क्या आईआईटी और एम्स जोधपुर का नया एआई मॉडल कुपोषण का पता लगा सकता है?
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सारांश
आईआईटी और एम्स जोधपुर के शोधकर्ताओं ने बच्चों में कुपोषण का सटीक आकलन करने के लिए एक अनोखा एआई मॉडल विकसित किया है। यह तकनीक तस्वीरों से कुपोषण का पता लगाने में सक्षम है, जिससे सीमित संसाधनों वाले क्षेत्रों में स्वास्थ्य जांच को सरल और तेज बनाया जा सकेगा।
Key Takeaways
- आईआईटी और एम्स जोधपुर ने एआई का उपयोग कर कुपोषण की पहचान में वृद्धि की है।
- यह तकनीक सीमित संसाधनों वाले क्षेत्रों में स्वास्थ्य जांच को तेज बनाती है।
- डोमेनएडेप्ट प्रणाली ने मौजूदा विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण सुधार दिखाए हैं।
- इस शोध में २,१४१ बच्चों की तस्वीरों का डेटासेट शामिल है।
- यह शोध समान स्वास्थ्य सेवाओं की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।
नई दिल्ली, २४ सितंबर (राष्ट्र प्रेस)। भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी) और अखिल भारतीय आयुर्विज्ञान संस्थान (एम्स) जोधपुर के शोधकर्ताओं ने बच्चों में कुपोषण की पहचान के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग किया है।
इस नवीनतम विधि की जानकारी ओपन-एक्सेस जर्नल एमआईसीसीएआई में साझा की गई है। कुपोषण की समस्या वैश्विक स्तर पर स्वास्थ्य से जुड़ी गंभीर चुनौतियों में से एक है, और यह विधि इसके सटीक आकलन में सहायक है।
अध्ययन में डोमेनएडेप्ट (एक नवीन बहु-कार्य शिक्षण ढांचा) का उपयोग किया गया है, जो कार्यभार को गतिशील रूप से समायोजित करता है।
इस प्रक्रिया से यह प्रणाली बच्चे की ऊंचाई, वजन और मध्य-ऊपरी भुजा परिधि (एमयूएसी) जैसे महत्वपूर्ण एंथ्रोपोमेट्री (मानवमितीय) मापों का अधिक सटीक अनुमान लगा सकती है, और कुपोषण संबंधी स्थितियों जैसे बौनेपन, दुर्बलता और कम वजन का वर्गीकरण भी कर सकती है।
हालांकि, इन मापों का मूल्यांकन पारंपरिक विधियों से भी किया जाता है, लेकिन यह प्रक्रिया उपयोगकर्ता के लिए कई चुनौतियों का सामना करती है। हर एक पहलू को मापने में समय लगता है।
अध्ययन का नेतृत्व करने वाले आईआईटी-एम्स में चिकित्सा प्रौद्योगिकी के डॉक्टरेट छात्र मिसाल खान ने कहा, "एक बच्चे की तस्वीर लेकर हम इस विधि से जटिल और समय लेने वाले एंथ्रोपोमेट्रिक मापों की आवश्यकता के बिना पोषण स्थिति का अनुमान लगा सकते हैं।"
खान ने आगे बताया, "यह खासकर सीमित संसाधनों वाले क्षेत्रों में कुपोषण की जांच को तेज, अधिक सुलभ और मापने योग्य बनाएगा।"
इस शोध की आधारशिला एंथ्रोविजन है, जो २,१४१ बच्चों की १६,९३८ मल्टी-पोज तस्वीरों का एक अनूठा डेटासेट है, जिसे क्लिनिकल (एम्स जोधपुर) और सामुदायिक (राजस्थान के सरकारी स्कूल) दोनों जगहों से इकट्ठा किया गया है।
कठोर प्रयोगों के माध्यम से, डोमेनएडेप्ट ने मौजूदा मल्टीटास्क लर्निंग विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण सुधार किया है और विश्वव्यापी कुपोषण का पता लगाने में तेजी लाने के लिए एक विश्वसनीय एआई-संचालित समाधान प्रस्तुत किया है।
खान ने कहा, "यह शोध समान हेल्थकेयर पहुंच की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।"
उन्होंने यह भी कहा, "एआई और डोमेन विशेषज्ञता को मिलाकर, हम स्वास्थ्य सेवा कर्मियों और सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणालियों को ऐसे उपकरणों से सशक्त बना सकते हैं जो किफायती, सटीक और मापने योग्य हों।"
Point of View
बल्कि यह स्वास्थ्य सेवाओं में समानता लाने की दिशा में भी एक सकारात्मक प्रयास है। यह एआई प्रणाली सीमित संसाधनों वाले क्षेत्रों में स्वास्थ्य सेवाओं को सुलभ बनाएगी, जिससे अधिक बच्चों को लाभ होगा।
NationPress
24/09/2025
Frequently Asked Questions
यह एआई मॉडल कैसे काम करता है?
यह एआई मॉडल बच्चों की तस्वीरों का उपयोग करके उनकी ऊंचाई, वजन और अन्य एंथ्रोपोमेट्री मापों का सटीक अनुमान लगाता है।
क्या यह तकनीक अन्य देशों में भी लागू की जा सकती है?
हां, यह तकनीक वैश्विक स्तर पर कुपोषण की पहचान के लिए उपयोग की जा सकती है, विशेषकर विकासशील देशों में।
इस शोध का मुख्य उद्देश्य क्या है?
इस शोध का मुख्य उद्देश्य बच्चों में कुपोषण की पहचान को अधिक सटीक और सुलभ बनाना है।
