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स्मार्टफोन डेटा बीमारी फैलने की भविष्यवाणी कर सकता है

स्मार्टफोन डेटा बीमारी फैलने की भविष्यवाणी कर सकता है



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सेलुलर डेटा रोगों के प्रसार की भविष्यवाणी के लिए एक आधार के रूप में

संक्रामक बीमारियां, जो एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में फैल सकती हैं, बहुत जल्दी फैल सकती हैं और महामारी पैदा होती हैं जो सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए एक गंभीर खतरा पैदा करती हैं। हाल ही में हुए एक अध्ययन के अनुसार, हालांकि, रोगों के फैलने का अनुमान स्मार्टफोन डेटा का उपयोग करके अपेक्षाकृत मज़बूती से लगाया जा सकता है, जिससे संक्रमणों को रोकने में बहुत आसानी होगी।

प्रकोप की भविष्यवाणी करने के लिए सेलुलर डेटा का उपयोग करना पूरी तरह से नया विचार नहीं है। अन्य मॉडलों के विपरीत, जो अनिवार्य रूप से गणना और अनुमानों पर आधारित हैं, यहां ठोस डेटा उपलब्ध हैं: सिंगापुर-एमआईटी एलायंस फॉर रिसर्च एंड टेक्नोलॉजी और lecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) के शोधकर्ताओं ने हाल के एक अध्ययन में दिखाया है कि कैसे स्मार्टफोन -डाटा रोग के प्रकोप की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है। उनके परिणामों को वैज्ञानिक रिपोर्टों में प्रकाशित किया गया था।

सिंगापुर में डेंगू के प्रकोप की जांच

सिंगापुर में 2013 और 2014 में डेंगू के प्रकोप के आधार पर, अनुसंधान दल ने इस वेक्टर-जनित संक्रामक रोग (मनुष्यों और अन्य वैक्टर जैसे मच्छरों के माध्यम से प्रसारित) के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न तरीकों की जांच की।

अक्सर भविष्यवाणी करना मुश्किल होता है

"शहरीकरण, गतिशीलता, वैश्वीकरण और जलवायु परिवर्तन वेक्टर-जनित बीमारियों के प्रसार के कारक हो सकते हैं, यूरोप में भी यहाँ हैं", ईपीएफएल के प्रमुख लेखक इमानुएल मस्सारो बताते हैं। इसलिए फैलाव पैटर्न की सटीक भविष्यवाणी मुश्किल है। वर्तमान अध्ययन में विभिन्न तरीकों का उपयोग करके फैलने का अनुमान अभी भी लगाया जा सकता है।

विभिन्न पूर्वानुमान मॉडल का परीक्षण किया गया

डिजिटल सिमुलेशन का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने विश्लेषण किया कि सिंगापुर में 2013 और 2014 से वास्तविक रिपोर्ट किए गए मामलों के साथ एक प्रकोप कैसे विकसित हुआ और इसकी तुलना की गई। उन्होंने चार अलग-अलग पूर्वानुमान मॉडल का भी परीक्षण किया, प्रत्येक में अलग-अलग डेटा सेट का उपयोग किया गया: सेल फोन स्थान डेटा, जनगणना डेटा, यादृच्छिक गतिशीलता और सैद्धांतिक धारणा।

सेलुलर डेटा गुमनाम रूप से उपयोग किया जाता है

शोध दल की रिपोर्ट में कहा गया है, "प्रत्येक मॉडल में, नागरिकों को दो स्थानों - घर और काम - के रूप में नियुक्त किया जाता है, जहां वे रोजाना आते हैं और जहां संक्रमण हो सकता है।" एक मोबाइल ऑपरेटर ने मोबाइल डेटा को गुमनाम रूप से उपलब्ध कराया है। "हम यह पता लगाना चाहते थे कि सेल फोन पर लोगों का स्थान डेटा कब उपयोगी हो सकता है"; शोधकर्ताओं पर जोर दें।

स्थानिक वितरण की सही भविष्यवाणी की

शोधकर्ताओं ने बताया कि सिंगापुर में डेंगू के मामलों के स्थानिक वितरण को लोगों की गोपनीयता का उल्लंघन किए बिना जनगणना मॉडल के साथ-साथ सेल फोन डेटा का उपयोग करके प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी की जा सकती है। किसी आपात स्थिति में, हालांकि, सबसे सटीक जानकारी संभव है। प्रमुख लेखक ने कहा, "इसीलिए फोन का स्थान डेटा वार्षिक जनगणना के आंकड़ों से बेहतर है।"

सेलुलर डेटा समस्याग्रस्त तक पहुंच

अनुसंधान दल का निष्कर्ष है कि सेलुलर स्थान डेटा तक पहुंच रोग संचरण की गतिशीलता को समझने के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है - और अंततः महामारी को फैलने से रोकने में मदद कर सकता है। हालांकि, मोबाइल कंपनियों के निजी कंपनियों के स्वामित्व के बाद से कानूनी ढांचा समस्याग्रस्त है।

गोपनीयता बनाम स्वास्थ्य

शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला है, "हमें इस प्रकार की जानकारी तक कानून को बदलने के बारे में गंभीरता से सोचने की जरूरत है - न केवल वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए, बल्कि रोकथाम और सार्वजनिक स्वास्थ्य कारणों के लिए भी।" सेलुलर डेटा का उपयोग करने के फायदे और नुकसान की चर्चा मॉडल के प्रकोप और अन्य संभावित अनुप्रयोगों की तत्काल आवश्यकता है। (एफपी)

लेखक और स्रोत की जानकारी

यह पाठ चिकित्सा साहित्य, चिकित्सा दिशानिर्देशों और वर्तमान अध्ययनों की विशिष्टताओं से मेल खाता है और चिकित्सा डॉक्टरों द्वारा जाँच की गई है।

डिप्लोमा। जियोग्र। फैबियन पीटर्स

प्रफुल्लित:

  • मस्सारो, ई।; कोंडोर, डी; रत्ती, सी।: शहरी वातावरण में मानव गतिशीलता और मच्छर जनित बीमारियों के बीच परस्पर क्रिया का आकलन करना; में: वैज्ञानिक रिपोर्ट (प्रकाशित 15 नवंबर, 2019), Nature.com
  • École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL): महामारी के दौरान, स्मार्टफ़ोन से GPS डेटा तक पहुँच महत्वपूर्ण हो सकती है (प्रकाशित 15 नवंबर, 2019), actu.epfl.ch/


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