भारत में 10 मिलियन से अधिक वृद्ध वयस्कों को मनोभ्रंश होने की संभावना: एआई अध्ययन
पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग के रूप में जाना जाता है।
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अपनी तरह के पहले अध्ययन के अनुसार, भारत में 60 वर्ष या उससे अधिक आयु के 10 मिलियन से अधिक वयस्कों को डिमेंशिया हो सकता है, जो कि अमेरिका और यूके जैसे देशों में प्रचलित दर के बराबर है।
जर्नल न्यूरोएपिडेमियोलॉजी में प्रकाशित शोध में 31,477 वृद्ध वयस्कों के डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक का इस्तेमाल किया गया, जिसे अर्ध-पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग के रूप में जाना जाता है।
शोधकर्ताओं की अंतरराष्ट्रीय टीम ने पाया कि भारत में 60 वर्ष या उससे अधिक आयु के वयस्कों में मनोभ्रंश की व्यापकता दर 8.44 प्रतिशत हो सकती है - जो देश में 10.08 मिलियन वृद्ध वयस्कों के बराबर है।
यह अमेरिका में 8.8 प्रतिशत, ब्रिटेन में 9 प्रतिशत और जर्मनी और फ्रांस में 8.5 और 9 प्रतिशत के बीच समान आयु समूहों में दर्ज प्रसार दर की तुलना में है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि डिमेंशिया का प्रसार उन लोगों के लिए अधिक था जो वृद्ध थे, महिलाएं थीं, कोई शिक्षा प्राप्त नहीं की थी और ग्रामीण क्षेत्रों में रहते थे।
अध्ययन के सह-लेखक और सरे विश्वविद्यालय में स्वास्थ्य डेटा विज्ञान के व्याख्याता हाओमियाओ जिन ने कहा, "हमारा शोध देश में 30,000 से अधिक वृद्ध वयस्कों के साथ भारत में पहले और एकमात्र राष्ट्रीय प्रतिनिधि उम्र बढ़ने के अध्ययन पर आधारित था।" ब्रिटेन।
जिन ने एक बयान में कहा, "एआई के पास इस तरह के बड़े और जटिल डेटा की व्याख्या करने की एक अनूठी ताकत है, और हमारे शोध में पाया गया कि डिमेंशिया का प्रसार स्थानीय नमूनों के पूर्व अनुमानों से अधिक हो सकता है।"
सरे विश्वविद्यालय, दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, मिशिगन विश्वविद्यालय, दोनों अमेरिका और अखिल भारतीय आयुर्विज्ञान संस्थान, नई दिल्ली की शोध टीम ने एआई लर्निंग मॉडल विकसित किया।
मॉडल को डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें डिमेंशिया निदान के साथ 70 प्रतिशत लेबल वाले डेटासेट शामिल थे, जो एक उपन्यास ऑनलाइन सहमति से हुआ था।
शेष 30 प्रतिशत डेटा एआई की भविष्यवाणी सटीकता का आकलन करने के लिए एक परीक्षण सेट के रूप में आरक्षित किया गया था।
एआई ने खुद को डेटासेट में डिमेंशिया निदान के बिना बिना लेबल वाली टिप्पणियों के लिए डिमेंशिया स्थिति की भविष्यवाणी करना सिखाया।
प्रोफेसर एड्रियन हिल्टन, "जैसा कि हम इस शोध के साथ देख रहे हैं, एआई में जटिल डेटा में पैटर्न की खोज करने की एक बड़ी क्षमता है, जो जीवन को बचाने के लिए सटीक चिकित्सा हस्तक्षेप के विकास का समर्थन करने के लिए बहुत अलग समुदायों में लोगों को कैसे प्रभावित करती है, इस बारे में हमारी समझ में सुधार करती है।" यूनिवर्सिटी ऑफ सरे के इंस्टीट्यूट फॉर पीपल-सेंटर्ड एआई के निदेशक ने जोड़ा।