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सीरम वैक्सीन शिपमेंट में और 48 घंटे की देरी हुई – ईटी हेल्थवर्ल्ड

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पुणे: यहां से कोविशिल वैक्सीन खुराक का बड़े पैमाने पर हवाई परिवहन अगले 48 घंटों के लिए विलंबित हो गया है। अब यह केवल सोमवार को होने की संभावना है। वैक्सीन निर्माता सीरम इंस्टीट्यूट ऑफ इंडिया ने अफवाहों को खारिज कर दिया है कि परिवहन में देरी केंद्र सरकार के साथ “मूल्य वार्ता” के कारण है।

गुरुवार और फिर शुक्रवार से परिवहन शुरू होने की उम्मीद थी।

पुणे हवाई अड्डे के निदेशक कुलदीप सिंह ने कहा: “आज (शुक्रवार) कोई आंदोलन नहीं था। जैसा कि ऊपर कहा गया है, हम तैयार हैं और हमारे अंत के लिए तैयार हैं। हम आसानी से (परिवहन) संभाल सकते हैं और वर्तमान में एक दिन में 150 टन से अधिक कार्गो संभाल सकते हैं। ” एयरलाइन के एक प्रतिनिधि ने कहा कि “परिवहन सोमवार तक के लिए स्थगित कर दिया गया था। इस समय इस बारे में हमें और कोई जानकारी नहीं है। ‘
सीरम वैक्सीन की शिपमेंट में और 48 घंटे की देरी हुई
टीकों के परिवहन के लिए सरकारी आदेश का इंतजार: सीरम
इस बीच, एसआईआई के सीईओ अदार पूनावाला ने कहा: “कीमत पर पूरी तरह से बातचीत नहीं है। लॉन्च कुछ ही दिनों में होगा। वैक्सीन की खुराक के परिवहन से पहले कुछ प्रक्रियाओं का पालन किया जाना चाहिए, ”उन्होंने कहा। आप

पूनावाला ने घोषणा की है कि पहले 100 मिलियन डोज के लिए कॉविशिल को 200 रुपये प्रति डोज के विशेष मूल्य पर सरकार को पेश किया जाएगा। यह 1,000 रुपये की खुराक पर बाजार में उपलब्ध होगा।
IBS की पुणे में मंजरी संयंत्र में 50 मिलियन खुराक तैयार हैं। इससे पहले कि वह बड़े पैमाने पर परिवहन अभ्यास कर सके, इसके लिए सरकार को खुराक के लिए एक औपचारिक अनुरोध करने की प्रतीक्षा है। पूनवाला ने कहा कि उनकी कंपनी हर महीने वैक्सीन के 50 से 60 मिलियन के बीच उत्पादन करती है।

SII के पास रेफ्रिजरेटेड ट्रकों का एक बेड़ा है, जो मंजरी में अपने प्लांट से पुणे हवाई अड्डे के लिए और मुंबई सहित नजदीकी गंतव्यों के लिए ठंडे पैकेज में वैक्सीन का परिवहन करता है।
पुणे हवाई अड्डे पर, अधिकारियों ने डीजीसीए की अनुमति के साथ कार्गो उड़ानों के लिए घरेलू उड़ानों की अदला-बदली और वैक्सीन के तेजी से परिवहन के लिए एक विशेष स्थान खोलने के विकल्प पर विचार कर रहे हैं, साथ ही सड़क के द्वारा वैक्सीन का परिवहन, विशेषज्ञों और अधिकारियों ने कहा। हवाईअड्डे से।

अधिकारियों ने कहा कि उन सभी विकल्पों पर विचार किया जा सकता है, जिनमें उन गंतव्यों के लिए एक विशेष स्थान बनाना शामिल है, जिनमें पुणे से निर्धारित उड़ानें नहीं हैं और रात की उड़ानों के लिए रनवे खोलना है। वर्तमान में, रनवे पर कालीन नवीकरण के काम के कारण पुणे एयरपोर्ट रात eight बजे के बाद उड़ानों का संचालन नहीं करता है।
इंडिगो ने एक आधिकारिक बयान में कहा, “हमारे व्यवसाय मॉडल और लागत नेतृत्व की रणनीति को ध्यान में रखते हुए, हम अपने विमान पर कोविद -19 टीकों के शिपमेंट का मूल्यांकन करने की कृपा कर रहे हैं और हम जितना हो सके उतना बेहतर योगदान देने का वादा करते हैं।”

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सर्वोटेक पावर सिस्टम्स ऑक्सीजन कंसंट्रेटर्स का निर्माण करेगी – ET HealthWorld

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दिल्ली: सर्वोटेक पावर सिस्टम्स लिमिटेड के एलईडी लाइट्स, सोलर पैनल और यूवीसी डिसइंफेक्शन उत्पादों के निर्माताओं ने बुधवार को नई दिल्ली में कुंडली सीमा के पास अपनी सुविधा में ऑक्सीजन सांद्रता के निर्माण की घोषणा की।

उस कंपनी ने कहा कि उनकी योजना मार्च 2022 तक 1,00,000 सांद्रक दो रूपों में तैनात करने की है: 5 एलपीएम और 10 एलपीएम और इसके बाद 35,000 रुपये खर्च होंगे।

ऑक्सीजन मशीन 24 घंटे ऑक्सीजन की निरंतर आपूर्ति प्रदान करने के लिए आवश्यक 1 से 10 एलपीएम का प्रवाह बनाए रखती है। बिल्ट-इन प्योर कॉपर ऑयल-फ्री कंप्रेसर के साथ, डिवाइस ऑक्सीजन का निरंतर प्रवाह सुनिश्चित करता है। ऑक्सीजन सांद्रक भी एक एल्यूमीनियम मैग्नीशियम मिश्र धातु शीतलन प्रशंसक द्वारा संचालित होता है, जो लंबे जीवन और बेहतर प्रदर्शन का वादा करता है। उपकरण का उपयोग करना बेहद आसान है और एक एचडी एलसीडी टच स्क्रीन के साथ आता है, जो चलते-फिरते बिजली की बचत मोड के साथ आता है, जो आपको सोते समय ऑक्सीजन की आपूर्ति का उपयोग करने की अनुमति देता है।

दोनों मशीनों को एक प्रेशर अलार्म, एक शटडाउन अलार्म और एक असामान्य वोल्टेज अलार्म के साथ जोड़ा गया है। उन्होंने कहा कि यह मेडिकल ग्रेड ऑक्सीजन जनरेटर 220V 50Hz एसी इनपुट के साथ लगभग 19-33 किलोग्राम वजन का होता है, और 400VA से कम बिजली की खपत करता है, जो लगातार 2000 घंटे तक चलता है।

सर्वोटेक के एमडी, रमन भाटिया को लगता है, “जब भारत में दूसरी लहर आई तो सभी ने ऑक्सीजन सांद्रता के लिए भीड़ देखी। केंद्र और राज्यों ने ऑक्सीजन की आपूर्ति बढ़ाने के लिए काफी प्रयास किए और निजी क्षेत्र की कंपनियों ने भी सहयोग किया। और जैसा कि विशेषज्ञों ने भविष्यवाणी की थी, कोविड -19 की तीसरी लहर भी अपेक्षित है, जिसे बेहतर तैयारी के साथ संभाला जा सकता है। जबकि हम पहले से ही सस्ती कीमत पर ऑक्सीजन सांद्रक बनाकर योगदान दे रहे थे, हमने महसूस किया कि सांद्रकों के लिए पुर्जे भारत में नहीं बने थे। हालाँकि, जब हम अपना उचित योगदान दे रहे थे, तब हम सांद्रकों को पूरी तरह से भारत में निर्मित करने के लिए भी काम कर रहे थे। ”

कंपनी ने एक बयान में कहा, सर्वोटेक अस्पतालों, फाउंडेशनों, चिकित्सा संस्थानों, कॉर्पोरेट संस्थानों और उत्पाद की जरूरत वाले अन्य संबंधित हितधारकों को सांद्रता प्रदान करेगा।

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एलेम्बिक फार्मा जेवी एलोर डर्मास्यूटिकल्स को टेस्टोस्टेरोन टॉपिकल सॉल्यूशन के लिए यूएसएफडीए की मंजूरी – ईटी हेल्थवर्ल्ड

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फार्मास्युटिकल फर्म एलेम्बिक फार्मास्युटिकल्स ने बुधवार को कहा कि उसके संयुक्त उद्यम एलोर डर्मास्यूटिकल्स को टेस्टोस्टेरोन की कमी के इलाज के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले सामयिक टेस्टोस्टेरोन समाधान के लिए अमेरिकी स्वास्थ्य नियामक से अंतिम मंजूरी मिल गई है। स्वीकृत उत्पाद चिकित्सीय रूप से एली लिली और कंपनी के लिस्टेड फार्मास्युटिकल रेफरेंस प्रोडक्ट (आरएलडी) एक्सिरॉन टॉपिकल सॉल्यूशन के बराबर है।

एलेर डर्मास्यूटिकल्स को यूएस फूड एंड ड्रग एडमिनिस्ट्रेशन (यूएसएफडीए) से यूएसपी टेस्टोस्टेरोन टॉपिकल सॉल्यूशन के लिए अपने न्यू ड्रग एब्रेविएटेड एप्लिकेशन (एएनडीए) के लिए अंतिम मंजूरी मिल गई है, प्रति पंप सक्रियण 30 मिलीग्राम, यह एक नियामक फाइलिंग में एलेम्बिक फार्मास्यूटिकल्स ने कहा।

टेस्टोस्टेरोन सामयिक समाधान का सक्रियण पुरुषों में अंतर्जात टेस्टोस्टेरोन की कमी या अनुपस्थिति से जुड़ी स्थितियों के लिए प्रतिस्थापन चिकित्सा के लिए संकेत दिया गया है।

IQVIA के डेटा का हवाला देते हुए, एलेम्बिक फार्मा ने कहा कि यूएसपी टेस्टोस्टेरोन टॉपिकल सॉल्यूशन, 30mg प्रति पंप सक्रियण का अनुमानित बाजार आकार मार्च 2021 को समाप्त होने वाले बारह महीनों के लिए 21 मिलियन डॉलर है।

एलेम्बिक फार्मा के पास यूएसएफडीए से कुल 145 एएनडीए अनुमोदन (127 अंतिम अनुमोदन और 18 अंतरिम अनुमोदन) हैं।

एलेर एलेम्बिक और ऑर्बिक्युलर फार्मास्युटिकल टेक्नोलॉजीज प्राइवेट लिमिटेड (ऑर्बिक्यूलर) के बीच एक 60:40 का संयुक्त उद्यम है, जो विश्व स्तर पर त्वचा संबंधी उत्पादों के विपणन पर केंद्रित है।

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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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