Odisha: एनआईटी-आर का एआई-सक्षम मॉडल बेहतर रक्त शर्करा परीक्षण का वादा करता
राउरकेला: राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी संस्थान-राउरकेला (NIT-R) की एक शोध टीम ने मधुमेह के बेहतर प्रबंधन के लिए रक्त शर्करा की भविष्यवाणियों को बेहतर बनाने के लिए एक AI-संचालित मॉडल बनाया है।
NIT-R में बायोटेक्नोलॉजी और मेडिकल इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर मिर्जा खालिद बेग और उनके शोध विद्वान दीपज्योति कलिता द्वारा विकसित, यह मॉडल जटिल समायोजन की आवश्यकता के बिना अधिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए पिछले ग्लूकोज रुझानों, इंसुलिन खुराक, भोजन की जानकारी और शारीरिक गतिविधि डेटा से सीखता है।
NIT-R के सूत्रों ने कहा कि नई डिजिटल स्वास्थ्य तकनीकें, विशेष रूप से वे जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग करती हैं, मधुमेह की देखभाल को बेहतर बनाने और लागत कम करने का एक तरीका प्रदान करती हैं। मशीन लर्निंग का उपयोग मधुमेह अनुसंधान के कई क्षेत्रों में किया गया है, बुनियादी अध्ययनों से लेकर भविष्य कहने वाले उपकरणों तक जो डॉक्टरों और रोगियों को बेहतर और समय पर निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।
हालाँकि, AI लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से भविष्य कहने वाले मॉडल में कुछ कमियाँ हैं। इनमें से कई मॉडल 'ब्लैक बॉक्स' की तरह काम करते हैं क्योंकि उनकी भविष्यवाणियों को समझना मुश्किल होता है। पारदर्शिता की इस कमी के कारण डॉक्टरों और रोगियों के लिए उन पर पूरी तरह से भरोसा करना मुश्किल हो जाता है। इसके अलावा, सांख्यिकीय पूर्वानुमान विधियों या बुनियादी तंत्रिका नेटवर्क जैसे पारंपरिक मॉडल अक्सर दीर्घकालिक ग्लूकोज उतार-चढ़ाव को पहचानने में विफल रहते हैं और उन्हें जटिल फ़ाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है।
बेग और कलिता ने गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करके ग्लूकोज पूर्वानुमान को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित किया। उनके दृष्टिकोण में एक विशेष AI मॉडल शामिल है जो पिछले रक्त शर्करा के रुझानों से सीखता है, ग्लूकोज डेटा को स्वचालित रूप से संसाधित करता है, पैटर्न की पहचान करता है और पारंपरिक पूर्वानुमान मॉडल से दूर रहने के लिए भविष्य के स्तरों की अधिक सटीक भविष्यवाणी करता है, जो अक्सर दीर्घकालिक रुझानों के साथ संघर्ष करते हैं और मैन्युअल समायोजन की आवश्यकता होती है।
