CODA (Cause of Death Determination Ascertainment) परियोजना का नेतृत्व Vital Strategies और उसके साझीदार कर रहे हैं। परियोजना Gates Foundation द्वारा वित्त पोषित और तीन साल की है। इसका उद्देश्य उन जगहों में मृत्यु-कारण का डेटा सुधारना है जहाँ सिर्फ आठ प्रतिशत मौतों के कारण दर्ज होते हैं।
परियोजना AI मॉडल को ऐतिहासिक और सत्यापित मृत्यु-डेटा से प्रशिक्षित करती है। समुदायों में स्वास्थ्य कार्यकर्ता परिवार के सदस्यों के साथ मृत्यु के बाद साक्षात्कार करते हैं; उपकरण इन साक्षात्कारों को उम्र, लिंग और स्थानीय सामान्य कारणों की जानकारी के साथ मिलाता है। यह ऑफलाइन काम कर सकता है और बाद में डेटा अपलोड किया जा सकता है।
CODA वास्तविक समय में साक्षात्कार प्रबंधित करती है, सुझाए गए प्रश्न बदल सकती है और बोले बयान को संरचित डेटा में बदल देती है। अस्पतालों में चिकित्सक इतिहास और परीक्षण परिणाम दर्ज कर सकते हैं। सिस्टम किसी एक निर्णायक उत्तर के बजाय अपनी सिफारिश में विश्वास का स्तर बताती है।
सीमित परीक्षण दक्षिण अफ्रीका और बांग्लादेश में सितंबर से शुरू होने की योजना है, और कुछ विश्वविद्यालय सत्यापित पोस्ट‑मॉर्टेम डेटा का उपयोग कर रहे हैं ताकि मॉडल को परखा जा सके।
कठिन शब्द
- परियोजना — किसी उद्देश्य के लिए चलाया गया संगठित कार्यक्रम
- नेतृत्व — किसी काम या समूह को आगे चलाने की क्रिया
- वित्त पोषित — किसी काम के लिए पैसा उपलब्ध कराना
- मृत्यु-कारण — किसी व्यक्ति की मौत का मुख्य कारण
- प्रशिक्षित करना — किसी को या मॉडल को नया ज्ञान सिखानाप्रशिक्षित करती है
- साक्षात्कार — किसी से जानकारी पूछने या सुनने की प्रक्रियासाक्षात्कारों
- सिफारिश — किसी काम के लिए दिया गया सुझाया हुआ उत्तर
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
- आपके अनुसार AI द्वारा मृत्यु‑कारण जानने के क्या फायदे और नुकसान हो सकते हैं? दो-तीन वाक्य में लिखें।
- यह सिस्टम ऑफलाइन काम कर सकता है; आपके इलाके में ऑफलाइन काम करने का क्या मतलब होगा? उदाहरण दें।
- साक्षात्कार करने वाले स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं को परिवार के साथ कैसे काम करना चाहिए ताकि डेटा सही रहे? अपने विचार बताइए।
