काठमाडौं ।
कुनै व्यक्ति मधुमेहबाट पीडित छ कि छैन भन्ने कुरा पत्ता लगाउन आफ्नो स्मार्टफोनमा केही वाक्य बोल्नु जत्तिकै सरल हुन सक्छ, एक ग्राउन्ड ब्रेकिङ अध्ययनले भ्वाइस टेक्नोलोजीलाई मधुमेह पत्ता लगाउन कृत्रिम बुद्धिमत्ता अर्थात आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्ससँग जोडेको छ।
अमेरिकाको क्लिक ल्याब्सका वैज्ञानिकहरूले उमेर, लिङ्ग, उचाइ र तौल लगायतका आधारभूत स्वास्थ्य तथ्याङ्कहरू सहित ६ देखि १० सेकेन्डको मानिसको आवाज प्रयोग गरी उक्त व्यक्तिलाई टाइप २ मधुमेह छ कि छैन भनी पत्ता लगाउन सक्ने एआई मोडल बनाएको छ।
मेयो क्लिनिक प्रोसिडिङ्स: डिजिटल हेल्थ जर्नलमा प्रकाशित मोडलमा महिलाका लागि ८९ प्रतिशत र पुरुषका लागि ८६ प्रतिशत सटीकता छ।
अध्ययनको लागि, अनुसन्धानकर्ताहरूले २६७ व्यक्तिहरूलाई (नननिदान वा टाइप २ मधुमेहको रूपमा निदान गरिएको) लाई उनीहरूको स्मार्टफोनमा दुई हप्ताको लागि दिनको छ पटक वाक्यांश रेकर्ड गर्न आग्रह गरे। १८ हजार भन्दा बढी रेकर्डिङहरूबाट, वैज्ञानिकहरूले गैर-मधुमेह र टाइप २ मधुमेह भएका व्यक्तिहरू बीच फरक पत्ता लगाउन १४ ध्वनिक विशेषताहरू विश्लेषण गरे।
“हाम्रो अनुसन्धानले टाइप २ मधुमेह भएका र नभएका व्यक्तिहरू बीचको महत्त्वपूर्ण स्वर भिन्नतालाई हाइलाइट गर्दछ र चिकित्सा समुदायले मधुमेहको जाँच गर्ने तरिकालाई परिवर्तन गर्न सक्छ,” पेपरका पहिलो लेखक र क्लिक ल्याब्सका अनुसन्धान वैज्ञानिक जेसी काउफम्यानले भने।
“मधुमेह पत्ता लगाउने वर्तमान विधिहरूलाई धेरै समय, यात्रा र खर्च चाहिन्छ। भ्वाइस टेक्नोलोजीमा यी अवरोधहरूलाई पूर्ण रूपमा हटाउन सक्ने क्षमता छ।”
संकेत प्रशोधन प्रयोग गरेर, वैज्ञानिकहरूले टाइप २ मधुमेहको कारण आवाज परिवर्तनहरू पत्ता लगाउन सक्षम थिए। अचम्मको कुरा, ती स्वर परिवर्तनहरू पुरुष र महिलाहरूमा विभिन्न तरिकामा प्रकट हुने काउफम्यानले बताए।
अन्तर्राष्ट्रिय मधुमेह महासंघकाअनुसार, लगभग दुई मध्ये एक, वा २४० मिलियन, विश्वव्यापी रूपमा मधुमेह भएका वयस्कहरूलाई उनीहरूको अवस्था छ भनेर थाहा छैन र लगभग ९० प्रतिशत मधुमेह केसहरू टाइप २ मधुमेह हुन्।
प्रि-डायबिटिज र टाइप २ मधुमेहका लागि प्रायः प्रयोग गरिने डायग्नोस्टिक परीक्षणहरूमा ग्लाइकेटेड हेमोग्लोबिन (ए१सी) साथै फास्टिङ ब्लड ग्लुकोज (एफबीजी) परीक्षण र ओजीटीटी समावेश छन्।
क्लिक ल्याबका उपाध्यक्ष र अध्ययनका प्रमुख अन्वेषक यान फोसेटले भनेअनुसार नयाँ गैर-हस्तक्षेपी र पहुँचयोग्य दृष्टिकोणले ठूलो संख्यामा मानिसहरूको स्क्रिन गर्न र टाइप २ मधुमेहको निदान नभएका मानिसहरूको ठूलो प्रतिशत पहिचान गर्न मद्दत गर्दछ।
“हाम्रो अनुसन्धानले टाइप २ मधुमेह र अन्य स्वास्थ्य अवस्थाहरू पहिचान गर्न आवाज प्रविधिको सम्भावनालाई जोड दिन्छ,” फाउसेटले भने।
“भ्वाइस टेक्नोलोजीले पहुँचयोग्य र किफायती डिजिटल स्क्रीनिङ्ग उपकरणको रूपमा स्वास्थ्य सेवा अभ्यासहरूमा क्रान्तिकारी परिवर्तन गर्न सक्छ।”
प्रकाशित: ८ कार्तिक २०८०, बुधबार
