Tuesday, May 18, 2021
Home Internet NextGen Tech डॉ। कौशिक, शंकर आई फाउंडेशन, आईटी न्यूज़, ईटी सीआईओ

डॉ। कौशिक, शंकर आई फाउंडेशन, आईटी न्यूज़, ईटी सीआईओ

ETHealthworld के संपादक शाहिद अख्तर से बात की डॉ। कौशिक, राष्ट्रपति, चिकित्सा प्रशासन, गुणवत्ता और शिक्षा, संकर नेत्र फाउंडेशन, मधुमेह रेटिनोपैथी की स्क्रीनिंग में नवीनतम एआई आधारित प्रगति के बारे में अधिक जानने के लिए।

प्रौद्योगिकी स्वास्थ्य सेवा को कैसे प्रभावित कर रही है?
उपलब्धता, पहुंच और सामर्थ्य सबसे आम अवरोध हैं स्वास्थ्य सेवा। प्रौद्योगिकी स्वास्थ्य सुविधाओं को पोर्टेबल इकाइयों, यहां तक ​​कि स्मार्टफ़ोन तक निर्धारित सुविधाओं से स्थानांतरित करने में सक्षम बनाती है, जिससे स्वास्थ्य सेवा तक अधिक पहुंच सक्षम होती है। यह विशेष रूप से बीमारियों के लिए स्क्रीनिंग में उपयोगी है, डॉक्टरों और विशेषज्ञों पर बोझ को कम करने और रोगियों के लिए लागत। यह टेलीमेडिसिन और अन्य ऐसे चैनलों के माध्यम से दूरदराज के क्षेत्रों में रोगियों को विशेष देखभाल तक पहुंचने की अनुमति देता है।

डायबिटिक रेटिनोपैथी (DR) का पता लगाने के लिए AI तकनीक ने DR स्क्रीनिंग के लिए एक नया मोर्चा खोल दिया है। संदर्भ योग्य DR रोगियों और रेटिना राय तक पहुँचने के लिए भारत के एक सुदूर कोने में एक मरीज की क्षमता का निदान करने के लिए इस तकनीक के अनुप्रयोग का रोगी के परिणामों में अंधेपन को कम करने में महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।

भारत में DR का प्रचलन क्या है? आप हमें शहरी और ग्रामीण विभाजन के बारे में क्या बता सकते हैं?
भारत दुखद रूप से दुनिया की मधुमेह राजधानी में विकसित हो रहा है। केंद्रीय स्वास्थ्य मंत्रालयपहले राष्ट्रीय मधुमेह और मधुमेह रेटिनोपैथी सर्वेक्षण (2015-19) से पता चला कि भारत में मधुमेह की आबादी में डीआर का 16.9% प्रसार है। शहरी प्रसार 10.9% से 14.2% और ग्रामीण प्रसार 3.0% से 7.8% के बीच अनुमानित था। इस डेटा का अधिकांश सर्वेक्षणों से अनुमान लगाया गया है। पिछले कुछ वर्षों में हमने देखा है कि ग्रामीण आबादी के अनुपात में मधुमेह है।

ग्रामीण क्षेत्रों में स्क्रीनिंग के संदर्भ में संरचित हस्तक्षेप की बात आती है, लेकिन अभी भी पर्याप्त जमीन है लेकिन पिछले 10 से 20 वर्षों में इसमें कुछ सुधार हुआ है। हालांकि, एक बड़ा अंतर है जो हम आंखों के लिए उपयोग में देखते हैं, विशेष रूप से रेटिना की स्थिति से संबंधित है।

इसके बारे में हमें बताओ Netra.ai और प्रौद्योगिकी को विकसित करने में लेबेन केयर के साथ आपका सहयोग इंटेलमंच है?
मधुमेह रोग में आंखों के रेटिना को बहुत पहले ही प्रभावित कर देता है। इस रेटिनोपैथी का अक्सर निदान किया जाता है और इन संकेतों की मात्रा के आधार पर रक्तस्राव, एक्सयूडेट, एडिमा आदि के विशिष्ट निष्कर्षों के आधार पर इसे वर्गीकृत किया जाता है।

Netra.ai एक व्यापक रेटिना जोखिम मूल्यांकन है सास मंच जो बादल में उपलब्ध है। मरीजों के रेटिना की छवियों को फंडस कैमरों का उपयोग करके कैप्चर किया जाता है और फिर मशीन लर्निंग-आधारित प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड किया जाता है, जो किसी वेब पोर्टल या एपीआई के माध्यम से या तो अनाम रोगी डेटा प्राप्त करता है। अपने विभिन्न संस्करणों के माध्यम से Netra.ai को विभिन्न नैदानिक ​​कैमरों से 112,489 फंडस छवियों पर प्रशिक्षित किया गया था। यह समाधान डायबिटिक परिवर्तनों की पहचान करने के लिए इंटेल से मजबूत एआई-सक्षम प्लेटफॉर्म का उपयोग करता है और फिर यह पहचानने के लिए कि क्या यह एक रेफ़रेबल मरीज है।

Netra.ai, इस बात का एक उदाहरण है कि किस तरह से दिमागी सहयोगी मानवता का सामना करने वाली विभिन्न चुनौतियों के लिए सार्थक और प्रभावशाली समाधान बना सकते हैं। हम इस काम को आगे बढ़ाने और समाधान के पैमाने को बढ़ाने के लिए इंटेल और लेबेन केयर के साथ विस्तार करना जारी रखेंगे।

डॉक्टर / तकनीशियन इस तकनीक को लागू करने के बाद क्या लाभ देखते हैं, खासकर भारत जैसे देशों के लिए? क्या आप हमें इसके प्रभाव के बारे में बता सकते हैं?
DR को लंबे समय तक अनुवर्ती और कई हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। इसलिए रोग की प्रगति की पहचान करना बहुत चुनौतीपूर्ण है। प्रारंभिक पहचान समस्या को रोकने, दृष्टि को संरक्षित करने और अपरिवर्तनीय अंधापन को रोकने में मदद कर सकती है।

Netra.AI का अनुप्रयोग उन रोगियों तक पहुंच बढ़ाएगा जिन्हें रेटिना मूल्यांकन की आवश्यकता है। हमारे पास लगभग 15,000 नेत्र रोग विशेषज्ञ हैं और हमारी बड़ी आबादी के लिए 50,000 से अधिक ऑप्टोमेट्रिस्ट हैं। यह आंख की देखभाल की सुविधा के साथ केंद्र तक पहुंचने की क्षमता के बावजूद देखभाल की इक्विटी सुनिश्चित करने का एक कदम है।

Netra.AI रेफ़रेबल DR की पहचान कर सकता है, यह सुनिश्चित करता है कि रेफ़रेबल DR मरीज़ों को समय पर देखभाल प्राप्त हो जो उन्हें अंधेपन के उदाहरणों को कम करने की आवश्यकता है। यह स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली पर बोझ को भी कम करेगा जहां मधुमेह के नियंत्रण के साथ शुरुआती या कोई रेटिनोपैथी का पालन नहीं किया जा सकता है।

दूरस्थ भूगोलों में, तकनीक रेटिनल सर्जन को केवल एक टेक्नीशियन के साथ एक फंडस कैमरा के साथ स्क्रीन करने की अनुमति देती है, जो तब अपने निष्कर्षों का समर्थन करने में मदद करने के लिए इस एल्गोरिदम को चलाता है और इस तरह एक विशेष नेत्र देखभाल सुविधा के लिए रेफरल की आवश्यकता पर निर्णय लेता है।

ऑप्टोमेट्रिस्ट या अन्य डॉक्टरों के लिए जो इस प्लेटफॉर्म का उपयोग करके स्क्रीन पर देख सकते हैं, यह उनके नैदानिक ​​निर्णयों का समर्थन करने में मदद करेगा।
Netra.AI ने भारत में 3,093 रोगियों की जांच की है और 742 जोखिम वाले रोगियों की पहचान की है। हमारी यात्रा के दौरान, समाधान ने किसी भी डीआर, अर्थात, 99.7% और 98.5% की क्रमशः पहचान के लिए बहुत अच्छी संवेदनशीलता और विशिष्टता प्रदान की है। भारत में और एशिया और अफ्रीका में अन्य देशों में इसका प्रदर्शन किया गया है।

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Most Popular

Recent Comments