AI-पावर्ड डिजिटल स्टेथोस्कोप स्क्रीनिंग गैप को पाटने में उम्मीद

नई दिल्ली: चूंकि ट्यूबरकुलोसिस (टीबी) दुनिया भर में मौतों का सबसे घातक संक्रामक कारण बना हुआ है, एक नई स्टडी में पता चला है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) वाले डिजिटल स्टेथोस्कोप स्क्रीनिंग में महत्वपूर्ण कमियों को पूरा करने में मदद कर सकते हैं, खासकर उन इलाकों में जहां पहुंचना मुश्किल है।

जर्नल मेड (सेल प्रेस) में छपी एक कमेंट्री में, ग्लोबल एक्सपर्ट्स ने कहा कि डिजिटल टेक्नोलॉजी और AI के साथ स्टेथोस्कोप स्क्रीनिंग प्रोग्राम में आने वाली चुनौतियों, जैसे कि कम पहचान, ज़्यादा लागत और असमान पहुंच, के मुकाबले एक बेहतर विकल्प हो सकते हैं।

कनाडा की मैकगिल यूनिवर्सिटी के लेखक मधुकर पाई ने UAE, जर्मनी और स्विट्जरलैंड के रिसर्चर्स के साथ कहा, "AI-इनेबल्ड डिजिटल स्टेथोस्कोप ने फेफड़ों और दिल की बीमारियों का पता लगाने में अच्छी सटीकता और व्यवहार्यता दिखाई है, और शुरुआती टीबी स्टडीज़ में भी अच्छे नतीजे मिले हैं। इस टूल की क्षमता को और जानने के लिए अलग-अलग, ज़्यादा बोझ वाले माहौल में ट्रेनिंग और वैलिडेशन ज़रूरी है।"

वर्ल्ड हेल्थ ऑर्गनाइजेशन (WHO) के डेटा के अनुसार, स्क्रीनिंग और डायग्नोस्टिक टूल्स में तरक्की के बावजूद, मौजूदा स्क्रीनिंग प्रोग्राम में अनुमानित 2.7 मिलियन टीबी मरीज़ों का पता नहीं चल पाया। रूटीन लक्षणों की स्क्रीनिंग से बिना लक्षण वाले या सबक्लिनिकल टीबी वाले लोगों का भी पता नहीं चल पाता है।

हालांकि WHO ने हाल ही में कई AI-पावर्ड कंप्यूटर-एडेड डिटेक्शन (CAD) सॉफ्टवेयर, साथ ही अल्ट्रा-पोर्टेबल रेडियोग्राफी हार्डवेयर की सिफारिश की है, लेकिन ज़्यादा ऑपरेटिंग लागत और शुरुआती हार्डवेयर लागत एक रुकावट बनती है।

यह खासकर प्राइमरी केयर सेटिंग्स में या गर्भवती महिलाओं के बीच रेडिएशन की चिंताओं के कारण मुश्किल लग रहा था।

रिसर्चर्स ने कहा कि साथ ही, AI ने स्क्रीनिंग के लिए महत्वपूर्ण क्षमता दिखाई है, जिसमें रेडियोग्राफ से टीबी के CAD से परे एप्लीकेशन भी शामिल हैं।

उन्होंने कहा, "बीमारी की स्क्रीनिंग के लिए AI का एक एप्लीकेशन बीमारी के ध्वनिक (आवाज) बायोमार्कर की व्याख्या करना है, जिसमें ऐसी आवाजों की पहचान करने की क्षमता है जो गैर-विशिष्ट लगती हैं या इंसान के कान से सुनाई नहीं देती हैं," उन्होंने खांसी के बायोमार्कर का पता लगाने और सांस की आवाज़ों का विश्लेषण करने के लिए फेफड़ों के ऑस्कल्टेशन में AI की क्षमता पर प्रकाश डालते हुए कहा।

भारत, पेरू, दक्षिण अफ्रीका, युगांडा और वियतनाम सहित ज़्यादा टीबी बोझ वाले देशों की स्टडीज़ ने बताया कि AI-इनेबल्ड ऑस्कल्टेशन टीबी स्क्रीनिंग और ट्रायज टूल के रूप में फायदेमंद हो सकता है।

रिसर्चर्स ने कहा, "AI डिजिटल स्टेथोस्कोप टीबी स्क्रीनिंग के लिए इमेजिंग-आधारित तरीकों के उपयोगी विकल्प बन सकते हैं, जिसमें रेडियोग्राफी से वंचित आबादी के लिए देखभाल तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने की क्षमता है।" उन्होंने आगे कहा, "सबसे ज़रूरी बात यह है कि AI डिजिटल स्टेथोस्कोप एक स्केलेबल, कम लागत वाला और व्यक्ति-केंद्रित टूल है जो हमें टीबी के मामलों का पता लगाने के लक्ष्यों तक पहुँचने के करीब ला सकता है।"