तुर्की के शोधकर्ताओं ने टिक प्रजातियों की पहचान करने के लिए एआई ऐप विकसित किया है

क्या हुआ?

फैकल्टी सदस्य ओलके हेकिमोग्लु के नेतृत्व में और TÜBITAK द्वारा समर्थित हैसेटेपे विश्वविद्यालय की एक टीम, स्मार्टफोन तस्वीरों से टिक प्रजातियों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक एआई-संचालित मोबाइल एप्लिकेशन विकसित कर रही है। यह परियोजना, जो तीन साल तक चलने वाली है, का उद्देश्य टिक्स की तीव्र, प्रारंभिक पहचान प्रदान करना है, विशेष रूप से हयालोम्मा मार्जिनेटम जैसी प्रजातियों पर ध्यान केंद्रित करना है जो क्रीमियन-कांगो रक्तस्रावी बुखार (सीसीएचएफ) फैलाने के लिए जाने जाते हैं।

'तुर्किये में टिक प्रजातियों की तीव्र, कम लागत और सुलभ पहचान के लिए एक स्मार्टफोन-आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल' शीर्षक वाली परियोजना, वर्तमान में हैसेटेपे विश्वविद्यालय में विकास में है। टीम विश्वसनीय टिक नमूनों का उपयोग करके एक प्रशिक्षण डेटाबेस बना रही है जिसे रूपात्मक विशेषताओं और डीएनए विश्लेषण दोनों के माध्यम से सत्यापित किया गया है।

एआई मॉडल को आठ विशिष्ट टिक प्रजातियों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है, जिसमें प्राथमिक फोकस हयालोम्मा मार्जिनेटम पर है, जो सीसीएचएफ के लिए एक ज्ञात वेक्टर है। एप्लिकेशन को उन टिकों की तस्वीरों का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें पहले ही मानव या पशु होस्ट से हटा दिया गया है, क्योंकि शोधकर्ताओं ने नोट किया है कि संलग्न टिक अस्पष्ट हो सकते हैं या शारीरिक रूप से बदल सकते हैं, जिससे पहचान करना मुश्किल हो जाता है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि उपकरण वास्तविक दुनिया में उपयोग के लिए व्यावहारिक है, टीम विभिन्न स्मार्टफोन उपकरणों और प्रकाश स्थितियों में मॉडल का परीक्षण कर रही है। एप्लिकेशन को ऑफ़लाइन संचालित करने के लिए भी इंजीनियर किया जा रहा है, जो ग्रामीण या दूरदराज के क्षेत्रों में उपयोगकर्ताओं के लिए एक महत्वपूर्ण सुविधा है जहां इंटरनेट पहुंच की गारंटी नहीं है।

सिस्टम में एक सुरक्षा तंत्र शामिल है: यदि प्रस्तुत की गई तस्वीर बहुत धुंधली है या सटीक पहचान के लिए अपर्याप्त है, तो एआई को एक नई छवि का अनुरोध करने या उपयोगकर्ता को मजबूर, संभावित रूप से गलत परिणाम प्रदान करने के बजाय विशेषज्ञ मूल्यांकन लेने की सलाह देने के लिए प्रोग्राम किया जाता है।

स्रोत विवरण: dailysabah.com ↗

यह क्यों मायने रखता है?

यह परियोजना तुर्किये में एक महत्वपूर्ण सार्वजनिक स्वास्थ्य चुनौती को संबोधित करती है, जहां 2002 के बाद से CCHF के कारण 17,000 से अधिक मामले सामने आए हैं और सैकड़ों मौतें हुई हैं। किसानों, स्वास्थ्य कर्मियों और आम जनता के लिए कम लागत वाला, सुलभ उपकरण प्रदान करके, शोधकर्ताओं का लक्ष्य रोग फैलाने वाले टिक्स की शीघ्र पहचान में सुधार करना है। सिस्टम को ऑफ़लाइन कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे ग्रामीण क्षेत्रों में उपयोगिता सुनिश्चित हो सके जहां इंटरनेट कनेक्टिविटी अक्सर सीमित होती है। इसके अलावा, परियोजना पूरी तरह से प्रयोगशाला-ग्रेड डेटा पर निर्भर होने के बजाय, विविध, उच्च-गुणवत्ता वाली छवियों पर मॉडल को प्रशिक्षित करके और विभिन्न प्रकाश व्यवस्था और पर्यावरणीय परिस्थितियों में परीक्षण करके वास्तविक दुनिया की विश्वसनीयता पर जोर देती है। यह दृष्टिकोण टिक वितरण के संबंध में सार्वजनिक जागरूकता और डेटा संग्रह को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है।

प्राथमिक सार्वजनिक स्वास्थ्य लक्ष्य टिक्स के लिए एक त्वरित, सुलभ प्रारंभिक पहचान उपकरण प्रदान करना है, जो तुर्किये में लगातार स्वास्थ्य खतरा बना हुआ है। उपयोगकर्ताओं को संभावित रोग वैक्टरों की शीघ्रता से पहचान करने में सक्षम बनाकर, परियोजना का लक्ष्य टिक वितरण और सार्वजनिक स्वास्थ्य सुरक्षा पर व्यापक वैज्ञानिक डेटा में योगदान करना है।

यह परियोजना केवल प्रयोगशाला की सटीकता पर वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन को प्राथमिकता देकर खुद को अलग करती है। विविध, फ़ील्ड-कैप्चर की गई छवियों पर मॉडल को प्रशिक्षित करके और ऑफ़लाइन कार्यक्षमता सुनिश्चित करके, शोधकर्ता एआई-आधारित डायग्नोस्टिक टूल में अक्सर पाई जाने वाली व्यावहारिक सीमाओं को संबोधित कर रहे हैं।

शोधकर्ताओं ने स्पष्ट किया है कि यह उपकरण पेशेवर चिकित्सा निदान का विकल्प नहीं है। इसके बजाय, यह व्यक्तियों और स्वास्थ्य कर्मियों को टिक-जनित बीमारियों के संभावित जोखिम के बारे में अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करने के लिए एक सूचनात्मक सहायता के रूप में कार्य करता है।

आगे क्या देखना है

यह परियोजना वर्तमान में तीन साल के विकास चरण में है। भविष्य के मील के पत्थर में रूपात्मक और डीएनए-पुष्टि नमूनों का उपयोग करके टिक प्रजातियों के एक व्यापक, सत्यापित डेटाबेस का निर्माण शामिल है, जिसके बाद नियंत्रित और क्षेत्र दोनों वातावरणों में कठोर परीक्षण किया जाता है। शोधकर्ताओं ने स्पष्ट रूप से कहा है कि उपकरण चिकित्सा निदान प्रदान नहीं करेगा, और यह देखा जाना बाकी है कि अंतिम एप्लिकेशन को जनता के लिए कैसे तैनात किया जाएगा या मौजूदा स्वास्थ्य निगरानी प्रणालियों में एकीकृत किया जाएगा।

इस परियोजना की योजना तीन साल की अवधि के लिए बनाई गई है। इस दौरान, टीम एआई मॉडल को परिष्कृत करना जारी रखेगी और भविष्य के संस्करणों में अतिरिक्त टिक प्रजातियों को शामिल करने के लिए डेटाबेस का विस्तार करेगी।

एप्लिकेशन के लिए सार्वजनिक उपलब्धता और पहुंच की शर्तें अभी तक निर्धारित नहीं की गई हैं, क्योंकि परियोजना अभी भी विकास और परीक्षण चरण में है।

वास्तविक दुनिया की क्षेत्रीय स्थितियों में एआई की प्रभावशीलता निगरानी के लिए एक प्रमुख मीट्रिक बनी हुई है क्योंकि शोधकर्ता डेटाबेस निर्माण से व्यापक परीक्षण की ओर संक्रमण कर रहे हैं।

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