गूगल सार्वजनिक स्वास्थ्य और बीमारी के पूर्वानुमान के लिए एआई और उपग्रह छवियों का उपयोग कर रहा है

गूगल स्थानीय स्वास्थ्य डेटा को उन्नत भू-स्थानिक मॉडल, उपग्रह छवियों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के साथ जोड़ रहा है ताकि सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों को बीमारी के प्रकोप की भविष्यवाणी करने और उन्हें रोकने में मदद मिल सके। गूगल के अनुसार, इन उपकरणों का उद्देश्य नेताओं को रिपोर्टिंग में देरी से निपटने, स्वास्थ्य रुझानों का अनुमान लगाने और पारंपरिक मैनुअल तरीकों की तुलना में तेजी से कमजोर समुदायों तक देखभाल पहुंचाने में मदद करना है।

अनुसंधान प्रोटोटाइप और आपातकालीन अनुप्रयोग

गूगल ने चुनिंदा साझेदारों को दो अनुसंधान प्रोटोटाइप तक पहुंच प्रदान की है:

• भू-स्थानिक तर्क एजेंट (Geospatial Reasoning Agent): एक संवादात्मक स्थानिक मैपिंग टूल जिसे सार्वजनिक स्वास्थ्य टीमों को सादे-भाषा की बातचीत के माध्यम से डेटा संसाधित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• ग्रहीय भविष्यवाणी इंजन (Planetary Prediction Engine): स्वायत्त बीमारी के पूर्वानुमान के लिए एक उपकरण।

डिकाऊ में विश्व स्वास्थ्य संगठन के अफ्रीका क्षेत्रीय कार्यालय (WHO AFRO) आपातकालीन तैयारी और प्रतिक्रिया केंद्र और डीआरसी के राष्ट्रीय बायोमेडिकल रिसर्च संस्थान (INRB) के साझेदारों के साथ डेमोक्रेटिक रिपब्लिक ऑफ कांगो (DRC) में चल रहे इबोला प्रकोप के दौरान मूल्यांकन में इन प्रोटोटाइप का उपयोग किया गया:

• दूरदराज के गलियारों की मैपिंग: WHO AFRO टीम ने दूरदराज के खनन गलियारों को मैप करने के लिए भू-स्थानिक तर्क एजेंट का उपयोग किया। रिपोर्ट के अनुसार इस टूल ने मिनटों में 48 प्रभावित बस्तियों और 45,500 से अधिक जोखिम वाले लोगों का पता लगाने में मदद की, जिससे मोबाइल प्रयोगशालाओं की सक्रिय तैनाती संभव हुई।
• प्रकोप प्रक्षेप पथ का अनुकरण: यूएमआईई के साथ काम करते हुए, भविष्य के मॉडल ने गतिशीलता प्रवाह, ऐतिहासिक मामलों के रुझानों और अर्थ एआई मॉडल को जोड़कर असंक्रमित क्षेत्रों में इबोला के फैलने के जोखिम का अनुमान लगाया।

फाउंडेशन मॉडल और साझेदार अध्ययन

गूगल का दृष्टिकोण पर्यावरणीय संकेतों, उपग्रह छवियों और गतिशीलता डेटा को अल्फअर्थ फाउंडेशन्स और पापुलेशन डाइनैमिक्स फाउंडेशन मॉडल (PDFM) सहित फाउंडेशन मॉडल के साथ जोड़ता है। कई शैक्षणिक और चिकित्सा संस्थानों ने इन एकीकरणों का परीक्षण किया है:

• हृदय संबंधी मृत्यु दर: एनवाईयू लैंगोन हेल्थ के शोधकर्ताओं ने समान वर्ष की हृदय संबंधी मृत्यु दर का अनुमान लगाने के लिए वास्तविक समय के जनसंख्या संकेतों को पुरानी बीमारी के मॉडल में एकीकृत किया।
• सीमा पार टीकाकरण: माउंट सिनाई हेल्थ सिस्टम और बोस्टन चिल्ड्रेन हॉस्पिटल के शोधकर्ताओं ने अमेरिकी काउंटियों में टीकाकरण दरों को देखने के लिए अमेरिका-कनाडा सीमा के साथ मानवीय व्यवहार के पैटर्न को शामिल किया।
• मौसमी वृद्धि (डेंगु): ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय और टेक्सोलॉजिको डी मोंटेरे के शोधकर्ताओं ने मैक्सिको में डेंगू बुखार के प्रकोप का अनुमान लगाने के लिए स्थानीय जलवायु मॉडल के साथ पीडीएफएम को जोड़ा।
• जल जनित रोग (हैजा): WHO AFRO के साथ DRC मूल्यांकनों में, महामारी विज्ञान के रिकॉर्ड को पीडीएफएम के साथ मिलाने से आठ सप्ताह पहले तक प्रकोप-प्रवण स्वास्थ्य क्षेत्रों की पहचान करने की भविष्यवाणी में सुधार हुआ।

पहुंच और सत्यापन

गूगल का कहना है कि पीडीएफएम एम्बेडिंग गूगल मैप्स प्लेटफॉर्म के माध्यम से पापुलेशन डाइनैमिक्स इनसाइट्स के रूप में पूर्वावलोकन में व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हैं, जिसमें शोधकर्ता चुनिंदा उपयोग के मामलों के लिए बिना लागत वाली पहुंच का अनुरोध कर सकते हैं। पात्र संगठन जीएमपी पब्लिक प्रोग्राम्स के माध्यम से गूगल अर्थ क्रेडिट के लिए भी आवेदन कर सकते हैं। गूगल.ऑर्गेनाइजेशन ने स्थानीय परीक्षण और बीमारी की निगरानी को आधुनिक बनाने में मदद करने के लिए INRB को धन भी प्रदान किया है। मूल घोषणाओं और पहुंच विवरणों को गूगल के आधिकारिक ब्लॉग और गूगल मैप्स प्लेटफॉर्म दस्तावेज़ के माध्यम से सीधे सत्यापित किया जा सकता है।