Home International वैज्ञानिकों ने वायरल महामारी के लिए एआई-आधारित ट्रैकिंग और प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली विकसित की है

वैज्ञानिकों ने वायरल महामारी के लिए एआई-आधारित ट्रैकिंग और प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली विकसित की है

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वैज्ञानिकों ने वायरल महामारी के लिए एआई-आधारित ट्रैकिंग और प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली विकसित की है

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वैज्ञानिकों ने रिकॉर्ड किए गए SARS-CoV-2 वेरिएंट और कोविड-19 मृत्यु दर पर डेटा का उपयोग करके प्रणाली का प्रदर्शन किया।



प्रकाशित: 22 जुलाई, 2023 10:01 अपराह्न IST


आईएएनएस द्वारा

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एक सुरक्षा अधिकारी 9 जून, 2020 को इस्तांबुल, तुर्की के इस्तांबुल हवाई अड्डे पर यात्रियों के तापमान की जांच के लिए एक स्कैनिंग स्क्रीन को देखता है। हवाई अड्डे के प्रबंधन के अनुसार, महामारी के बाद के युग में प्रौद्योगिकी और नवाचार तुर्की के सबसे बड़े हवाई अड्डे इस्तांबुल हवाई अड्डे की सीओवीआईडी ​​​​-19 के खिलाफ सावधानियों में शीर्ष पर होंगे। प्रबंधन ने मंगलवार को कोरोनोवायरस के खिलाफ अपनी अंतिम तैयारी और उपाय प्रस्तुत किए, जबकि तुर्की एयरलाइन कंपनियां अगले दिन अपने अंतरराष्ट्रीय परिचालन को फिर से शुरू करने की तैयारी कर रही हैं। (फोटो यासीन अक्गुल/सिन्हुआ/आईएएनएस द्वारा)

न्यूयॉर्क: वैज्ञानिकों ने एक नवीन मशीन-लर्निंग प्रणाली विकसित की है – एक प्रकार का कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुप्रयोग – जो महामारी वायरस के विस्तृत विकास को ट्रैक कर सकता है और महत्वपूर्ण नए गुणों के साथ वायरल वेरिएंट के उद्भव की भविष्यवाणी कर सकता है।

सेल पैटर्न्स में एक पेपर में, वैज्ञानिकों ने रिकॉर्ड किए गए SARS-CoV-2 वेरिएंट और कोविड-19 मृत्यु दर पर डेटा का उपयोग करके प्रणाली का प्रदर्शन किया।

उन्होंने दिखाया कि सिस्टम विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) द्वारा उनके आधिकारिक पदनाम से पहले चिंता के नए SARS-CoV-2 वेरिएंट (वीओसी) के उद्भव की भविष्यवाणी कर सकता था।

निष्कर्ष भविष्य में वायरल महामारी को ट्रैक करने के लिए वास्तविक समय में ऐसी प्रणाली का उपयोग करने की संभावना की ओर इशारा करते हैं।

अमेरिका में स्क्रिप्स रिसर्च ट्रांसलेशनल इंस्टीट्यूट में आणविक चिकित्सा विभाग में प्रोफेसर विलियम बाल्च ने कहा, “महामारी वायरस के विकास के कुछ नियम हैं जिन्हें हम समझ नहीं पाए हैं, लेकिन इस अभूतपूर्व मशीन-लर्निंग दृष्टिकोण के माध्यम से निजी और सार्वजनिक स्वास्थ्य संगठनों द्वारा खोजा जा सकता है और व्यावहारिक अर्थ में उपयोग किया जा सकता है।”

अध्ययन के लिए, टीम ने कोविड-19 महामारी पर अपना दृष्टिकोण लागू किया। उन्होंने गॉसियन प्रक्रिया-आधारित स्थानिक सहप्रसरण नामक एक रणनीति का उपयोग करके, महामारी के दौरान फैले तीन डेटा सेटों को जोड़ने के लिए मशीन-लर्निंग सॉफ़्टवेयर विकसित किया: दुनिया भर में संक्रमित लोगों में पाए जाने वाले SARS-CoV-2 वेरिएंट के आनुवंशिक अनुक्रम, उन वेरिएंट की आवृत्तियों, और कोविड -19 के लिए वैश्विक मृत्यु दर।

सॉफ़्टवेयर ने शोधकर्ताओं को दुनिया भर में SARS-CoV-2 वेरिएंट में दिखाई देने वाले आनुवंशिक परिवर्तनों के सेट को ट्रैक करने में सक्षम बनाया। ये परिवर्तन – आम तौर पर बढ़ी हुई प्रसार दर और कम मृत्यु दर की ओर रुझान – वायरस के लॉकडाउन, मास्क पहनने, टीकों, वैश्विक आबादी में प्राकृतिक प्रतिरक्षा में वृद्धि और SARS-CoV-2 वेरिएंट के बीच निरंतर प्रतिस्पर्धा को दर्शाते हैं।

बाल्च ने कहा, “हम देख सकते हैं कि प्रमुख जीन वेरिएंट दिखाई दे रहे हैं और अधिक प्रचलित हो रहे हैं, क्योंकि मृत्यु दर में भी बदलाव आया है, और यह सब इन वेरिएंट वाले वीओसी को आधिकारिक तौर पर डब्ल्यूएचओ द्वारा नामित किए जाने से कुछ हफ्ते पहले हो रहा था।”

टीम ने दिखाया कि वे इस SARS-CoV-2 ट्रैकिंग सिस्टम का उपयोग वायरल प्रसार और मृत्यु दर में महत्वपूर्ण परिवर्तनों से जुड़े जीन वेरिएंट के लिए प्रारंभिक चेतावनी “विसंगति डिटेक्टर” के रूप में कर सकते हैं।

बाल्च ने कहा, “इस काम का एक बड़ा सबक यह है कि न केवल कुछ प्रमुख वेरिएंट्स को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है, बल्कि हजारों अन्य अज्ञात वेरिएंट्स को भी ध्यान में रखना है, जिन्हें हम ‘वेरिएंट डार्क मैटर’ कहते हैं।”

शोधकर्ताओं ने कहा कि इसी तरह की प्रणाली का उपयोग वास्तविक समय में भविष्य की वायरल महामारी के विस्तृत विकास को ट्रैक करने के लिए किया जा सकता है। सिद्धांत रूप में, यह वैज्ञानिकों को महामारी के प्रक्षेप पथ में बदलावों की भविष्यवाणी करने में सक्षम करेगा, उदाहरण के लिए, संक्रमण दर में बड़ी वृद्धि, समय पर उचित सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रति उपाय अपनाने के लिए।

बाल्च और उनके सहयोगियों ने वायरस जीव विज्ञान को बेहतर ढंग से समझने और इस तरह उपचार और टीकों के विकास को बढ़ाने के लिए अपने दृष्टिकोण के उपयोग की भी कल्पना की है।








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