बेंगलुरू: भारतीय विज्ञान संस्थान (Indian Institute of Science) ने महामारी के समय में भी अपने अध्ययन और आविष्कारों (studies and inventions) से हमें आश्चर्यचकित किया है. आईआईएससी के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विभाग में सहायक प्रोफेसर डॉ. श्रीराम गणपति ने हाल ही में कोस्वरा (COSWARA) नाम की एक तकनीक विकसित की है. जो आवाज के माध्यम से ही कोविड-19 संक्रमण का पता लगाएगी. ईटीवी भारत संवाददाता प्रशोभ देवनहल्ली ने डॉ. श्रीराम गणपति के साथ खास बातचीत की और इस तकनीक के बारे में जाना.
प्रशोभ: डॉ. श्रीराम, COSWARA क्या है ? और ये COVID19 से संबंधित संक्रमणों की पहचान करने में कैसे मदद करता है?
डॉ. श्रीराम: सभी को नमस्ते, COSWARA के बारे में आपसे बात करने का अवसर देने के लिए धन्यवाद
COSWARA का नाम कोविड और स्वरा यानि आवाज या ध्वनि से मिलकर बना है. ये ध्वनि-आधारित उपकरण COVID-19 के निदान में मदद करता है. जो भी इसका इस्तेमाल करना चाहते हैं उन्हें इसके लिए अपने श्वास, खांसी और आवाज की कुछ ध्वनि रिकॉर्ड करने के लिए स्मार्टफोन या वेब से जुड़े उपकरणों का उपयोग करने की जरूरत है. उन्हें अपने स्वास्थ्य की स्थिति का भी संकेत देना होगा. इसके बाद, यह डेटा एक सर्वर पर अपलोड किया जाता है और हम कुछ एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करते हैं. हम एक स्वस्थ व्यक्ति और कोरोना संक्रमित व्यक्ति की आवाज के बीच अंतर करने की कोशिश करते हैं. शोध के दौरान हमारे साथ जुड़े मेरे कई सहयोगियों, चिकित्सा पेशेवरों और अस्पतालों के अधिकारियों के प्रयासों के लिए धन्यवाद.
इसे विकसित करने के प्रयास करीब एक साल पहले शुरू हुए थे. हमने दूरस्थ स्थानों से लोगों से डेटा इकट्ठा किया और उसका विश्लेषण किया. इसका उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को उनके सेल फोन या वेबसाइट या ऐप के माध्यम से विश्लेषण के परिणामों को पूरा करना था. हम परिकल्पना बनाने के लिए डेटा और एल्गोरिदम को एक साथ रखते हैं.
प्रशोभ: कंप्यूटर या सॉफ्टवेयर के जरिये कैसे ध्वनि के नमूनों का मूल्यांकन कर निदान के परिणाम तक पहुंचा जाता है?
डॉ. श्रीराम: आइए ये समझने की कोशिश करते हैं कि COVID-19 संक्रमण मानव शरीर पर क्या प्रभाव डालता है. जब कोई शख्स वायरस के संपर्क में आता है तो वह प्रभावित व्यक्ति के श्वसन प्रणाली पर असर डालता है. वायरस रोगी के नाक या मुंह से होता हुआ फेफड़ों तक पहुंचता है. रोगी के फेफड़ों में ये वायरस बढ़ता है. जैसा कि आप जानते हैं कि सीटी स्कैन और एक्स-रे COVID-19 संक्रमण के बारे में अलग-अलग चीजें दर्शाती हैं. संक्रमण श्वसन तंत्र द्वारा उत्पन्न ध्वनियों को ही प्रभावित करेगा. बोलने से लेकर सांस लेने और खांसी की आवाज श्वसन तंत्र में विभिन्न अंगों की समन्वित गतिविधि के परिणाम हैं.
इसलिये जब श्वसन अंगों में संक्रमण होता है तो इन भागों से उत्पन्न ध्वनि में बदलाव हो जाता है. उदाहरण के लिए कोरोना संक्रमित की खांसी की एक अलग तरह की कंपन होती है. COVID-19 संक्रमित व्यक्तियों और स्वस्थ लोगों की आवाज़ से ध्वनि विशेषताओं वाले पर्याप्त नमूनों के साथ, हम सही विशेषताओं को निकालने के लिए एक कंप्यूटर एल्गोरिदम तैयार कर सकते हैं जो संक्रमण का संकेत देगा. कई COVID पॉजिटिव और नेगेटिव नमूनों से एकत्र किए गए डेटा से हमें नए नमूनों को एक संभाव्यता स्कोर पर मैप करने में मदद मिलेगी, जो कह सकता है कि परीक्षण करने वाले प्रतिभागी के संक्रमित होने की संभावना का एक निश्चित प्रतिशत है.
प्रशोभ : कोस्वरा (coswara) टूल के विकास के लिए अब तक कितने आवाज के नमूने एकत्र किए गए हैं?
डॉ. श्रीराम: हमने लगभग 2,000 नमूने एकत्र किए हैं. इस डेटा का योगदान देने वाले सभी स्वयंसेवकों का धन्यवाद. मैं सभी से निवेदन करता हूं कि कृपया डेटा का योगदान करने के लिए हमारी वेबसाइट coswara.iisc.ac.in पर जाएं. इसमें करीब पांच से सात मिनट का समय लगेगा. ये वेबसाइट COVID19 और उपयोगकर्ताओं की वर्तमान स्वास्थ्य स्थिति के बारे में विवरण एकत्र करेगी. यह आवाज और खांसी के नमूने भी एकत्र करेगा. कोई व्यक्तिगत डेटा एकत्र नहीं किया जाता है. हम एकत्र किए गए डेटा के आधार पर अपने टूल को और अधिक बनाने बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग करते हैं. हम मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) पर आधारित टूल को जितना अधिक डेटा एकत्र करेंगे, इसकी सटीकता में सुधार होगा. हमने देखा है कि डेटा संग्रह के दौरान, हमारे टूल द्वारा किए गए विश्लेषण में सुधार हुआ है. हम बड़ी प्रगति कर रहे हैं.
प्रशोभ: कोस्वरा कितना सटीक है?
डॉ. श्रीराम: हमने इस टूल की मदद से लगभग 93 प्रतिशत सटीकता की सूचना दी है. वर्तमान सटीकता प्रतिशत को दो रूपों में बांटा जा सकता है. एक यह कि एल्गोरिथम प्रतिभागियों के बीच COVID-19 संक्रमणों का सही-सही पता लगाने में कितना सक्षम रहा. दूसरा एल्गोरिथम ने प्रतिभागियों में COVID19 की संभावना को कितनी सटीक रूप से खारिज कर दिया. ये दो उपाय हैं जिनका उपयोग डायगनोस्टिक उपकरणों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है. भारतीय आयुर्विज्ञान अनुसंधान परिषद ने कोस्वरा जैसे उपकरणों के प्रदर्शन को मापने के लिए दिशानिर्देश तैयार किए हैं. दिशानिर्देशों ने नियामक मॉडल के अनुमोदन के लिए दो उपायों में से प्रत्येक के लिए एक बेंचमार्क निर्धारित किया है. इसलिए वर्तमान बेंचमार्क, मई 2021 तक, पॉइंट-ऑफ-केयर परीक्षण- कॉसवारा जैसे दूरस्थ उपकरण-कहते हैं कि जब वास्तविक नकारात्मक की बात आती है तो उन्हें 95 प्रतिशत सटीक होने की आवश्यकता होती है. दिशानिर्देशों में पॉइंट-ऑफ-केयर-टेस्ट मॉडल की 50 प्रतिशत से अधिक संवेदनशीलता को भी अनिवार्य किया गया है.
जब टेस्ट मॉडल की संवेदनशीलता की बात आती है तो हमारे उपकरण ने बेंचमार्क को 95 प्रतिशत और 69 प्रतिशत पर पूरा किया है. पॉइंट-ऑफ-केयर टूल के रूप में अर्हता प्राप्त करने के लिए हम बेंचमार्क से लगभग 19 प्रतिशत ऊपर हैं. हम और अधिक सत्यापन करेंगे और यदि संख्या और परिणाम स्थिर रहते हैं, तो हम इसे औपचारिक आवेदन के साथ आईसीएमआर के ध्यान में लाना चाहेंगे.
प्रशोभ: क्या इसके व्यापक इस्तेमाल के लिए इंडस्ट्री के साथ सहयोग करने की कोई योजना है?
डॉ. श्रीराम: हम इस उपकरण के विकास के दौरान इंडस्ट्री से जुड़े लोगों के साथ बातचीत कर रहे हैं. अगर उपकरण सरकारी नियामक निकायों द्वारा निर्धारित मानदंडों पर खरा उतरता है. तो हम एक मोबाइल एप्लिकेशन बनाने में इंडस्ट्री से मदद ले सकते हैं जो दूरस्थ परीक्षण में मदद करता है. हम अधिक केंद्रीकृत तरीकों के साथ भी आ सकते हैं जिससे अधिक से अधिक लोग संयुक्त रूप से परीक्षण कर सकें. इस प्रकार के बड़े पैमाने पर प्रौद्योगिकी को जनसंख्या-स्तर तक बढ़ाने के लिए उद्योग की भागीदारी की आवश्यकता है.
वर्तमान में, हमारे द्वारा विकसित टूल के माध्यम से लगभग 2,000 लोगों ने डेटा का योगदान दिया है. हालांकि, हमारे पास ऐसे एप्लिकेशन को होस्ट करने की तकनीकी क्षमता नहीं है जो ऐसी स्थिति को संभाल सके जिसमें सैकड़ों लोग एक साथ इसे एक्सेस करने का प्रयास करते हैं. बढ़ी हुई तकनीकी क्षमता के लिए, हम क्षमता निर्माण के लिए इंडस्ट्री की मदद लेना चाहेंगे.
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