एआई मॉडल ने पाया कि शारीरिक दूरी रखने से सकारात्मक प्रभाव पड़ता है, यह आवश्यक है

एक हालिया अध्ययन में शोधकर्ताओं की एक टीम ने कोरोनावायरस महामारी के प्रवृत्ति की भविष्यवाणी करने के लिए एआई का उपयोग किया, जो अगले तीन सप्ताह में होगी। वेंचरबीट द्वारा रिपोर्ट के अनुसार, एआई मॉडल भविष्यवाणी करता है कि सामाजिक दूरी नीतियों और क्वारंटीन का वांछित प्रभाव पड़ रहा है, अर्थात कोरोनावायरस के प्रकोप को वापस धकेलने और कम करने से, स्वास्थ्य प्रणाली को अभिभूत होने से रोकने में।

कोरोनावायरस महामारी पूरे विश्व में जारी है, और दुनिया भर की अर्थव्यवस्थाएं महामारी के परिणामस्वरूप तीव्र दबाव महसूस कर रही हैं, क्वारंटीन और सामाजिक दूरी उपायों की प्रभावशीलता पर अधिक ध्यान दिया जा रहा है। अधिकांश वैज्ञानिक और सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञ इस बात से सहमत हैं कि सामाजिक दूरी आवश्यक है और वायरस के प्रसार पर वांछित प्रभाव डाल रही है, और अब एक एआई मॉडल, जिसे विभिन्न विश्वविद्यालयों के शोधकर्ताओं द्वारा डिज़ाइन किया गया है, उनका समर्थन करता है।

टेक्सास विश्वविद्यालय स्वास्थ्य विज्ञान केंद्र, साउथवेस्ट रिसर्च इंस्टीट्यूट और टेक्सास विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक रोग भविष्यवाणी मॉडल पर सहयोग किया है जो तीन सप्ताह तक कोरोनावायरस के प्रसार की भविष्यवाणी करता है। शोधकर्ताओं ने अपने निष्कर्षों को एक प्रीप्रिंट पत्र में सारांशित किया है। शोधकर्ताओं द्वारा उत्पादित मॉडल ने वजनदार जनसंख्या डेटा के साथ-साथ स्मार्टफोन स्थान डेटा का उपयोग करके अपनी भविष्यवाणी की। डेटा विभिन्न संगठनों से एकत्र किया गया था, जैसे कि विश्व स्वास्थ्य संगठन, यूएस सेंटर फॉर डिजीज कंट्रोल एंड प्रिवेंशन, और सेफ ग्राफ। मॉडल एक हाइब्रिड एआई सिस्टम है जिसे सिरनेट कहा जाता है और यह विभिन्न महामारी विज्ञान मॉडलों के साथ एकीकृत है। पत्र के लेखकों का कहना है कि मॉडल अपनी भविष्यवाणियों में सटीक है, क्योंकि उसने पहले भी विभिन्न शारीरिक दूरी प्रयासों के परिणाम की भविष्यवाणी की है।

शोधकर्ताओं ने स्मार्टफोन डेटा का उपयोग करके एक “संपर्क दर” की गणना की, जो विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्र में व्यक्तियों के बीच आंदोलन और परस्पर क्रिया के बीच गणना की गई थी। संपर्क दर की गणना राज्य और देश स्तर पर की गई थी और इसे कोरोनावायरस मामलों की संख्या के खिलाफ प्लॉट किया गया था, जिसमें घातक मामले, सक्रिय मामले और प्रत्येक भौगोलिक क्षेत्र में ठीक हुए मामले शामिल थे। शोधकर्ताओं ने संक्रमित होने और संक्रामक होने के बीच होने वाली देरी के लिए दस दिनों की देरी का उपयोग किया।

शोधकर्ताओं की टीम के अनुसार, “क्वारंटीन-स्तर की गतिशीलता” (तीव्र शारीरिक दूरी) कोविड-19 मामलों को कम रखने के लिए आवश्यक है। शोध टीम ने यह निष्कर्ष अपने मॉडल की भविष्यवाणी के मूल्यांकन पर आधारित किया है, जो भविष्यवाणी करता है कि यदि प्रतिबंधों को अपने वर्तमान स्तर से 50% तक कम कर दिया जाए, तो कुछ क्षेत्र स्थिर शिखर (मृत्यु की दर इन क्षेत्रों में कम या तेजी से बढ़ सकती है) तक पहुंच जाएंगे। जबकि यदि लगभग तीन चौथाई आबादी को घरों से बाहर निकलने और स्वतंत्र रूप से घूमने की अनुमति दी जाए, तो केवल एक थोड़ा विलंबित शिखर होगा जो पूरी तरह से नियंत्रित वातावरण में शिखर के लगभग दो-तिहाई गंभीर होगा।

स्वाभाविक रूप से, ऊपर दिए गए मापदंड केवल औसत हैं और प्रकोप की गंभीरता विभिन्न क्षेत्रों में विभिन्न कारकों पर आधारित है। कुछ भौगोलिक क्षेत्र जो पहले से ही भारी शारीरिक दूरी का अभ्यास कर रहे हैं, वे आने वाले हफ्तों में कई और मौतों को रोकने के लिए अच्छी स्थिति में हैं। उदाहरण के लिए, वाशिंगटन के किंग काउंटी ने लगभग एक महीने से सामाजिक दूरी और भारी प्रतिबंधों का अभ्यास किया है, और मॉडल भविष्यवाणी करता है कि यदि ये उपाय सक्रिय रहते हैं, तो जून तक नए मौतों की संख्या लगभग शून्य हो सकती है। हालांकि, यदि टेक्सास के बेक्सर काउंटी जैसे काउंटी सामाजिक दूरी नीतियों को कम कर दें, तो अत्यधिक वृद्धि होगी। बेक्सर काउंटी की गतिशीलता 11 अप्रैल तक सामान्य से आधी थी।

नया मॉडल और इसकी भविष्यवाणी विभिन्न अन्य मॉडलों के साथ सहमत है, जिनमें एमआईटी शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक मॉडल और माइक्रोसॉफ्ट, टीसीएस रिसर्च और भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान के शोधकर्ताओं की संयुक्त टीम द्वारा विकसित एक मॉडल शामिल है। एमआईटी मॉडल ने विशेष रूप से भविष्यवाणी की थी कि यदि क्वारंटीन उपायों को बहुत जल्दी कम कर दिया जाए, तो विपत्ति होगी, क्योंकि कोविड-19 मामले बड़े पैमाने पर वृद्धि करेंगे। उस मॉडल के लिए जिम्मेदार शोधकर्ताओं ने भविष्यवाणी की कि “वर्तमान में क्वारंटीन उपायों को कम करना या उलटना संक्रमित मामलों की संख्या में एक असीमित विस्फोट का कारण बनेगा, जिससे मार्च 2020 से लागू किए गए सभी उपायों की भूमिका को अमेरिका में समाप्त कर दिया जाएगा।”

यह महत्वपूर्ण है कि मॉडल केवल ऐतिहासिक डेटा से आगे बढ़ रहा है, और जैसा कि ब्रुकिंग्स संस्थान ने उल्लेख किया है, “यदि सावधानी से प्रबंधित नहीं किया जाता है, तो एक एआई अल्गोरिदम डेटा में पैटर्न खोजने के लिए असाधारण लंबाई तक जाएगा जो परिणाम से जुड़ा हुआ है जिसे वह भविष्यवाणी करने का प्रयास कर रहा है।” यह संभावना है कि मॉडल ने डेटा को कम या अधिक फिट किया है और भविष्यवाणियां हमेशा

फिर भी, नए मॉडल द्वारा की गई भविष्यवाणियां सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों के सहमति में जोड़ती हैं कि शारीरिक दूरी और क्वारंटीन आवश्यक और प्रभावी हैं।