एनआईटी राउरकेला मधुमेह प्रबंधन में सुधार के लिए एक एआई-संचालित मॉडल विकसित करता है

प्रोफेसर बेग और उनके शोध विद्वान दीपजोटी कलिता द्वारा सह-लेखक, इस अध्ययन के निष्कर्षों को IEEE जर्नल ऑफ बायोमेडिकल एंड हेल्थ इंफॉर्मेटिक्स में प्रकाशित किया गया है।

संस्थान के अनुसार, अनुसंधान एक मशीन-लर्निंग मॉडल प्रस्तुत करता है जो रक्त ग्लूकोज स्तर की भविष्यवाणी की सटीकता को बढ़ाता है, व्यक्तियों और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को बेहतर और व्यक्तिगत उपचार निर्णय लेने में मदद करता है।

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शोध के बारे में:

एनआईटी राउरकेला के शोधकर्ताओं ने गहरी सीखने की तकनीकों का उपयोग करके ग्लूकोज पूर्वानुमान में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित किया। उनका दृष्टिकोण एक विशेष एआई मॉडल को शामिल करता है जो पिछले रक्त शर्करा के रुझानों से सीखता है और मौजूदा तरीकों की तुलना में भविष्य के स्तरों को अधिक सटीक रूप से भविष्यवाणी करता है।

पारंपरिक पूर्वानुमान मॉडल के विपरीत, जो अक्सर दीर्घकालिक रुझानों के साथ संघर्ष करते हैं और मैनुअल समायोजन की आवश्यकता होती है, यह मॉडल ग्लूकोज डेटा को स्वचालित रूप से संसाधित करता है, प्रमुख पैटर्न की पहचान करता है और सटीक भविष्यवाणियां करता है, प्रेस विज्ञप्ति का उल्लेख करता है।

“2023 में जारी ICMR IndiaB अध्ययन के परिणामों के अनुसार, हमारे देश में मधुमेह का समग्र प्रसार 11.4% है और यह कि प्रीडायबिटीज 15.3% है। इसलिए, यह महत्वपूर्ण है कि हम इस समस्या से निपटने के लिए नए समाधान विकसित करें। हमारा मुख्य नवाचार एक तंत्रिका आधार विस्तार नेटवर्क के भीतर मल्टी-हेड ध्यान परतों का उपयोग करने में निहित है, जो मॉडल को अनावश्यक शोर को अनदेखा करते हुए सबसे अधिक प्रासंगिक डेटा बिंदुओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। यह बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा या व्यापक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता के बिना बेहतर प्रदर्शन का परिणाम है। दक्षता के साथ परिशुद्धता को मिलाकर, हम एक व्यावहारिक उपकरण प्रदान करना चाहते हैं, जिसे डिजिटल स्वास्थ्य समाधानों में एकीकृत किया जा सकता है, जिससे रोगियों और डॉक्टरों को मधुमेह का प्रबंधन करने में मदद मिलती है, “प्रोफेसर मिर्ज़ा खालिद बेग, सहायक प्रोफेसर, बायोटेक्नोलॉजी और मेडिकल इंजीनियरिंग, एनआईटी राउरकेला ने कहा।

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मॉडल ने अधिक विश्वसनीय रक्त शर्करा भविष्यवाणियों को प्रदान करके मौजूदा पूर्वानुमान तकनीकों को बेहतर बनाया। चूंकि मॉडल रक्त शर्करा के रुझान में महत्वपूर्ण जानकारी को प्राथमिकता देता है, यह भविष्यवाणी को सक्षम करता है जो किसी व्यक्ति के अद्वितीय ग्लूकोज पैटर्न से मेल खाता है। नतीजतन, यह बेहतर सटीकता प्रदान करता है, जो भविष्य के इंसुलिन खुराक, भोजन और शारीरिक गतिविधि के लिए समय पर और व्यक्तिगत समायोजन करने के लिए महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, मॉडल को स्मार्टफोन और इंसुलिन पंप जैसे उपकरणों पर कुशलता से काम करने के लिए अनुकूलित किया गया है, जिससे यह रोजमर्रा के मधुमेह प्रबंधन के लिए अधिक सुलभ है, एनआईटी राउरकेला को सूचित किया गया।

लंबे समय में, इस एआई-संचालित दृष्टिकोण में विभिन्न अनुप्रयोगों के माध्यम से मधुमेह देखभाल को बढ़ाने की क्षमता है। इसे इंसुलिन डिलीवरी को स्वचालित करने के लिए स्मार्ट इंसुलिन पंपों में एकीकृत किया जा सकता है, वास्तविक समय के ग्लूकोज ट्रैकिंग के लिए मोबाइल स्वास्थ्य ऐप्स में शामिल किया गया, या व्यक्तिगत उपचार योजना बनाने में डॉक्टरों का समर्थन करने के लिए नैदानिक ​​सेटिंग्स में उपयोग किया जा सकता है।

वर्तमान में, शोधकर्ता अस्पतालों में व्यापक नैदानिक ​​परीक्षणों के माध्यम से विकसित प्रौद्योगिकी का परीक्षण करने की योजना बना रहे हैं, ओडिशा में वरिष्ठ मधुमेह विज्ञानियों के सहयोग से, जैसे कि डॉ। जयंत कुमार पांडा और उनकी टीम। टीम ने इस परियोजना के लिए डीएसटी, डीबीटी और एनआईटी राउरकेला के समर्थन को भी स्वीकार किया, प्रेस विज्ञप्ति में कहा गया है।

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