માંદગી-શોધક સેન્સર: ખૂબ મોડું થાય તે પહેલાં રોગોની શોધ કરવી

ઇમેજ ક્રેડિટ:
છબી ક્રેડિટ
iStock

માંદગી-શોધક સેન્સર: ખૂબ મોડું થાય તે પહેલાં રોગોની શોધ કરવી

માંદગી-શોધક સેન્સર: ખૂબ મોડું થાય તે પહેલાં રોગોની શોધ કરવી

સબહેડિંગ ટેક્સ્ટ
સંશોધકો એવા ઉપકરણો વિકસાવી રહ્યા છે જે દર્દીના જીવિત રહેવાની સંભાવનાને વધારવા માટે માનવ બિમારીઓને શોધી શકે છે.
    • લેખક:
    • લેખક નામ
      ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
    • ઓક્ટોબર 3, 2022

    આંતરદૃષ્ટિનો સારાંશ

    વૈજ્ઞાનિકો સેન્સર ટેક્નોલોજી અને આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ (AI) નો ઉપયોગ કરીને રોગોને વહેલામાં શોધી રહ્યા છે, સંભવિત રૂપે એવા ઉપકરણો સાથે આરોગ્યસંભાળમાં પરિવર્તન લાવી રહ્યા છે જે રોગને સૂંઘવાની કૂતરાઓની ક્ષમતાની નકલ કરે છે અથવા મહત્વપૂર્ણ સંકેતો પર દેખરેખ રાખવા માટે વેરેબલનો ઉપયોગ કરે છે. આ ઉભરતી ટેક પાર્કિન્સન્સ અને કોવિડ-19 જેવી બિમારીઓની આગાહી કરવા માટેનું વચન દર્શાવે છે અને વધુ સંશોધનનો હેતુ ચોકસાઈ વધારવા અને એપ્લિકેશનને વિસ્તૃત કરવાનો છે. દર્દીના ડેટા ટ્રેકિંગ માટે સેન્સરનો ઉપયોગ કરતી વીમા કંપનીઓથી માંડીને જાહેર આરોગ્ય નીતિઓમાં સેન્સર-આધારિત ડાયગ્નોસ્ટિક્સને એકીકૃત કરતી સરકારો સુધી આ પ્રગતિ આરોગ્યસંભાળ માટે નોંધપાત્ર અસરો પ્રદાન કરી શકે છે.

    માંદગી-શોધક સેન્સર સંદર્ભ

    પ્રારંભિક તપાસ અને નિદાન જીવન બચાવી શકે છે, ખાસ કરીને ચેપી રોગો અથવા બિમારીઓ કે જે લક્ષણો દેખાવામાં મહિનાઓ કે વર્ષો લાગી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, પાર્કિન્સન રોગ (PD) સમય જતાં મોટરમાં બગાડ (દા.ત., ધ્રુજારી, કઠોરતા અને ગતિશીલતાની સમસ્યાઓ)નું કારણ બને છે. ઘણા લોકો માટે, જ્યારે તેઓ તેમની માંદગી શોધે છે ત્યારે નુકસાન ઉલટાવી શકાય તેવું નથી. આ મુદ્દાને ઉકેલવા માટે, વૈજ્ઞાનિકો વિવિધ સેન્સર્સ અને મશીનો પર સંશોધન કરી રહ્યા છે જે બીમારીઓ શોધી શકે છે, જેઓ કૂતરાઓના નાકનો ઉપયોગ કરે છે અને જેઓ મશીન લર્નિંગ (ML) નો ઉપયોગ કરે છે. 

    2021 માં, મેસેચ્યુસેટ્સ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઑફ ટેક્નોલોજી (MIT), હાર્વર્ડ યુનિવર્સિટી, મેરીલેન્ડની જોન્સ હોપકિન્સ યુનિવર્સિટી અને મિલ્ટન કેન્સમાં મેડિકલ ડિટેક્શન ડોગ્સ સહિતના સંશોધકોના ગઠબંધનને જાણવા મળ્યું કે તેઓ કૂતરાઓની નકલ કરવા માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI)ને તાલીમ આપી શકે છે. રોગની ગંધ. અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે ML પ્રોગ્રામ પ્રોસ્ટેટ કેન્સર સહિત અમુક બિમારીઓને શોધવામાં કૂતરાઓના સફળતા દર સાથે મેળ ખાય છે. 

    સંશોધન પ્રોજેક્ટમાં રોગગ્રસ્ત અને સ્વસ્થ બંને વ્યક્તિઓ પાસેથી પેશાબના નમૂનાઓ એકત્રિત કરવામાં આવ્યા હતા; આ નમૂનાઓ પછી રોગની હાજરી સૂચવી શકે તેવા પરમાણુઓ માટે વિશ્લેષણ કરવામાં આવ્યા હતા. સંશોધન ટીમે રોગગ્રસ્ત પરમાણુઓની ગંધને ઓળખવા માટે કૂતરાઓના જૂથને તાલીમ આપી હતી, અને સંશોધકોએ પછી બીમારીને ઓળખવામાં તેમની સફળતા દર ML ની ​​સાથે સરખાવી હતી. સમાન નમૂનાઓના પરીક્ષણમાં, બંને પદ્ધતિઓએ 70 ટકાથી વધુ ચોકસાઈ મેળવી છે. સંશોધકો વધુ વિગતવાર વિવિધ રોગોના નોંધપાત્ર સૂચકાંકોને નિર્દેશ કરવા માટે વધુ વ્યાપક ડેટા સેટનું પરીક્ષણ કરવાની આશા રાખે છે. બીમારી-શોધક સેન્સરનું બીજું ઉદાહરણ એમઆઈટી અને જોન્સ હોપકિન્સ યુનિવર્સિટી દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલ છે. આ સેન્સર મૂત્રાશયના કેન્સરને શોધવા માટે કૂતરાના નાકનો ઉપયોગ કરે છે. જો કે, જ્યારે સેન્સરનું કૂતરા પર સફળતાપૂર્વક પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું છે, ત્યારે તેને ક્લિનિકલ ઉપયોગ માટે યોગ્ય બનાવવા માટે હજુ પણ થોડું કામ કરવાનું બાકી છે.

    વિક્ષેપકારક અસર

    2022 માં, સંશોધકોએ ઇ-નોઝ, અથવા AI ઘ્રાણેન્દ્રિય પ્રણાલી વિકસાવી, જે ત્વચા પર ગંધના સંયોજનો દ્વારા સંભવિત રીતે PD નું નિદાન કરી શકે છે. આ ટેક્નોલોજી બનાવવા માટે, ચીનના વૈજ્ઞાનિકોએ ગેસ ક્રોમેટોગ્રાફી (GC)-માસ સ્પેક્ટ્રોમેટ્રીને સરફેસ એકોસ્ટિક વેવ સેન્સર અને ML એલ્ગોરિધમ્સ સાથે જોડ્યા. જીસી સીબુમ (માનવ ત્વચા દ્વારા ઉત્પાદિત તૈલી પદાર્થ) માંથી ગંધના સંયોજનોનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે. ત્યારબાદ વૈજ્ઞાનિકોએ 70 ટકાની ચોકસાઈ સાથે PD ની હાજરીની ચોક્કસ આગાહી કરવા માટે અલ્ગોરિધમ બનાવવા માટે માહિતીનો ઉપયોગ કર્યો. જ્યારે વૈજ્ઞાનિકોએ સમગ્ર ગંધના નમૂનાઓનું વિશ્લેષણ કરવા માટે ML લાગુ કર્યું, ત્યારે ચોકસાઈ વધીને 79 ટકા થઈ ગઈ. જો કે, વૈજ્ઞાનિકો સ્વીકારે છે કે વ્યાપક અને વૈવિધ્યસભર નમૂનાના કદ સાથે વધુ અભ્યાસ હાથ ધરવાની જરૂર છે.

    દરમિયાન, કોવિડ-19 રોગચાળાની ઊંચાઈ દરમિયાન, ફિટબિટ, એપલ વોચ અને સેમસંગ ગેલેક્સી સ્માર્ટવોચ જેવા વેરેબલ્સ દ્વારા એકત્રિત કરવામાં આવેલા ડેટા પર સંશોધન દર્શાવે છે કે આ ઉપકરણો સંભવિતપણે વાયરલ ચેપને શોધી શકે છે. કારણ કે આ ઉપકરણો હૃદય અને ઓક્સિજન ડેટા, ઊંઘની પેટર્ન અને પ્રવૃત્તિ સ્તર એકત્રિત કરી શકે છે, તેથી તેઓ સંભવિત રોગો વિશે વપરાશકર્તાઓને ચેતવણી આપી શકે છે. 

    ખાસ કરીને, માઉન્ટ સિનાઈ હોસ્પિટલે 500 દર્દીઓના એપલ વોચ ડેટાનું વિશ્લેષણ કર્યું અને શોધ્યું કે કોવિડ-19 રોગચાળાથી સંક્રમિત લોકો તેમના હૃદયની પરિવર્તનશીલતા દરમાં ફેરફાર દર્શાવે છે. સંશોધકો આશા રાખી રહ્યા છે કે આ શોધ ઈન્ફલ્યુએન્ઝા અને ફ્લૂ જેવા અન્ય વાઈરસ માટે પ્રારંભિક તપાસ સિસ્ટમ બનાવવા માટે પહેરવાલાયક વસ્તુઓનો ઉપયોગ કરી શકે છે. ભવિષ્યના વાયરસ માટે ચેપના હોટસ્પોટ્સ શોધવા માટે ચેતવણી પ્રણાલી પણ તૈયાર કરી શકાય છે, જ્યાં આ રોગો સંપૂર્ણ વિકસિત રોગચાળામાં વિકસે તે પહેલાં આરોગ્ય વિભાગ હસ્તક્ષેપ કરી શકે છે.

    બીમારી-શોધક સેન્સરની અસરો

    બીમારી-શોધક સેન્સરની વ્યાપક અસરોમાં આનો સમાવેશ થઈ શકે છે: 

    • વીમા પ્રદાતાઓ દર્દીની આરોગ્યસંભાળ માહિતી ટ્રેકિંગ માટે બીમારી-શોધક સેન્સરને પ્રોત્સાહન આપે છે. 
    • ઉપભોક્તા એઆઈ-સહાયિત સેન્સર્સ અને ઉપકરણોમાં રોકાણ કરે છે જે દુર્લભ રોગો અને સંભવિત હાર્ટ એટેક અને હુમલાને શોધી કાઢે છે.
    • રીઅલ-ટાઇમ પેશન્ટ ટ્રેકિંગ માટે ઉપકરણો વિકસાવવા પહેરવા યોગ્ય ઉત્પાદકો માટે વ્યવસાયની તકોમાં વધારો.
    • ચિકિત્સકો ડાયગ્નોસ્ટિક્સને બદલે કન્સલ્ટન્સી પ્રયત્નો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, નિદાનમાં મદદ કરવા માટે બીમારી-શોધક સેન્સરનો ઉપયોગ વધારીને, ચિકિત્સકો વ્યક્તિગત સારવાર યોજનાઓ વિકસાવવામાં વધુ સમય પસાર કરી શકે છે.
    • સંશોધન સંસ્થાઓ, યુનિવર્સિટીઓ અને ફેડરલ એજન્સીઓ ડાયગ્નોસ્ટિક્સ, દર્દીની સંભાળ અને વસ્તી-સ્કેલ રોગચાળાની શોધને વધારવા માટે ઉપકરણો અને સૉફ્ટવેર બનાવવા માટે સહયોગ કરે છે.
    • આરોગ્યસંભાળ પ્રદાતાઓને આગાહીયુક્ત આરોગ્યસંભાળ મોડલ તરફ વળવા પ્રોત્સાહિત કરતા બીમારી-શોધક સેન્સર્સનો વ્યાપક સ્વીકાર, અગાઉના હસ્તક્ષેપો અને દર્દીના પરિણામોમાં સુધારો તરફ દોરી જાય છે.
    • સરકારો સેન્સર-આધારિત ડાયગ્નોસ્ટિક્સને એકીકૃત કરવા માટે આરોગ્યસંભાળ નીતિઓમાં સુધારો કરે છે, જેના પરિણામે વધુ કાર્યક્ષમ જાહેર આરોગ્ય દેખરેખ અને પ્રતિસાદ પ્રણાલી થાય છે.
    • સેન્સર ટેક્નોલોજી દૂરસ્થ દર્દીની દેખરેખને સક્ષમ કરે છે, હોસ્પિટલની મુલાકાતો અને આરોગ્યસંભાળના ખર્ચમાં ઘટાડો કરે છે, જે ખાસ કરીને ગ્રામીણ અથવા ઓછી સેવા ધરાવતા સમુદાયો માટે ફાયદાકારક છે.

    ધ્યાનમાં લેવાના પ્રશ્નો

    • જો તમારી પાસે પહેરવાલાયક હોય, તો તમે તમારા સ્વાસ્થ્યના આંકડાને ટ્રૅક કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરશો?
    • બીમારી-શોધક સેન્સર હેલ્થકેર સેક્ટરને કેવી રીતે બદલી શકે છે?

    આંતરદૃષ્ટિ સંદર્ભો

    આ આંતરદૃષ્ટિ માટે નીચેની લોકપ્રિય અને સંસ્થાકીય લિંક્સનો સંદર્ભ આપવામાં આવ્યો હતો: