नई दिल्ली -डबलिन, ओहायो, यूएसए में “Early Diab EDI” नामक एक नया उपकरण Type 2 डायबिटीज़ मेलिटस (T2DM) की भविष्यवाणी में क्रांति लाने के लिए तैयार है। यह डिवाइस, जिसे Cardinal Health के सीनियर देवऑप्स इंजीनियर और रिसर्च साइंटिस्ट मनोज चौधरी वट्टिकुटी और वर्जीनिया इंटरनेशनल यूनिवर्सिटी की सीनियर डेटा एनालिस्ट निहारिकारेड्डी मीनिगेया ने विकसित किया है, अत्याधुनिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है और डायबिटीज़ की रोकथाम और शुरुआती हस्तक्षेप में एक महत्वपूर्ण बदलाव ला सकता है।Type 2 डायबिटीज़ मेलिटस (T2DM) एक पुरानी बीमारी है जो इंसुलिन प्रतिरोध और खराब इंसुलिन स्राव के कारण रक्त शर्करा के स्तर को बढ़ा देती है। वर्तमान निदान प्रक्रियाएं अक्सर जटिल और धीमी होती हैं, लेकिन “Early Diab EDI” डिवाइस से डायबिटीज़ के जोखिम का पता सटीकता के साथ पहले से लगाना संभव होगा, जिससे समय पर हस्तक्षेप की सुविधा मिलती है और बीमारी की प्रगति को रोका जा सकता है।मशीन लर्निंग स्वास्थ्य देखभाल में एक गेम-चेंजर बनकर उभरा है, विशेषकर T2DM जैसे जटिल रोगों के लिए। वट्टिकुटी और मीनिगेया का शोध मशीन लर्निंग मॉडल की ताकत को उजागर करता है, जो बड़े डेटा सेट्स का विश्लेषण कर जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान को पारंपरिक तरीकों से अधिक तेज़ और कम आक्रामक बना सकता है। “Early Diab EDI” डिवाइस इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और विशाल डेटा सेट्स का एकीकरण कर, T2DM स्क्रीनिंग को सरल बनाती है।डायबिटीज़ जोखिम को प्रबंधित करने में रोकथाम एक अहम भूमिका निभाती है। “Early Diab EDI” उपकरण का एल्गोरिदम उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान में सहायक है, जिससे डॉक्टर जीवनशैली और आहार में बदलाव जैसे प्रारंभिक हस्तक्षेप कर सकते हैं। प्रारंभिक पहचान डायबिटीज़ प्रबंधन पर गहरा प्रभाव डाल सकती है, जिससे रोग की प्रगति को कम किया जा सकता है। अध्ययनों के अनुसार, जीवनशैली सुधार कार्यक्रमों में शामिल लोगों में T2DM की घटनाओं में 30-60% तक की कमी देखी गई है।”Early Diab EDI” डिवाइस Big Data और मशीन लर्निंग की शक्ति का उपयोग कर T2DM में आनुवंशिक, जीवनशैली और पर्यावरणीय कारकों के बीच संबंधों का विश्लेषण करती है। इसके अलावा, यह उपकरण वास्तविक समय में जोखिम मूल्यांकन प्रदान करता है, जिससे त्वरित हस्तक्षेपों की गुंजाइश बढ़ती है। यह डिवाइस स्वास्थ्य असमानताओं का भी समाधान करती है, जिससे विभिन्न जनसंख्याओं के बीच स्वास्थ्य सेवाओं की पहुँच को बढ़ावा मिलता है।मनोज चौधरी वट्टिकुटी और निहारिकारेड्डी मीनिगेया का यह सहयोग स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो DevOps, AIOps, और डेटा विज्ञान को मिलाकर स्वास्थ्य समाधानों में नवाचार का प्रतीक है। मनोज की AI के साथ यात्रा तब शुरू हुई जब उन्होंने IT संचालन में क्रांति लाने की इसकी क्षमता को पहचाना। Cardinal Health में उनके काम ने जटिल सिस्टम प्रबंधन में पारंपरिक तरीकों की सीमाओं को उजागर किया, जिससे उन्होंने AIOps और MLOps का अन्वेषण किया—AI की एक विशेष शाखा जो IT अवसंरचना को स्वचालित, अनुकूलित और उन्नत बनाने के लिए डिज़ाइन की गई है। क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर, ऑटोमेशन और सुरक्षा में अपनी भूमिकाओं के माध्यम से उन्होंने यह समझ विकसित की कि AI का उपयोग करके कैसे बुद्धिमान, स्व-उपचार करने वाले सिस्टम बनाए जा सकते हैं, जो सक्रिय रूप से समस्याओं की भविष्यवाणी और समाधान करते हैं।AI नवाचार के प्रति उनकी इस समर्पण का प्रतिबिंब Early Diab EDI डिवाइस में भी दिखाई देता है, जो डायबिटीज़ जोखिम का पता लगाने और स्क्रीनिंग प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। पारंपरिक निदान विधियों के विपरीत, जो अक्सर समय लेने वाली और आक्रामक होती हैं, Early Diab EDI एक गैर-आक्रामक, वास्तविक समय समाधान प्रदान करता है जो रोगी देखभाल को बदल देता है।
