शोधकर्ताओं द्वारा पहचाने गए प्रारंभिक चेतावनी संकेतकों में देखने योग्य जैविक विशेषताओं, जनसांख्यिकीय विशेषताओं और परिवारों, माताओं और नवजात शिशुओं के सामाजिक-आर्थिक कारक शामिल हैं।
नई दिल्ली: भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (IIT), जोधपुर और पश्चिमी मिशिगन विश्वविद्यालय, यूएसए के शोधकर्ताओं ने मल्टीपल मशीन लर्निंग (ML) तकनीकों का उपयोग करते हुए महत्वपूर्ण नवजात और शिशु मृत्यु दर की पहचान की है। शोधकर्ताओं द्वारा पहचाने गए प्रारंभिक चेतावनी संकेतकों में देखने योग्य जैविक विशेषताओं, जनसांख्यिकीय विशेषताओं और परिवारों, माताओं और नवजात शिशुओं के सामाजिक-आर्थिक कारक शामिल हैं।
"इस शोध का प्राथमिक उद्देश्य बाल मृत्यु दर के शुरुआती चेतावनी संकेतों की पहचान करना था जो सामुदायिक स्वास्थ्य कार्यकर्ता उपयोग कर सकते हैं। बाल मृत्यु दर को कम करना सतत विकास लक्ष्यों (SDG), 2030 के तहत एक विशिष्ट लक्ष्य है। इस दिशा में पिछले शोध ने स्थापित किया है कि गरीब स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं के बीच नैदानिक ज्ञान विकासशील अर्थव्यवस्थाओं में बाल मृत्यु दर के कारणों में से एक है, "द्वीपोबोटी ब्रह्मा, सहायक प्रोफेसर, गणितीय और कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र केंद्र, आईआईटी जोधपुर में एआई और डेटा विज्ञान के स्कूल ने कहा।
"इस अध्ययन में पहचाने गए प्रारंभिक चेतावनी संकेतकों को उन्नत चिकित्सा ज्ञान की आवश्यकता नहीं है और सामुदायिक स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं द्वारा आसानी से उपयोग किया जा सकता है। अध्ययन में जेठा होने, गरीब में पैदा होने जैसी विशेषताओं के सापेक्ष महत्व का आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की एक श्रृंखला का उपयोग किया जाता है। घरों में, और जन्म के समय कम वजन वाले, "सुश्री ब्रह्मा ने कहा। भविष्य का लक्ष्य नैदानिक और सामाजिक-आर्थिक विशेषताओं के संयोजन के साथ अधिक बारीक डेटा की उपलब्धता के साथ अधिक सुव्यवस्थित स्क्रीनिंग मानदंड का विस्तार और विकास करना है।
शोध दल के अनुसार, हालांकि नैदानिक अध्ययनों ने प्रारंभिक चेतावनी के संकेतों की पहचान की हो सकती है, वे नीतिगत चर के प्रभावों का आकलन नहीं करते हैं। "नैदानिक अध्ययन प्रकृति में स्थानीयकृत हैं, चिकित्सा विशेषताओं से संबंधित जानकारी का संचालन और संग्रह करने के लिए महंगा है। इसके विपरीत, हमने प्रारंभिक चेतावनी संकेतों की पहचान करने के लिए आसानी से उपलब्ध, राष्ट्रीय स्तर पर प्रतिनिधि, बड़े घरेलू सर्वेक्षण डेटा का उपयोग किया जो पूरी आबादी के लिए सामान्य हैं।
"नैदानिक अध्ययनों से उभरने वाले प्रारंभिक चेतावनी चिकित्सा संकेतक अक्सर बड़े पैमाने पर महंगे होते हैं क्योंकि इसके लिए चिकित्सा प्रशिक्षण प्रदान करने की आवश्यकता होती है। प्रारंभिक चेतावनी संकेतक जो हम पहचानते हैं, वे ऐसे हैं कि मामूली चिकित्सा प्रशिक्षण के साथ दूरदराज के क्षेत्रों में काम करने वाले सामुदायिक स्वास्थ्य कार्यकर्ता लागू करने में सक्षम होंगे। इस प्रकार, हमारे परिणाम भारत नवजात कार्य योजना के तहत प्राथमिकता वाले हस्तक्षेपों में से एक को तैयार करने के लिए आवश्यक इनपुट प्रदान करते हैं," सुश्री ब्रह्मा ने कहा।
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