AI-संचालित डेटासेट मधुमेह के बारे में नई जानकारी प्रकट करेगा

NEW YORK न्यूयॉर्क: पहली बार, वैज्ञानिकों की एक टीम ने बायोमार्कर और पर्यावरणीय कारकों के अध्ययन से एक प्रमुख AI डेटासेट पेश किया है जो टाइप 2 मधुमेह के विकास को प्रभावित कर सकता है।चूंकि अध्ययन प्रतिभागियों में मधुमेह के बिना रहने वाले लोग और स्थिति के विभिन्न चरणों वाले अन्य लोग शामिल हैं, इसलिए शुरुआती निष्कर्ष पिछले शोध से अलग जानकारी के टेपेस्ट्री की ओर इशारा करते हैं, नेचर मेटाबॉलिज्म पत्रिका में प्रकाशित रिपोर्ट के अनुसार।

अमेरिका में यूनिवर्सिटी ऑफ वाशिंगटन स्कूल ऑफ मेडिसिन में नेत्र विज्ञान की प्रोफेसर डॉ. सेसिलिया ली ने कहा, "हम टाइप 2 मधुमेह रोगियों के बीच विविधता का समर्थन करने वाले डेटा देखते हैं - कि सभी लोग एक ही चीज़ से नहीं जूझ रहे हैं। और क्योंकि हमें इतने बड़े, बारीक डेटासेट मिल रहे हैं, इसलिए शोधकर्ता इस पर गहराई से खोज कर पाएंगे।"उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों के घरों में एक अनुकूलित पर्यावरणीय सेंसर से डेटा बीमारी की स्थिति और प्रदूषण के छोटे कणों के संपर्क के बीच एक स्पष्ट संबंध दिखाता है। संग्रहित डेटा में सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं, अवसाद पैमाने, नेत्र-इमेजिंग स्कैन और ग्लूकोज और अन्य जैविक चर के पारंपरिक उपाय भी शामिल हैं।

लेखकों ने कहा, "इन सभी डेटा का उद्देश्य जोखिम, निवारक उपायों और बीमारी और स्वास्थ्य के बीच के मार्गों के बारे में नई जानकारी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा खनन करना है।" इसका उद्देश्य पहले से मापी गई आबादी की तुलना में अधिक नस्लीय और जातीय रूप से विविध आबादी से स्वास्थ्य संबंधी जानकारी एकत्र करना और परिणामी डेटा को तकनीकी और नैतिक रूप से AI खनन के लिए तैयार करना है। "खोज की यह प्रक्रिया उत्साहवर्धक रही है।

हम सात संस्थानों और बहु-विषयक टीमों का एक संघ हैं, जिन्होंने पहले कभी एक साथ काम नहीं किया था। लेकिन हमारे पास निष्पक्ष डेटा का उपयोग करने और उस डेटा की सुरक्षा की रक्षा करने के साझा लक्ष्य हैं क्योंकि हम इसे हर जगह सहकर्मियों के लिए सुलभ बनाते हैं," डॉ आरोन ली ने कहा, जो नेत्र विज्ञान के UW मेडिसिन प्रोफेसर और परियोजना के प्रमुख अन्वेषक भी हैं। एक कस्टम ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म पर होस्ट किए गए, डेटा दो सेटों में तैयार किए जाते हैं: एक नियंत्रित-पहुंच सेट जिसके लिए उपयोग समझौते की आवश्यकता होती है, और एक पंजीकृत, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध संस्करण जिसमें HIPAA-संरक्षित जानकारी नहीं होती है।