एनवीडिया ने वीज़मैन इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस, तेल अवीव स्थित स्टार्टअप फेनो.एआई के शोधकर्ताओं के साथ मिलकर ग्लूफॉर्मर नामक एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल विकसित किया है। यह मॉडल निरंतर ग्लूकोज मॉनिटरिंग (सीजीएम) डेटा का उपयोग करके किसी व्यक्ति के भविष्य के ग्लूकोज स्तर और अन्य स्वास्थ्य मैट्रिक्स की भविष्यवाणी कर सकता है। हार्वर्ड हेल्थ पब्लिशिंग और एनवाईयू लैंगोन हेल्थ के अनुसार, निरंतर ग्लूकोज मॉनिटरिंग के डेटा से प्रीडायबिटीज या मधुमेह के रोगियों का अधिक तेजी से निदान करने में मदद मिल सकती है, जैसा कि एनवीडिया ने बताया है।
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ग्लूफॉर्मर एआई मॉडल
एनवीडिया ने इस महीने की शुरुआत में एक ब्लॉग पोस्ट में कहा, “ग्लूफॉर्मर की एआई क्षमताएं इस डेटा के मूल्य को और बढ़ा सकती हैं, जिससे चिकित्सकों और मरीजों को विसंगतियों का पता लगाने, नैदानिक परीक्षण परिणामों की भविष्यवाणी करने और चार साल पहले तक स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद मिल सकती है।”
ग्लूफॉर्मर एक ट्रांसफार्मर मॉडल है, एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर जो अनुक्रमिक डेटा में संबंधों को ट्रैक करता है। एनवीडिया का कहना है कि यह वही आर्किटेक्चर है जो ओपनएआई के जीपीटी जैसे मॉडल को शक्ति प्रदान करता है, लेकिन इस मामले में, यह टेक्स्ट के बजाय ग्लूकोज डेटा का विश्लेषण करता है।
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मॉडल का प्रशिक्षण
मॉडल को 10,000 से अधिक गैर-मधुमेह अध्ययन प्रतिभागियों से 14 दिनों के ग्लूकोज मॉनिटरिंग डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें पहनने योग्य निगरानी उपकरण के माध्यम से हर 15 मिनट में डेटा एकत्र किया गया था। डेटा को Pheno.AI की एक पहल, ह्यूमन फेनोटाइप प्रोजेक्ट के हिस्से के रूप में इकट्ठा किया गया था।
ग्लूफॉर्मर मॉडल न केवल चार साल पहले तक ग्लूकोज के स्तर की भविष्यवाणी करता है, बल्कि चिकित्सीय मूल्यों की भी भविष्यवाणी कर सकता है, जिसमें आंत के वसा ऊतक (यकृत और अग्न्याशय जैसे अंगों के आसपास शरीर में वसा की मात्रा का एक माप), सिस्टोलिक रक्तचाप (जो जुड़ा हुआ है) शामिल है। मधुमेह के जोखिम के साथ), और एपनिया-हाइपोपेनिया इंडेक्स (स्लीप एपनिया के लिए एक माप, जो टाइप 2 मधुमेह से जुड़ा हुआ है)।
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सतत ग्लूकोज़ निगरानी
एनवीडिया में एआई रिसर्च के वरिष्ठ निदेशक गैल चेचिक ने कहा, “मेडिकल डेटा और विशेष रूप से निरंतर ग्लूकोज मॉनिटरिंग को नैदानिक परीक्षणों के अनुक्रम के रूप में देखा जा सकता है जो जीवन भर जैविक प्रक्रियाओं का पता लगाता है।” “हमने पाया कि लंबे पाठ अनुक्रमों के लिए विकसित ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर, चिकित्सा परीक्षणों का अनुक्रम ले सकता है और अगले परीक्षण के परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है। ऐसा करने से, यह इस बारे में कुछ सीखता है कि समय के साथ नैदानिक माप कैसे विकसित होते हैं।”
मॉडल में आहार सेवन डेटा को शामिल करके, ग्लूफॉर्मर यह भी अनुमान लगा सकता है कि विशिष्ट खाद्य पदार्थ और आहार परिवर्तन ग्लूकोज के स्तर को कैसे प्रभावित करते हैं, सटीक पोषण अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। एनवीडिया ने कहा कि प्रीडायबिटीज, टाइप 1 और 2 डायबिटीज और मोटापे से पीड़ित व्यक्तियों के स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने की मॉडल की क्षमता निवारक देखभाल में क्रांति ला सकती है, जिससे डॉक्टरों को पहले हस्तक्षेप करने और दीर्घकालिक रोगी परिणामों में सुधार करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
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ग्लूफॉर्मर का सत्यापन
मॉडल को 15 विविध डेटासेटों में मान्य किया गया था और प्रीडायबिटीज, टाइप 1 और टाइप 2 डायबिटीज, गर्भकालीन मधुमेह और मोटापे सहित अन्य समूहों के लिए स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने में अच्छी तरह से सामान्यीकृत पाया गया था। टीम ने मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान में तेजी लाने के लिए एनवीडिया टेन्सर कोर जीपीयू के एक क्लस्टर का उपयोग किया।
ग्लूफॉर्मर जैसे एआई टूल की क्षमता
दुनिया भर में 10 प्रतिशत वयस्कों को मधुमेह प्रभावित करता है – यह आंकड़ा 2050 तक दोगुना होने की उम्मीद है – एनवीडिया का कहना है कि ग्लूफॉर्मर जैसे एआई उपकरण मधुमेह से पीड़ित लाखों वयस्कों की मदद करने की क्षमता रखते हैं। एनवीडिया द्वारा हाइलाइट की गई एक रिपोर्ट के अनुसार, यह उम्मीद की जाती है कि रोगी के परिणामों में सुधार और मधुमेह के आर्थिक प्रभाव को कम करके, 2030 तक वैश्विक स्तर पर 2.5 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच सकता है।
