गुगलका वैज्ञानिकले खोकी र श्वासप्रश्वासको आवाजका आधारमा व्यक्तिको स्वास्थ्य अवस्था पहिचान गर्न र निगरानी गर्न मद्दत गर्न सक्ने उपकरणको विकास गरेका छन्।

कृत्रिम बौद्धिकता (आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स–एआई) मा आधारित यो मेसिन लर्निङ उपकरणका आधारमा चिकित्सकले आगामी दिनमा क्षयरोग, कोभिड–१९ जस्ता रोगको पहिचान गर्न र सम्बद्ध व्यक्तिको फोक्सोले कसरी काम गरिरहेको छ भन्ने पत्ता लगाउन सक्नेछन्। १० लाखभन्दा बढी मानिसको आवाजको अडियो क्लिपका आधारमा यो उपकरणलाई प्रशिक्षित गरिएको हो।

त्यसो त कुनै अनुसन्धान समूहले रोगको पहिचानमा ध्वनिलाई रोगको ‘बायोमार्कर’का रूपमा अन्वेषण गरेको यो पहिलोपटक भने होइन। यसअघि कोभिड–१९ महामारीका बेला वैज्ञानिकले खोकीका आधारमा श्वासप्रश्वासमा समस्या भए/नभएको थाहा पाउन सकिने विधि पत्ता लगाएका थिए।

प्रसिद्ध वैज्ञानिक जर्नल नेचरमा प्रकाशित समाचारअनुसार गुगलको अन्वेषण बृहत् तथ्यांकीय डाटामा आधारित छ। हेल्थ एकाओस्टिक रेप्रिजेन्टेटिभ्स (हेयर) नाम दिइएको यो गुगल सिस्टमले अरू धेरै कार्य सम्पादन गर्न सक्नेसमेत बनाइएको छ।

औपचारिक रूपमा प्रकाशित गर्नुअघि सार्वजनिक गरिएको प्रिप्रिन्ट आलेखको अन्य सम्बद्ध वैज्ञानिकले समीक्षा (पियर रिभ्यु) गर्न भने बाँकी छ। गुगलले विकास गरेको यो उपकरण भविष्यमा व्यावसायिक उत्पादन बन्ने अथवा नबन्नेमा अहिल्यै निर्क्याेलमा पुग्न हतार हुने अनुसन्धानकर्ताको भनाइ छ। तर इच्छुक अनुसन्धानकर्ताले आफ्नो अनुसन्धानमा यो मोडललाई प्रयोग गर्न अनुमति दिइएको छ। ‘बामे सर्न लागेको यो क्षेत्रमा नवीनता ल्याउने गुगल रिसर्चको अभियानको एक भाग हो,’ गुगलका प्रोडक्ट म्यानेजरसमेत रहेका सुजय ककरमाथले भनेका छन्।

यसअघि एआईका अन्य उपकरण पनि अडियो रेकर्डिङका क्षेत्रमा प्रशिक्षित गरिएको छ। उदाहरणका लागि आवाज रेकर्ड गराउँदा सम्बद्ध व्यक्तिलाई ब्रोंकाइटिस भए/नभएको थाहा हुन पाउन सकिन्छ। ‘सुपरभाइज्ड लर्निङ’ नाम दिइएको यो प्रशिक्षण विधिमा ध्वनिलाई समेत आधार मान्ने गरिन्छ।

पछिल्लो अनुसन्धानका क्रममा गुगल अनुसन्धानकर्ताले युट्युब भिडियोमा उपलब्ध ३० करोड खोकीको आवाज, श्वासप्रश्वासको आवाज, घाँटी कुल्ला गरेको आवाज तथा अन्य मानव आवाजको पनि समीक्षा गरेका थिए। हरेक आवाजको क्लिपलाई दृश्यसहितको ‘स्पेक्ट्रोग्राम’मा रूपान्तरण गरेर अनुसन्धानकर्ताले आधार मोडल (फाउन्डेसन मोडल) तयार गरेका थिए।

हेयर मोडलमा अनुसन्धानकर्ताले बृहत् मानव आवाजलाई समेटेको हुँदा सबैभन्दा राम्रो प्रक्षेपण गरेको अवस्थामा १ लाई पूर्णाङ्क मान्दा यो मोडलले कोभिड–१९ पत्ता लगाउन ०.६४५ देखि ०.७१० अंक प्राप्त गरेको थियो।

क्षयरोग पहिचानमा यो मोडलले ०.७३९ अंक प्राप्त गरेको थियो। मानव आवाजको बृहत् तथ्यांकलाई आधार मानेका कारण यो विधि विश्वासयोग्य रहेको वैज्ञानिकहरूको भनाइ छ। स्वास्थ्य क्षेत्रमा आवाजको रेकर्ड अर्थात् अडियोमिक्स कैयौं दशकदेखि उपयोगी मानिँदै आएको छ। तर एआई र मेसिन लर्निङको सहयोगमा बृहत् रूपमा तथ्यांकको संकलन र समीक्षा सम्भव भएकाले यो विधाले नयाँ गति लिने मानिएको छ। ‘रोगको पहिचानमा मात्र होइन, स्क्रिनिङमा समेत सम्भावनाको ठुलो ढोका खुलेको छ।

हरेक साता स्यान गर्न र बायोस्पी लिन सम्भव हुँदैन, त्यतिबेला रोगको अनुगमन गर्न आवाज महत्त्वपूर्ण ‘बायोमार्कर’ हुन सक्छ,’ युनिभर्सिटी अफ साउथ फ्लोरिडाका घाँटी विशेषज्ञ येल वेन्साउसनले नेचर अनलाइनलाई भनेकी छन्।

प्रकाशित: १३ चैत्र २०८० ०६:५६ मंगलबार