यह शीघ्र पता लगाने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन सकता है
यूके स्वास्थ्य सुरक्षा एजेंसी (यूकेएचएसए) इस बात का पता लगा रही है कि एआई किस प्रकार खाद्य जनित बीमारियों के प्रकोप का पता लगाने और जांच करने में मदद कर सकता है।
एक नया अध्ययन यूकेएचएसए विशेषज्ञों द्वारा किए गए एक अध्ययन में ऑनलाइन रेस्तरां समीक्षाओं में पाठ का पता लगाने और उसे वर्गीकृत करने की क्षमता के लिए विभिन्न एआई मॉडलों का मूल्यांकन किया गया है।
यह दृष्टिकोण एक दिन खाद्य जनित बीमारियों के प्रकोप की पहचान करने और जांच करने में मदद कर सकता है, जिससे सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रतिक्रिया समय में सुधार हो सकता है और बीमारी के प्रसार को कम किया जा सकता है।
भोजन जनित जठरांत्र (जीआई) रोग, जो उल्टी और दस्त का कारण बनता है, ब्रिटेन में एक महत्वपूर्ण सार्वजनिक स्वास्थ्य बोझ है।
हर साल लाखों लोग बीमार पड़ते हैं, लेकिन अधिकांश मामलों का औपचारिक रूप से निदान नहीं हो पाता।
इससे प्रकोप के वास्तविक पैमाने और उसके स्रोतों का पता लगाना कठिन हो जाता है।
यूकेएचएसए के वैज्ञानिकों ने जीआई बीमारी से संबंधित लक्षणों, जैसे कि दस्त, उल्टी और पेट दर्द, के लिए हजारों ऑनलाइन समीक्षाओं का विश्लेषण करने की अपनी क्षमता का आकलन करने के लिए बड़े भाषा मॉडल की जांच की।
उन्होंने बीमारी से पहले खाए गए विभिन्न खाद्य पदार्थों की रिपोर्ट का भी अध्ययन किया।
यदि एआई संभावित प्रकोपों की सटीक पहचान कर सके, तो यह शीघ्र पता लगाने और हस्तक्षेप के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन सकता है।
शोधकर्ताओं का मानना है कि एआई मौजूदा प्रणालियों द्वारा पकड़ में नहीं आने वाले मामलों की पहचान करके और प्रकोप के संभावित स्रोतों के बारे में सुराग प्रदान करके वर्तमान रोग निगरानी में सुधार कर सकता है।
पारंपरिक तरीके स्व-रिपोर्टिंग और औपचारिक निदान पर निर्भर करते हैं, जिसका मतलब है कि कई मामले दर्ज नहीं किए जाते। एआई-संचालित निगरानी वास्तविक समय में वास्तविक दुनिया के डेटा का विश्लेषण करके इस अंतर को पाट सकती है।
हालाँकि, अध्ययन में उन चुनौतियों पर प्रकाश डाला गया है जिनका समाधान एआई के नियमित उपयोग से पहले किया जाना आवश्यक है।
वास्तविक समय पर डेटा तक पहुंच एक महत्वपूर्ण मुद्दा है।
जबकि एआई बीमारी से जुड़े सामान्य खाद्य प्रकारों की पहचान कर सकता है, विशिष्ट अवयवों को पहचानना मुश्किल बना हुआ है। वर्तनी भिन्नता, स्लैंग और गलत बीमारी रिपोर्ट को भी बाधाओं के रूप में पहचाना गया।
इसके अतिरिक्त, गोपनीयता संबंधी चिंताएं और डेटा-साझाकरण प्रतिबंध एआई-संचालित निगरानी को लागू करने में और चुनौतियां उत्पन्न कर सकते हैं।
यूकेएचएसए के मुख्य डेटा अधिकारी प्रोफेसर स्टीवन रिले ने कहा:
“हम अपनी रोग निगरानी को बढ़ाने के लिए लगातार नए और प्रभावी तरीकों की तलाश में हैं।
"इस तरह से एआई का उपयोग करने से हमें जल्द ही अधिक खाद्य जनित बीमारी के प्रकोप के संभावित स्रोत की पहचान करने में मदद मिल सकती है, पारंपरिक महामारी विज्ञान विधियों के साथ संयोजन में, और अधिक लोगों को बीमार होने से रोकने में मदद मिलेगी।
"खाद्य जनित बीमारियों के प्रकोप से निपटने के लिए इन तरीकों को अपने नियमित दृष्टिकोण में अपनाने से पहले हमें और अधिक काम करने की आवश्यकता है।"
पिछले शोध में रेस्तरां समीक्षाओं का विश्लेषण करने के लिए एआई की क्षमता की जांच की गई है, लेकिन यूकेएचएसए के अध्ययन ने बीमारी के प्रकोप का पता लगाने के लिए शब्दों की एक अधिक विस्तृत सूची का उपयोग करके इसका विस्तार किया है।
अनुसंधान में विभिन्न एआई मॉडलों का परीक्षण किया गया, ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन सा मॉडल प्रासंगिक जानकारी की पहचान सबसे प्रभावी ढंग से कर सकता है तथा झूठी सकारात्मकता को न्यूनतम कर सकता है।
महामारी विज्ञानियों द्वारा 3,000 से अधिक समीक्षाएँ एकत्रित और फ़िल्टर करने के बाद मैन्युअल रूप से एनोटेट की गईं। जीआई-संबंधित कीवर्ड वाली समीक्षाओं की प्रासंगिक लक्षणों के लिए जाँच की गई।
सिरदर्द, बुखार और श्वसन संबंधी समस्याओं जैसे गैर-विशिष्ट लक्षणों को विश्लेषण से बाहर रखा गया।
खाद्य जनित बीमारियों की प्रवृत्तियों का पता लगाने के लिए एआई की क्षमता को परिष्कृत करके, यूकेएचएसए को सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए अधिक मजबूत और कुशल निगरानी प्रणाली विकसित करने की उम्मीद है।
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