समझना।विश्लेषण करता
- लक्षण — बीमारी के संकेत या प्रमाण।लक्षणों
- प्रगति — आगे बढ़ने या सुधारने की प्रक्रिया।
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
- आपको क्या लगता है, AI तकनीकों का स्वास्थ्य देखभाल में और क्या भूमिका हो सकती है?
- क्या तकनीकों में सुधार से टीबी के मामलों की संख्या कम हो सकती है?
- आपके अनुसार, सही डेटा की आवश्यकता क्यों है?
