রাউরকেলা: বায়োটেকনোলজি অ্যান্ড মেডিকেল ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগের অধ্যাপক মির্জা খালিদ বৈইগের নেতৃত্বে ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজির (এনআইটি) রুরকেলার একটি গবেষণা দল ডায়াবেটিসে আক্রান্ত ব্যক্তিদের জন্য রক্তে শর্করার স্তরের ভবিষ্যদ্বাণী উন্নত করার লক্ষ্যে একটি এআই-চালিত মডেল তৈরি করেছে।
প্রফেসর বাইগ এবং গবেষণা পণ্ডিত দীপজ্যোতি কালিতা সহ-রচনা করা এই সমীক্ষায় আইইইই জার্নাল অফ বায়োমেডিকাল অ্যান্ড হেলথ ইনফরম্যাটিক্সে প্রকাশিত হয়েছে।
ডায়াবেটিস ভারতে একটি উল্লেখযোগ্য স্বাস্থ্য চ্যালেঞ্জ হিসাবে রয়ে গেছে, 2045 সালের মধ্যে 124.9 মিলিয়ন পৌঁছানোর ক্ষেত্রে মামলা রয়েছে। তবে বিশেষজ্ঞদের সীমিত অ্যাক্সেস, ওষুধের আনুগত্যের সমস্যা এবং স্বাস্থ্যসেবা বৈষম্যগুলির মতো চ্যালেঞ্জগুলি ধারাবাহিক গ্লুকোজ পর্যবেক্ষণকে কঠিন করে তোলে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) ডায়াবেটিস পরিচালনার উন্নতির জন্য ক্রমবর্ধমান অনুসন্ধান করা হচ্ছে। বিদ্যমান ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি গ্লুকোজ ওঠানামা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে, তারা প্রায়শই “ব্ল্যাক বক্স” হিসাবে কাজ করে, স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহকারীদের তাদের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ব্যাখ্যা করা কঠিন করে তোলে। অনেক traditional তিহ্যবাহী পূর্বাভাস পদ্ধতিগুলি দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতার সাথেও লড়াই করে এবং ঘন ঘন ম্যানুয়াল সমন্বয় প্রয়োজন।
এনআইটি রাউরকেলার গবেষকরা গভীর শিক্ষার কৌশলগুলি ব্যবহার করে গ্লুকোজ পূর্বাভাস বাড়ানোর দিকে মনোনিবেশ করেছিলেন। তাদের পদ্ধতির একটি বিশেষ এআই মডেল অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে যা অতীতের রক্তে শর্করার প্রবণতাগুলি থেকে শিখেছে এবং বিদ্যমান পদ্ধতির চেয়ে ভবিষ্যতের স্তরগুলি আরও সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেয়। Traditional তিহ্যবাহী পূর্বাভাস মডেলগুলির বিপরীতে, যা প্রায়শই দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতাগুলির সাথে লড়াই করে এবং ম্যানুয়াল সামঞ্জস্যগুলির প্রয়োজন হয়, এই মডেলটি গ্লুকোজ ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়া করে, মূল নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে এবং সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী সরবরাহ করে।
এই গবেষণার স্বতন্ত্রতার কথা বলতে গিয়ে, বায়োটেকনোলজি অ্যান্ড মেডিকেল ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের সহকারী অধ্যাপক অধ্যাপক মির্জা খালিদ বাইগ, এনআইটি রাউরকেলা বলেছেন,
“২০২৩ সালে প্রকাশিত আইসিএমআর-ইন্ডিয়াব অধ্যয়নের ফলাফল অনুসারে, আমাদের দেশে ডায়াবেটিসের সামগ্রিক বিস্তার ১১.৪%, যখন প্রিডিবিটিস জনসংখ্যার ১৫.৩ শতাংশ প্রভাবিত করে। সুতরাং, এই সমস্যাটি মোকাবেলায় নতুন সমাধানগুলির জন্য নতুন সমাধানগুলি বিকাশের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। অপ্রয়োজনীয় গোলমাল। “এনআইটি রাউরকেলা দ্বারা বিকাশিত মডেলটি আরও নির্ভরযোগ্য রক্তে শর্করার পূর্বাভাস সরবরাহ করে বিদ্যমান পূর্বাভাস কৌশলগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে। যেহেতু এটি রক্তে শর্করার প্রবণতাগুলিতে মূল তথ্যকে অগ্রাধিকার দেয়, এটি এমন ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সক্ষম করে যা কোনও ব্যক্তির অনন্য গ্লুকোজ নিদর্শনগুলির সাথে একত্রিত হয়।
ফলস্বরূপ, মডেলটি উন্নত নির্ভুলতা সরবরাহ করে, যা ইনসুলিন ডোজ, খাবার এবং শারীরিক ক্রিয়াকলাপে সময়োপযোগী এবং ব্যক্তিগতকৃত সমন্বয় করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। অতিরিক্তভাবে, মডেলটি স্মার্টফোন এবং ইনসুলিন পাম্পগুলিতে দক্ষতার সাথে কাজ করার জন্য অনুকূলিত হয়, এটি দৈনিক ডায়াবেটিস পরিচালনার জন্য আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।
ভবিষ্যতের গবেষণা বাস্তব-বিশ্বের সেটিংসে মডেলটির কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য ডাঃ জয়ন্ত কুমার পান্ডা এবং তার দল সহ ওড়িশার সিনিয়র ডায়াবেটিজিস্টদের সাথে সহযোগিতায় ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলিতে মনোনিবেশ করবে। প্রকল্পটি বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি বিভাগ (ডিএসটি), বায়োটেকনোলজি বিভাগ (ডিবিটি) এবং এনআইটি রুরকেলা থেকে সহায়তা পেয়েছে।
