দক্ষিণ এশিয়ায় ম্যালেরিয়া প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দিতে নতুন গবেষণায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা হয়েছে

এনডিওআরএমএস গবেষকরা, আন্তর্জাতিক প্রতিষ্ঠানের সাথে কাজ করে, দক্ষিণ এশিয়ায় ম্যালেরিয়া প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দিতে পরিবেশগত পরিমাপ এবং গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করার সম্ভাবনা প্রদর্শন করেছেন। গবেষণাটি বিশ্বের সবচেয়ে মারাত্মক রোগগুলির মধ্যে একটির জন্য প্রাথমিক সতর্কতা ব্যবস্থার উন্নতিতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

ম্যালেরিয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ বিশ্বব্যাপী রোগ সুস্থ বিশ্বের প্রায় অর্ধেক জনসংখ্যা সংক্রমণের ঝুঁকিতে রয়েছে, বিশেষ করে আফ্রিকা এবং দক্ষিণ এশিয়ার দেশগুলিতে। যদিও প্রতিরোধযোগ্য, পরিবর্তিত জলবায়ু, সামাজিক-জনসংখ্যাগত এবং পরিবেশগত ঝুঁকির কারণগুলি প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাসকে কঠিন করে তোলে।

অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের এনডিওআরএমএস প্ল্যানেটারি হেলথ ইনফরমেটিক্স গ্রুপের সহযোগী অধ্যাপক সারা খালিদের নেতৃত্বে, ইউনিভার্সিটি অফ ম্যানেজমেন্ট সায়েন্সেস, লাহোরের সাথে সহযোগিতায়, গবেষণা দলটি এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে এবং প্রসঙ্গ-ভিত্তিক মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি সম্ভাব্যভাবে প্রদান করতে পারে কিনা তা অন্বেষণ করতে চেয়েছিল। ম্যালেরিয়ার সাইট-নির্দিষ্ট প্রাথমিক সতর্কতা।

তারা একটি বহুমাত্রিক LSTM (M-LSTM) মডেল তৈরি করেছে যা একই সাথে পাকিস্তান, ভারত এবং বাংলাদেশ বিস্তৃত দক্ষিণ এশীয় অঞ্চলে ম্যালেরিয়ার প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দিতে তাপমাত্রা, বৃষ্টিপাত, গাছপালা পরিমাপ এবং রাতের আলোর ডেটার মতো পরিবেশগত সূচকগুলি বিশ্লেষণ করে।

ইউএসএআইডি ডেমোগ্রাফিক এবং হেলথ সার্ভে ডেটাসেট থেকে ডেটা ব্যবহার করে ডেটা 2000 থেকে 2017 সালের মধ্যে প্রতিটি দেশের জেলা-স্তরের ম্যালেরিয়া ঘটনাকে প্লট করে।

ফলে হয়েছে প্রকাশ বিদ্যমান ল্যানসেট প্ল্যানেটারি হেলথদেখায় যে প্রস্তাবিত M-LSTM মডেলটি ক্রমাগতভাবে অত্যাধুনিক ঐতিহ্যবাহী LSTM মডেলকে ছাড়িয়ে যাচ্ছে, যেখানে ত্রুটির হার যথাক্রমে 94.5%, 99.7%, এবং 99.8% হ্রাস পেয়েছে পাকিস্তান, ভারত এবং বাংলাদেশে।

সাধারণভাবে, মডেলের জটিলতা বাড়ার সাথে সাথে উচ্চতর নির্ভুলতা এবং নিম্ন ত্রুটির হার অর্জিত হয়, এই পদ্ধতির কার্যকারিতা হাইলাইট করে।

সারা ব্যাখ্যা করেছেন: “এই পদ্ধতিটি সাধারণ, তাই জনস্বাস্থ্য নীতির জন্য আমাদের মডেলের উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি অন্যান্য ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে। সংক্রামক রোগ, বা ডাব্লুএইচও আফ্রিকান অঞ্চলের অন্যান্য উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ অঞ্চলে প্রসারিত যেখানে ম্যালেরিয়া মামলা এবং মৃত্যুর বোঝা অসামঞ্জস্যপূর্ণভাবে বেশি। ম্যালেরিয়া প্রাদুর্ভাব প্রাথমিক এবং সঠিকভাবে পরিচালনা করার জন্য নীতিনির্ধারকদের আরও সক্রিয় পদক্ষেপ বাস্তবায়নে সহায়তা করার সম্ভাবনা রয়েছে।

“পৃথিবী পর্যবেক্ষণে দ্রুত অগ্রগতির জন্য ধন্যবাদ, পৃথিবীর প্রায় কোথাও এবং সর্বত্র বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা হল আসল আবেদন, গভীর জ্ঞানার্জন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, সেইসাথে উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটারের প্রাপ্যতা।এটি টেকসই নির্মূল প্রচেষ্টার জন্য আরও লক্ষ্যযুক্ত হস্তক্ষেপ এবং সম্পদের আরও ভাল বরাদ্দের দিকে পরিচালিত করতে পারে ম্যালেরিয়া এবং বিশ্বব্যাপী জনস্বাস্থ্যের ফলাফল উন্নত করুন। “