सिडनी: ऑस्ट्रेलियाई शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली विकसित की है जो 98 प्रतिशत से अधिक सटीकता के साथ छाती के एक्स-रे से तेजी से कोविड-19 का पता लगा सकती है, और वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले आरटी-पीसीआर परीक्षण की तुलना में अधिक फायदेमंद हो सकती है। यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी सिडनी (यूटीएस) डेटा साइंस इंस्टीट्यूट के प्रोफेसर अमीर एच गैंडोमी के अनुसार, सार्वजनिक स्वास्थ्य और वैश्विक अर्थव्यवस्था पर महत्वपूर्ण प्रभाव को देखते हुए, कोविड-19 का पता लगाने के लिए प्रभावी स्वचालित उपकरणों की तत्काल आवश्यकता थी।
“सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला कोविद -19 परीक्षण, वास्तविक समय पोलीमरेज़ चेन रिएक्शन (पीसीआर), धीमा और महंगा हो सकता है, और गलत नकारात्मक परिणाम दे सकता है। निदान की पुष्टि करने के लिए, रेडियोलॉजिस्ट को मैन्युअल रूप से सीटी स्कैन या एक्स-रे की जांच करने की आवश्यकता होती है, जो कर सकता है समय लेने वाला और त्रुटि की संभावना वाला हो,” प्रोफेसर गैंडोमी ने कहा। उन्होंने कहा, “नया एआई सिस्टम उन देशों में विशेष रूप से फायदेमंद हो सकता है जहां उच्च स्तर का कोविड-19 अनुभव हो रहा है, जहां रेडियोलॉजिस्ट की कमी है। चेस्ट एक्स-रे पोर्टेबल हैं, व्यापक रूप से उपलब्ध हैं और सीटी स्कैन की तुलना में आयनीकृत विकिरण के लिए कम जोखिम प्रदान करते हैं।”
कोविड-19 के सामान्य लक्षणों में बुखार, खांसी, सांस लेने में कठिनाई और गले में खराश शामिल हैं, लेकिन कोविड-19 को फ्लू और अन्य प्रकार के निमोनिया से अलग करना मुश्किल हो सकता है। साइंटिफिक रिपोर्ट्स जर्नल में प्रकाशित एक पेपर में विस्तार से बताया गया है कि नई एआई प्रणाली, कस्टम कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (कस्टम-सीएनएन) नामक एक गहन शिक्षण-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करती है, जो कोविड-19 मामलों, सामान्य मामलों के बीच जल्दी और सटीक रूप से अंतर करने में सक्षम है। , और एक्स-रे छवियों में निमोनिया।
प्रोफेसर गैंडोमी ने कहा, “डीप लर्निंग एक एंड-टू-एंड समाधान प्रदान करता है, जो बायोमार्कर को मैन्युअल रूप से खोजने की आवश्यकता को समाप्त करता है। कस्टम-सीएनएन मॉडल पता लगाने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है, जिससे कोविड-19 का तेज और अधिक सटीक निदान मिलता है।” “यदि कम संवेदनशीलता के कारण पीसीआर परीक्षण या रैपिड एंटीजन परीक्षण नकारात्मक या अनिर्णायक परिणाम दिखाता है, तो मरीजों को वायरस की उपस्थिति की पुष्टि या खंडन करने के लिए रेडियोलॉजिकल इमेजिंग के माध्यम से आगे की जांच की आवश्यकता हो सकती है। इस स्थिति में, नई एआई प्रणाली फायदेमंद साबित हो सकती है। ” उन्होंने आगे कहा। कस्टम-सीएनएन मॉडल का मूल्यांकन प्रदर्शन मानदंड के रूप में सटीकता के साथ एक व्यापक तुलनात्मक विश्लेषण के माध्यम से किया गया था। टीम ने कहा कि परिणामों से पता चला कि नया मॉडल अन्य एआई डायग्नोस्टिक मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है।
