लगभग 40 मिलियन अमेरिकी लोगों के लिए डायबिटीज का प्रबंधन एक दैनिक चुनौती है। इसमें खाद्य सेवन की ट्रैकिंग करना, दवा के समय का ध्यान रखना और शारीरिक गतिविधियों में शामिल होना शामिल है। यदि इस प्रक्रिया में कोई गलती होती है, तो यह गंभीर स्वास्थ्य समस्याओं का कारण बन सकती है। इसलिए, बेहतर भविष्यवाणी उपकरणों का विकास प्रभावी डायबिटीज देखभाल का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।

अधिक प्रभावी डायबिटीज प्रबंधन के लिए, कई अमेरिकी नेशनल साइंस फाउंडेशन द्वारा वित्त पोषित शोधकर्ता उन नवीनतम उपकरणों को विकसित कर रहे हैं जो रोगियों को बिना उनकी स्वास्थ्य जानकारी की गोपनीयता को खतरे में डाले, रक्त शर्करा के स्तर की अधिक सटीक भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं। यह अत्याधुनिक दृष्टिकोण उन लोगों के लिए क्रांतिकारी हो सकता है जो डायबिटीज का सामना कर रहे हैं, क्योंकि यह उन्हें वास्तविक समय में अपनी स्थिति का प्रबंधन करने में सक्षम बनाता है।

इस तकनीक के मूल में एक विधि है जिसे फेडरेटेड लर्निंग कहा जाता है। यह विधि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को कई रोगियों के उपकरणों पर प्रशिक्षित करने की अनुमति देती है, बिना किसी व्यक्तिगत डेटा को केंद्रीय सर्वर पर भेजे। यह सेटअप स्वास्थ्य देखभाल के लिए आदर्श है, जहां डेटा की गोपनीयता सर्वोपरि है और रोगी अक्सर बैटरी और मेमोरी-सीमित स्मार्ट उपकरणों का उपयोग करते हैं। हालांकि, प्रारंभिक फेडरेटेड लर्निंग सिस्टम ने व्यक्तिगत भिन्नताओं के अनुसार अनुकूलित करने में समस्याएं उठाई थीं, जैसे कि लोग कैसे खाते हैं, चलते हैं या इंसुलिन पर प्रतिक्रिया करते हैं।

इस चुनौती का समाधान करने के लिए, शोध टीम ने रोगियों को उनके कार्बोहाइड्रेट (जैसे, चीनी और स्टार्च) सेवन के स्तर के आधार पर समूहित किया। विचार यह है कि जो लोग समान तरीकों से खाते हैं, उनकी रक्त शर्करा के पैटर्न समान होते हैं। इन समूहित व्यवहारों पर AI को प्रशिक्षित करके, मॉडल व्यक्तिगत रक्त शर्करा भविष्यवाणियों को करने में अधिक प्रभावी हो गया।

अपनी विधि का परीक्षण करने के लिए, टीम ने FDA द्वारा अनुमोदित टाइप 1 डायबिटीज सिमुलेटर से उत्पन्न डेटा का उपयोग करके दो मशीन लर्निंग मॉडलों का मूल्यांकन किया। जैसे-जैसे सिमुलेटेड डेटा जमा होता गया, मॉडल की सटीकता में सुधार हुआ। उल्लेखनीय है कि सीमित इनपुट के बावजूद, सिस्टम व्यक्तिगत मॉडल बनाने में सक्षम था - यह नव-निदान किए गए रोगियों या उन लोगों के लिए एक प्रमुख लाभ है जो अपनी देखभाल का प्रबंधन करने के लिए डिजिटल उपकरणों का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं।

क्योंकि पारंपरिक AI सिस्टम आमतौर पर एक केंद्रीय स्थान पर बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है, जो संवेदनशील स्वास्थ्य जानकारी के साथ काम करते समय गोपनीयता जोखिम पैदा कर सकता है, फेडरेटेड लर्निंग इस क्षेत्र के लिए एक अच्छी समाधान प्रदान करता है। यह व्यक्तिगत डेटा को प्रत्येक व्यक्ति के उपकरण पर रखता है - जैसे कि एक फोन या पहनने योग्य सेंसर - और केवल मॉडल की शिक्षा को साझा करता है, कभी भी कच्चे डेटा को नहीं। यह रोगी की गोपनीयता की रक्षा करता है जबकि सिस्टम को समय के साथ सुधारने की अनुमति देता है।

हालांकि प्रारंभिक परिणाम आशाजनक हैं, शोधकर्ता यह मानते हैं कि मॉडल अभी भी विस्तृत खाद्य सेवन डेटा पर निर्भर करते हैं - जो सभी रोगियों के लिए आसानी से उपलब्ध नहीं हो सकता है। वे अपने सिस्टम को व्यायाम और दवा जैसे अन्य कारकों को शामिल करने के लिए विस्तारित करने की योजना बना रहे हैं, और इसे बड़े रोगी समूहों के साथ परीक्षण करने की योजना बना रहे हैं। लंबे समय में, शोधकर्ताओं की आशा है कि वे इस व्यक्तिगत, गोपनीयता-रखने वाली AI दृष्टिकोण को अन्य पुरानी बीमारियों जैसे हृदय रोग या अस्थमा के लिए विस्तारित कर सकेंगे, जहां व्यक्तिगत देखभाल भी महत्वपूर्ण है।

डायबिटीज, जो अमेरिका की अर्थव्यवस्था को हर साल 300 अरब डॉलर से अधिक का खर्च पहुँचाता है, में ऐसे नवाचार जो जल्दी हस्तक्षेप और व्यक्तिगत देखभाल की सुविधा प्रदान करते हैं, दीर्घकालिक लागत को कम कर सकते हैं और जनसंख्या स्वास्थ्य परिणामों को बेहतर बना सकते हैं।

यह परियोजना दिखाती है कि उच्चतम शोध में सार्वजनिक निवेश कैसे नवाचार को बढ़ावा देता है, जो न केवल व्यक्तिगत रोगियों के लिए बल्कि पूरे अमेरिकी स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली के लिए लाभकारी है।