ग्लोबल इनोवेटर्स ने Bengaluru प्रदर्शनी में ब्रेकथ्रू टेक्नोलॉजी दिखाईं

Karnataka कर्नाटक: अंतर्राष्ट्रीय प्रदर्शनी में दुनिया भर के प्रमुख शोधकर्ता, इंजीनियर और टेक्नोलॉजिस्ट एक साथ आए, जिन्होंने हेल्थकेयर, सस्टेनेबिलिटी, एडवांस्ड मैन्युफैक्चरिंग और औद्योगिक दक्षता जैसे क्षेत्रों में समाधान पेश किए।इस प्रदर्शनी में यह दिखाया गया कि कैसे स्थानीय स्तर पर विकसित विचार तेजी से वैश्विक प्रासंगिकता हासिल कर रहे हैं। रिन्यूएबल एनर्जी सिस्टम और सर्कुलर मैन्युफैक्चरिंग मॉडल से लेकर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-संचालित डायग्नोस्टिक्स तक, इस कार्यक्रम ने भविष्य के उद्योगों और सार्वजनिक सेवाओं को आकार देने में इंटरडिसिप्लिनरी इनोवेशन की बढ़ती भूमिका पर जोर दिया। मुख्य आकर्षणों में से एक अमेरिका में रहने वाले रिसर्च साइंटिस्ट वेंकट साई तेजा यारलागड्डा का काम था, जिनके AI-संचालित तपेदिक डायग्नोस्टिक डिवाइस ने हेल्थकेयर पेशेवरों और नीति पर्यवेक्षकों का काफी ध्यान आकर्षित किया।

शीर्ष 15 इनोवेटर्स में से एक, वेंकट साई तेजा यारलागड्डा ने तपेदिक (टीबी) का पता लगाने में सुधार के लिए डिज़ाइन किया गया एक नया AI-संचालित डायग्नोस्टिक डिवाइस पेश किया, जो दुनिया की सबसे लगातार सार्वजनिक स्वास्थ्य चुनौतियों में से एक का समाधान करता है। तपेदिक दुनिया भर में मौत का एक प्रमुख कारण बना हुआ है, खासकर कम संसाधनों और उच्च बोझ वाले क्षेत्रों में जहां तेजी से और सटीक निदान तक पहुंच सीमित है। यारलागड्डा का इनोवेशन चेस्ट एक्स-रे छवियों का विश्लेषण करने और टीबी से संबंधित असामान्यताओं की स्वचालित रूप से पहचान करने के लिए डीप लर्निंग और कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs) का लाभ उठाता है। बड़े, एनोटेटेड मेडिकल इमेजिंग डेटासेट पर ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करके, सिस्टम विशेषज्ञ की व्याख्या पर निर्भरता कम करते हुए डायग्नोस्टिक सटीकता में काफी सुधार करता है।

यारलागड्डा का इनोवेशन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके तपेदिक स्क्रीनिंग की सटीकता और गति में सुधार पर केंद्रित है। यह सिस्टम कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क पर आधारित डीप लर्निंग मॉडल के माध्यम से चेस्ट एक्स-रे छवियों का विश्लेषण करता है, जिससे टीबी से संबंधित असामान्यताओं का स्वचालित पता लगाना संभव होता है। बड़े, एनोटेटेड मेडिकल इमेजिंग डेटासेट पर ट्रांसफर लर्निंग तकनीकों को लागू करके, डिवाइस विशेषज्ञ की व्याख्या पर निर्भरता कम करते हुए डायग्नोस्टिक सटीकता को काफी बढ़ाता है। पारंपरिक टीबी निदान के तरीके, जैसे कि स्प्यूटम स्मीयर माइक्रोस्कोपी और पारंपरिक रेडियोग्राफी, अक्सर देरी से परिणाम और सीमित संवेदनशीलता से ग्रस्त होते हैं। प्रदर्शनी में प्रस्तुत मूल्यांकन डेटा के अनुसार, यारलागड्डा के सिस्टम ने बेहतर सटीकता और गलत-नकारात्मक मामलों में उल्लेखनीय कमी दिखाई, जिससे पहले निदान और समय पर नैदानिक ​​हस्तक्षेप संभव हुआ। यह तकनीक तेजी से स्क्रीनिंग के लिए डिज़ाइन की गई है, जो इसे उच्च मात्रा वाले अस्पतालों के साथ-साथ संसाधन-बाधित सेटिंग्स में भी तैनाती के लिए उपयुक्त बनाती है।