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फ़ेडरेटेड लर्निंग मॉडल के ज़रिए हेल्थकेयर डेटा सिलोस को तोड़ना – ET HealthWorld

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के लिये विनीत शुक्ला

“डेटा कीमती है और सिस्टम की तुलना में अधिक समय तक चलेगा।” वर्ल्ड वाइड वेब के आविष्कारक टिम बर्नर्स-ली का यह उद्धरण आज की दुनिया की वास्तविकता का वर्णन करता है।

तकनीकी प्रगति हमारे देखभाल करने के तरीके को बदल रही है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल), डीप लर्निंग और एडवांस एनालिटिक्स के आगमन के साथ, देखभाल करने वाले तेज और अधिक सटीक निदान और उपचार की पेशकश कर सकते हैं। हालांकि, कम लागत पर गुणवत्तापूर्ण देखभाल तक आसान पहुंच प्रदान करने के हमारे लक्ष्य में अभी भी कई बाधाएं हैं, जिनमें से सबसे महत्वपूर्ण सटीक और विश्वसनीय स्वास्थ्य डेटा तक पहुंच है।

जटिल रोगों की सहायता, निदान और उपचार के लिए एक एल्गोरिथम को प्रशिक्षित करने के लिए एक बड़े डेटाबेस की आवश्यकता होती है जिसमें संभावित अंग शरीर रचना विज्ञान, विकृति विज्ञान और स्वास्थ्य जानकारी का पूरा स्पेक्ट्रम शामिल होता है। लेकिन बड़े जनसंख्या समूहों पर इतनी व्यापक और सटीक स्वास्थ्य जानकारी एकत्र करना मुश्किल है। डेटा साझाकरण से जुड़ी गोपनीयता, नियामक, कानूनी और नैतिक चुनौतियों के कारण मौजूद अधिकांश मूल्यवान जानकारी तक पहुंच योग्य नहीं है। यहीं पर फ़ेडरेटेड लर्निंग मॉडल गेम चेंजर हो सकते हैं।

पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल के साथ चुनौतियां

IDC अनुसंधान दर्शाता है कि स्वास्थ्य डेटा 2025 तक 36% CAGR से बढ़ेगा। इसके अतिरिक्त, स्वास्थ्य देखभाल में, वैश्विक बड़ा डेटा बाजार 2022 तक $ 34.27 बिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है, जिसमें 22.07% सीएजीआर है। डेटा की इस शाब्दिक बाढ़ को संभालना चुनौतीपूर्ण होगा, प्रासंगिक और कार्रवाई योग्य जानकारी निकालने का उल्लेख नहीं करना।

स्वास्थ्य सेवा संगठनों को जिन कुछ विशिष्ट बाधाओं का सामना करना पड़ सकता है उनमें विभिन्न मानक शामिल हैं जिन्हें विभिन्न संगठन डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के लिए अपनाते हैं। इसके अतिरिक्त, डेटा अनुसंधान में निवेश करने वाले संगठन डेटा के प्रतिस्पर्धात्मक लाभ का पता लगाने की संभावना रखते हैं और डेटा साझा करने के लिए खुले नहीं हैं।

डेटा तक पहुंच प्रदान करने में डेटा गोपनीयता और सुरक्षा नियमों की भी महत्वपूर्ण भूमिका होती है, इस तथ्य के कारण कि रोगी दुनिया भर के शोधकर्ताओं / स्वास्थ्य पेशेवरों के साथ अपने व्यक्तिगत चिकित्सा इतिहास को साझा करने के बारे में आशंकित महसूस कर सकते हैं।

ऐसी स्थितियां पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल को कम व्यवहार्य बनाती हैं, क्योंकि यह व्यावहारिक मॉडल से जुड़ी निष्पक्षता और पूर्वाग्रह के आसपास की जटिलताओं को पेश कर सकती है। इस तरह के एक सेटअप में, एक संगठन एक केंद्रीय झील में विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करेगा, उसका विश्लेषण करेगा और आबादी के लिए प्रासंगिक जानकारी निकालेगा। उभरते हुए पैटर्न को जल्दी से खोजने के मामले में इस प्रकार के दृष्टिकोण में चुनौतियों का अपना सेट है। इसके अतिरिक्त, चूंकि डेटा साइलो में मौजूद है और नियामक कानूनों द्वारा संरक्षित है, यह डेटा की खंडित प्रकृति के कारण कम सटीक कार्रवाई योग्य नैदानिक ​​​​परिणाम प्रदान करने की संभावना है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग मॉडल क्या है और यह कैसे काम करता है?
फ़ेडरेटेड लर्निंग में, एल्गोरिदम को कई विकेन्द्रीकृत डेटा स्रोतों में प्रशिक्षित किया जाता है, जैसे कि एज डिवाइस या सर्वर जिसमें डेटा सेट का आदान-प्रदान किए बिना स्थानीय डेटा नमूने होते हैं। चूंकि मॉडल डेटा को लक्षित करता है जो कई स्थानों और मालिकों में रहता है, और विश्लेषण के लिए केवल कुछ मेटाडेटा निकालता है, डेटा की गोपनीयता और सुरक्षा बरकरार रहती है।

मॉडल एक पुनरावृत्त विधि के साथ काम करता है जिसमें सबसे हालिया संयुक्त मॉडल को स्थानीय नोड्स के बीच वितरित किया जाता है और प्रत्येक नोड से जानकारी को फिर संयुक्त मॉडल में जोड़ा जाता है। इस प्रक्रिया को सर्वसम्मति मॉडल बनाने के लिए एल्गोरिदम को बार-बार प्रशिक्षण दिया जाता है। फ़ेडरेटेड लर्निंग मॉडल के माध्यम से ब्रेकिंग हेल्थ डेटा साइलो
स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए इसका मतलब यह है कि वे डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, इसे प्राप्त करने या रखने के बिना, अधिग्रहण और भंडारण की लागत के बारे में चिंताओं को दूर करने के साथ-साथ कई नियामक और गोपनीयता चिंताओं को समाप्त कर सकते हैं।

प्रशिक्षित मॉडल को विभिन्न स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के बीच साझा किया जा सकता है जो साझा मॉडल पर अपना डेटा एकत्र कर सकते हैं और अंतिम मॉडल को एक आम सहमति मॉडल में समेटा जा सकता है जिसने प्रत्येक प्रदाता का ज्ञान प्राप्त किया है और इसलिए चिकित्सकीय रूप से अधिक सामयिक और प्रासंगिक है। ऐसा मॉडल जिसमें हम समय पर मशीन इंटेलिजेंस के साथ आपूर्तिकर्ता को बढ़ाते हैं, ऐसे मामलों में स्वीकृति मिलने की संभावना है:

  • रोगियों के इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड (ईएचआर) के आधार पर अस्पताल में भर्ती होने के जोखिमों को निर्धारित करने के लिए भविष्य कहनेवाला डेटा विश्लेषण का उपयोग।
  • तपेदिक या गुर्दे की बीमारी जैसे रोगों से पीड़ित होने की प्रवृत्ति या रोगों का शीघ्र पता लगाना।
  • जनसंख्या के विभिन्न क्षेत्रों में दवा की प्रभावकारिता निर्धारित करें: लिंग, आयु, आनुवंशिक प्रोफ़ाइल, आदि।

फ़ेडरेटेड लर्निंग मॉडल के पेशेवरों और विपक्ष

फ़ेडरेटेड लर्निंग मॉडल कई लाभ प्रदान करते हैं

  • वे परिधीय उपकरणों से सहयोगी सीखने को सक्षम करते हैं, प्रशिक्षण मॉडल के लिए बड़ी संख्या में डेटा सेट प्रदान करते हैं, बिना केंद्रीकृत सर्वर पर डेटा अपलोड या स्टोर किए बिना, हार्डवेयर बुनियादी ढांचे की लागत को बचाते हैं।
  • चूंकि परिधीय डिवाइस उपयोगकर्ताओं का व्यक्तिगत डेटा अंत में रहता है, इसलिए डेटा सुरक्षा के बारे में सीमित चिंताएं हैं।
  • वे स्थानीय वास्तविक समय की भविष्यवाणियों को भी सक्षम कर सकते हैं, क्योंकि डेटा ट्रांसमिशन के कारण कोई देरी नहीं होती है।

हालांकि मॉडल चुनौतियों के अपने सेट के साथ आता है।

  • मुख्य रूप से डेटा की गुणवत्ता का सवाल है। चूंकि डेटा बड़ी संख्या में एज डिवाइस पर रहता है, इसलिए कई अलग-अलग स्रोतों से मॉडलिंग के लिए इनपुट को मानकीकृत करना अनिवार्य है।
  • फ़ेडरेटेड लर्निंग मॉडल के परिधीय उपकरणों से बहने वाले दुर्भावनापूर्ण/नकली डेटा से प्रभावित होने की अधिक संभावना है, जिसे “डेटा पॉइज़निंग” भी कहा जाता है।

स्वास्थ्य में फ़ेडरेटेड लर्निंग का भविष्य

डिजिटल स्वास्थ्य के क्षेत्र में नवाचारों की एक विस्तृत श्रृंखला को स्थापित करने के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग एक आशाजनक दृष्टिकोण है। केंद्रीकृत डेटासेट की आवश्यकता के बिना एआई-आधारित मॉडलों के सहयोगी प्रशिक्षण को सक्षम करके, तकनीक पहले से ही देखभाल वितरण के पूरे चक्र पर प्रभाव डाल रही है, चिकित्सा छवियों के उन्नत विश्लेषण से लेकर दवाओं की सहयोगी खोज तक। कुल मिलाकर, क्षेत्र अभी भी विकसित हो रहा है और अनुसंधान का एक सक्रिय क्षेत्र होगा। हालांकि इसमें लोगों को स्वस्थ जीवन जीने में मदद करने और स्वास्थ्य सेवा प्रणाली को सभी के लिए बेहतर काम करने में मदद करने की क्षमता है।

विनीत शुक्ला ऑप्टम ग्लोबल सॉल्यूशंस (इंडिया) प्राइवेट लिमिटेड के लिए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के वरिष्ठ निदेशक हैं।

(अस्वीकरण: व्यक्त की गई राय पूरी तरह से लेखक की हैं और ETHealthworld.com का समर्थन जरूरी नहीं है। ETHealthworld.com प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से किसी भी व्यक्ति / संगठन को हुए किसी भी नुकसान के लिए उत्तरदायी नहीं होगा)

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भारत बायोटेक टीकाकरण कार्यक्रम के लिए केंद्र को कोवैक्सिन की 500 मिलियन खुराक की आपूर्ति करने के लिए प्रतिबद्ध है – ईटी हेल्थवर्ल्ड

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रॉयटर्स / अदनान आबिदी / फाइल फोटो

हैदराबाद: भारत बायोटेक ने शुक्रवार को कहा कि उसने राष्ट्रव्यापी टीकाकरण कार्यक्रम के तहत केंद्र को अपने COVID-19 कोवैक्सिन वैक्सीन की 500 मिलियन से अधिक खुराक की आपूर्ति करने का वादा किया है। भारतीय उद्योग परिसंघ द्वारा आयोजित एक आभासी सम्मेलन में, शहर स्थित वैक्सीन निर्माता के उप प्रबंध निदेशक, सुचित्रा एला ने कहा कि कंपनी की चार शहरों – हैदराबाद, बेंगलुरु, पुणे और अंकलेश्वर में सुविधाएं कोवैक्सिन का उत्पादन कर रही हैं। “सीधे शब्दों में कहें तो, अगर मुझे आपको बताना है, तो यह अप्रैल 2020 से जून 2021 तक कोवैक्सिन की यात्रा है।

और यह अभी भी जारी है क्योंकि हम निर्माण करना जारी रखते हैं, भारत सरकार को उनके टीकाकरण कार्यक्रम के लिए 50 करोड़ (500 मिलियन) से अधिक खुराक भेजने की प्रतिबद्धता बनाते हुए, “उन्होंने कोवैक्सिन की यात्रा के बारे में बताते हुए कहा।

स्वास्थ्य राज्य मंत्री भारती प्रवीण पवार ने मंगलवार को संसद में कहा था कि जनवरी से 16 जुलाई तक सीरम इंस्टीट्यूट ने भारत बायोटेक से 5.45 करोड़ (54.5 मिलियन) कोवैक्सिन की खुराक और 36,01 करोड़ (360 मिलियन) खुराक की आपूर्ति की। कोविशील्ड का। भारत से केंद्र तक।

सुचित्रा एला ने कहा कि तीसरे चरण के परीक्षणों का डेटा भारत के औषधि महानियंत्रक को पढ़ने के लिए भेजा गया है और कई कोरोनावायरस वेरिएंट के खिलाफ टीके की प्रभावकारिता का भी परीक्षण किया गया था।

भारत बायोटेक ने हाल ही में अंतिम जैब विश्लेषण की घोषणा करते हुए कहा कि Covaxin ने रोगसूचक COVID-19 के खिलाफ 77.eight प्रतिशत प्रभावशीलता और B.1.617.2 डेल्टा संस्करण के खिलाफ 65.2 प्रतिशत सुरक्षा का प्रदर्शन किया।

उन्होंने कहा कि प्रभावकारिता विश्लेषण से पता चलता है कि Covaxinto गंभीर रोगसूचक COVID-19 मामलों के खिलाफ 93.four प्रतिशत प्रभावी है।

एमडी ने आगे कहा कि जब न केवल COVID-19 के टीकों की बात आती है, तो भारत में अन्य देशों की तुलना में बड़ी मात्रा में टीकों का उत्पादन करने की क्षमता अधिक होती है।

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COVID-19: अगले सप्ताह शुरू होने वाली दूसरी 2- से 6 साल पुरानी Covaxin परीक्षण खुराक – ET HealthWorld

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शालिनी भारद्वाज द्वारा

पीटीआई / शैलेंद्र भोजकी द्वारा फोटो

नई दिल्ली: बच्चों के लिए अपने COVID-19 टीकाकरण परीक्षणों के हिस्से के रूप में, भारत बायोटेक अगले सप्ताह 2 से 6 वर्ष की आयु के बच्चों को कोवैक्सिन की दूसरी खुराक देने की संभावना है, सूत्रों ने गुरुवार को कहा।

सूत्रों के अनुसार उक्त आयु वर्ग के बच्चों को टीके की पहली खुराक पहले ही मिल चुकी है।

उन्होंने कहा कि नई दिल्ली में भारतीय आयुर्विज्ञान संस्थान (एम्स) में 6 से 12 साल के बच्चों को कोवैक्सिन की दूसरी खुराक पहले ही दी जा चुकी है।

एम्स, दिल्ली 18 वर्ष से कम आयु के लोगों के लिए वैक्सीन परीक्षण केंद्रों में से एक है।

सूत्रों के अनुसार, सभी आयु समूहों के परीक्षण पूरा होने के एक महीने बाद क्लिनिकल परीक्षण के परिणाम आने की उम्मीद है।

बच्चों को उनकी उम्र के अनुसार श्रेणियों में अलग करके तीन चरणों में परीक्षण किया जाता है। पहला परीक्षण १२ से १८ वर्ष के आयु वर्ग में शुरू हुआ, उसके बाद ६ से १२ वर्ष के आयु वर्ग और २ से ६ वर्ष के आयु वर्ग में, जिनका अभी परीक्षण चल रहा है।

हाल ही में, केंद्र ने दिल्ली उच्च न्यायालय को सूचित किया कि 18 वर्ष से कम उम्र के बच्चों के लिए COVID-19 टीकों का नैदानिक ​​परीक्षण जल्द ही पूरा किया जाएगा।

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फिलीपींस ने बच्चों को वायरस बढ़ने की आशंका के बीच घर लौटने का आदेश दिया – ईटी हेल्थवर्ल्ड

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मनीला: फिलीपींस ने शुक्रवार को लाखों बच्चों को लॉकडाउन में वापस भेज दिया, क्योंकि अस्पतालों ने कोरोनोवायरस के मामलों में वृद्धि के लिए डेल्टा के अत्यधिक संक्रामक संस्करण द्वारा ईंधन दिया, जो पड़ोसी देशों को पीड़ित करता है।

स्वास्थ्य विभाग ने कहा कि अब तक पाए गए सबसे अधिक वायरल स्ट्रेन के 47 मामलों में से लगभग आधे को स्थानीय स्तर पर हासिल कर लिया गया है, जिससे संक्रमण में तेज वृद्धि की आशंका है, जो महामारी की शुरुआत के बाद से 1.5 मिलियन से अधिक हो गई है। ।

“डेल्टा संस्करण अधिक संक्रामक और घातक है,” राष्ट्रपति के प्रवक्ता हैरी रोक ने राष्ट्रीय राजधानी क्षेत्र और चार प्रांतों के लिए कड़े नियमों की घोषणा करते हुए कहा, जहां मामले आसमान छू रहे हैं।

इनडोर डाइनिंग, ब्यूटी सैलून और धार्मिक समारोहों में सख्त क्षमता सीमा के साथ, पांच से 17 साल के बच्चों को घर में रहने के लिए कहा गया है।

यह दो सप्ताह बाद आता है जब सरकार ने मार्च 2020 से नाबालिगों के बाहर जाने पर प्रतिबंध हटा दिया था, लेकिन अक्सर उनका मज़ाक उड़ाया जाता था।

सरकार ने पहले युवा लोगों के वायरस को अनुबंधित करने और अपने बुजुर्ग रिश्तेदारों को संक्रमित करने के जोखिम का हवाला देते हुए इस कठोर कदम को सही ठहराया है।

स्वतंत्र अनुसंधान समूह OCTA, जो सरकार को महामारी की प्रतिक्रिया पर सलाह देता है, ने गुरुवार को “स्थानीयकृत बंद” के साथ-साथ विस्तारित कर्फ्यू और बच्चों के लिए घर में रहने के आदेश का आह्वान किया।

ओसीटीए के रंजीत राई ने एक बयान में कहा, “समूह का मानना ​​​​है कि उसने राष्ट्रीय राजधानी क्षेत्र में अपने शुरुआती चरणों में वृद्धि शुरू कर दी है, यह चेतावनी देते हुए कि इसे डेल्टा संस्करण द्वारा संचालित किया जा सकता है।”

स्वास्थ्य विभाग ने कहा कि मामलों में संभावित वृद्धि से निपटने के लिए अस्पतालों में पर्याप्त बिस्तर, दवा, ऑक्सीजन टैंक और कर्मचारी थे, यह सुनिश्चित करने के लिए जाँच चल रही थी।

इस साल की शुरुआत में रिकॉर्ड संक्रमण ने स्वास्थ्य सुविधाओं को प्रभावित करने की धमकी दी थी।

थाईलैंड और मलेशिया के यात्रियों के लिए सीमा प्रतिबंध भी कड़े कर दिए गए हैं, जहां अधिकारी डेल्टा के कारण होने वाले प्रकोप को रोकने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

यात्रा प्रतिबंध सूची में भारत, इंडोनेशिया और पाकिस्तान भी शामिल हैं।

यह तब आता है जब फिलीपींस वैश्विक आपूर्ति की कमी और रसद चुनौतियों के कारण अपनी 110 मिलियन की आबादी का टीकाकरण करने के लिए संघर्ष कर रहा है।

केवल 50 लाख से अधिक लोगों को पूरी तरह से टीका लगाया गया है, जबकि 10.5 मिलियन लोगों ने अपना पहला पंचर प्राप्त किया है।

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