UAEU और IIT मद्रास ज़ांज़ीबार ने मलेरिया के प्रकोपों का पूर्वानुमान लगाने के लिए AI- आधारित ढांचा विकसित किया है विश्व समाचार – टाइम्स ऑफ इंडिया

वैश्विक सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए एक महत्वपूर्ण कदम में, संयुक्त अरब अमीरात विश्वविद्यालय (UAEU) के शोधकर्ताओं और भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान मद्रास के ज़ांज़ीबार परिसर के शोधकर्ताओं ने एक अत्याधुनिक, डेटा-चालित ढांचा पेश किया है जो मलेरिया ट्रांसमिशन को सटीक रूप से मॉडल और पूर्वानुमानित करता है। गणितीय मॉडलिंग के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एकीकृत करके, इस नए दृष्टिकोण का उद्देश्य प्रारंभिक हस्तक्षेप का समर्थन करना है और मलेरिया-प्रवण क्षेत्रों में रोग नियंत्रण रणनीतियों में सुधार करना है।

मलेरिया मॉडलिंग के लिए एक नया दृष्टिकोण

अदीथ्या राजनारायणन, मनोज कुमार, और प्रोफेसर अब्दिसमद त्रिदान के नेतृत्व में एक सहयोगी शोध टीम ने एक उपन्यास पद्धति पेश की है जो बढ़ाता है कि मलेरिया के प्रकोप का पूर्वानुमान कैसे लगाया जा सकता है। उनका काम, प्रकाशित हुआ वैज्ञानिक रिपोर्ट स्वभाव से, एक व्यापक मॉडल प्रस्तुत करता है जो उच्च परिशुद्धता के साथ मलेरिया की गतिशीलता का अनुकरण करने के लिए शास्त्रीय महामारी विज्ञान के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को जोड़ती है। अध्ययन, शीर्षक से “डेटा-संचालित दृष्टिकोण का उपयोग करके मलेरिया के लिए एक गणितीय मॉडल का विश्लेषण”रोग मॉडलिंग के लिए एक नया दृष्टिकोण लाता है। यह डिब्बे रोग मॉडल में तापमान- और ऊंचाई-निर्भर चर को शामिल करता है, एक विधि जो सिमुलेशन को अधिक यथार्थवादी और क्षेत्र-विशिष्ट बनाती है। यह विशेष रूप से जलवायु-संवेदनशील और कमजोर क्षेत्रों के लिए महत्वपूर्ण है जहां पर्यावरणीय कारक मलेरिया संचरण पैटर्न को भारी प्रभावित करते हैं।

कोर में प्रौद्योगिकियां: एआई और गतिशील सिस्टम

अपने मॉडल की भविष्य कहनेवाला क्षमता को बढ़ावा देने के लिए, शोधकर्ताओं ने उन्नत एआई उपकरणों का एक सूट नियुक्त किया। इनमें शामिल हैं:

इन उपकरणों में से प्रत्येक का उपयोग रोग पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार करने के लिए किया गया था, जिससे मॉडल को पर्यावरणीय परिस्थितियों और मलेरिया प्रसार के बीच जटिल परस्पर क्रिया में पैटर्न का पता लगाने में सक्षम बनाया गया था। इसके अतिरिक्त, अध्ययन ने डायनेमिक मोड अपघटन (DMD), एक गणितीय तकनीक पेश की, जो जटिल प्रणालियों को सरल, समझने योग्य घटकों में तोड़ने में मदद करती है। इसका उपयोग एक वास्तविक समय के संक्रमण जोखिम मीट्रिक बनाने के लिए किया गया था, जो सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों को शुरुआती पता लगाने और लक्षित प्रतिक्रिया के लिए एक शक्तिशाली संसाधन प्रदान करता है।

वैश्विक स्वास्थ्य के लिए निहितार्थ

UAEU के प्रोफेसर अब्देसमाद त्रिदेन ने महामारी विज्ञान के साथ एआई के इस एकीकरण के महत्व पर जोर दिया, जिसमें कहा गया है:यह शोध एआई की शक्ति को प्रदर्शित करता है जब शास्त्रीय महामारी विज्ञान के मॉडल के साथ संयुक्त होता है, “यूएएयू के प्रो। अब्देसमाद ट्रिडेन ने कहा।” पर्यावरणीय निर्भरता को सीधे ट्रांसमिशन कार्यों में एम्बेड करके, हमारा मॉडल मलेरिया के प्रसार के जटिल, वास्तविक-दुनिया के व्यवहार को कैप्चर करता है, जो रोग पर नज़र रखने के लिए अधिक सटीक और समय से विधि प्रदान करता है। “इस शोध के निहितार्थ उप-सहारा अफ्रीका जैसे क्षेत्रों के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक हैं, जो वैश्विक मलेरिया मामलों के 94% के लिए जिम्मेदार हैं। प्रत्येक वर्ष आधा मिलियन से अधिक मलेरिया से संबंधित मौतों के साथ, सटीक पूर्वानुमान मॉडल की आवश्यकता महत्वपूर्ण है। यह काम मलेरिया के खिलाफ लड़ाई में बेहतर निगरानी, प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली और डेटा-संचालित नीति निर्धारण की दिशा में एक मूल्यवान कदम प्रदान करता है।

संस्थागत सहयोग और पृष्ठभूमि

यह अध्ययन दो संस्थानों के बीच एक सहयोग का प्रतिनिधित्व करता है जो अपने वैश्विक स्वास्थ्य अनुसंधान पदचिह्न का विस्तार कर रहे हैं: