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प्रौद्योगिकी
Indian startup गूगल के AI मॉडल के साथ खांसी की आवाज़ के आधार पर TB का पता लगाएगा
Harrison
20 Aug 2024 1:16 PM GMT
![Indian startup गूगल के AI मॉडल के साथ खांसी की आवाज़ के आधार पर TB का पता लगाएगा Indian startup गूगल के AI मॉडल के साथ खांसी की आवाज़ के आधार पर TB का पता लगाएगा](https://jantaserishta.com/h-upload/2024/08/20/3966060-untitled-1-copy.webp)
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NEW DELHI नई दिल्ली: भारत में तपेदिक (टीबी) के बढ़ते बोझ से लड़ने के लिए, भारतीय स्टार्टअप साल्सिट टेक्नोलॉजीज, खांसी की आवाज़ के आधार पर टीबी का शुरुआती पता लगाने के लिए Google के स्वास्थ्य ध्वनिक प्रतिनिधित्व (HeAR) मॉडल का उपयोग करने की संभावना तलाश रही है, टेक दिग्गज ने मंगलवार को कहा।एक ब्लॉग पोस्ट में, Google ने कहा कि उसका HeAR बायोएकॉस्टिक फाउंडेशन मॉडल लगभग 300 मिलियन ऑडियो डेटा और विशेष रूप से लगभग 100 मिलियन खांसी की आवाज़ों पर प्रशिक्षित है। कंपनी ने कहा कि यह पूरे भारत में टीबी की जांच को और व्यापक बनाने में मदद कर सकता है।
हैदराबाद स्थित साल्सिट टेक्नोलॉजीज अपने उत्पाद स्वासा के लिए शोध करने के लिए HeAR मॉडल का उपयोग करेगी, यह बताया।2020 में लॉन्च किया गया, स्वासा एक AI-संचालित एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो यह आकलन कर सकता है कि मानव फेफड़े असामान्य हैं या नहीं।HeAR को मार्च 2024 में पेश किया गया था और इसे शोधकर्ताओं को ऐसे मॉडल बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मानव ध्वनियों को सुन सकते हैं और बीमारी के शुरुआती लक्षणों को चिह्नित कर सकते हैं।
Google Research के उत्पाद प्रबंधक सुजय काकरमथ ने कहा, "रक्त परीक्षण और इमेजिंग की तुलना में, ध्वनि अब तक की सबसे सुलभ जानकारी है जो हम किसी व्यक्ति के बारे में प्राप्त कर सकते हैं। HeAR छाती के एक्स-रे निष्कर्षों, तपेदिक और यहां तक कि खांसी की आवाज़ से कोविड का पता लगा सकता है।" "ऐसी जगहों पर जहां उन्नत चिकित्सा संसाधनों तक पहुंच दुर्लभ है, हम एक ऐसे भविष्य की कल्पना कर सकते हैं जहां मशीन लर्निंग मॉडल और फोन वाला एक स्वास्थ्य सेवा पेशेवर आपकी आवाज़ का नमूना एकत्र कर सकता है और नैदानिक देखभाल को सूचित कर सकता है। HeAR के साथ, हमें उम्मीद है कि शोधकर्ता बहुत तेज़ी से नए ध्वनिक बायोमार्कर खोज पाएंगे।" स्टॉप टीबी पार्टनरशिप, 2030 तक टीबी को खत्म करने के लिए समर्पित एक संयुक्त राष्ट्र-होस्टेड संगठन भी इस दृष्टिकोण का समर्थन करता है।
स्टॉप टीबी पार्टनरशिप के डिजिटल स्वास्थ्य विशेषज्ञ ज़ी जेन किन ने कहा, "HeAR जैसे समाधान तपेदिक स्क्रीनिंग और पहचान में नई ज़मीन तोड़ने के लिए AI-संचालित ध्वनिक विश्लेषण को सक्षम करेंगे, जो उन लोगों के लिए संभावित रूप से कम प्रभाव वाला, सुलभ उपकरण प्रदान करेगा, जिन्हें इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है।" ब्लॉग पोस्ट में कहा गया है कि Google HeAR की क्षमता का पता लगाने में रुचि रखने वाले शोधकर्ताओं को HeAR API तक पहुँच का अनुरोध करने के लिए आमंत्रित कर रहा है।अपने शोध के माध्यम से, Google भविष्य के नैदानिक उपकरणों और निगरानी समाधानों के विकास को आगे बढ़ाने में मदद करना चाहता है जो दुनिया भर के समुदायों के लिए बेहतर स्वास्थ्य परिणामों में सहायता करते हैं।
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