डेविड हनक हाल के महीनों में, Apple द्वारा एक गैर-आक्रामक समाधान विकसित करने की अफवाह उड़ी है जो Apple वॉच पहनने वाले रोगी में मधुमेह का पता लगा सकता है। शोधकर्ता ऐसे तरीकों को खोजने की कोशिश कर रहे हैं जो साधारण घड़ियों या कुछ साधारण सामानों के माध्यम से उपयोग में लाए जा सकें - उदाहरण के लिए कंगन के रूप में। इस प्रयास के संबंध में, आज वेबसाइट पर एक अध्ययन के नतीजे सामने आए, जो पुष्टि करते हैं कि ऐप्पल वॉच (और कुछ हद तक एंड्रॉइड वियर) 85% तक सटीकता के साथ मधुमेह के रोगी को पहचानने में सक्षम हैं।
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फ़िलिप ब्रोज़ इस क्षेत्र में अनुसंधान अभी भी जारी है, लेकिन पहला निष्कर्ष आज प्रकाशित किया गया। उनके पीछे कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय की शोध टीम है, जो कार्डियोग्राम डायग्नोस्टिक एप्लिकेशन के पीछे है। उनका एप्लिकेशन डीपहार्ट नामक एक विशेष तंत्रिका इंटरफ़ेस का उपयोग करता है, जिसकी बदौलत एप्लिकेशन पहले से की गई गणनाओं के आधार पर सीखता है। इस तकनीक की बदौलत, वे मधुमेह का पता लगाने के मामले में 85% की नैदानिक सफलता दर हासिल करने में कामयाब रहे।
14 से अधिक उपयोगकर्ताओं ने शोध में भाग लिया, जिससे यह अपेक्षाकृत बड़ा संदर्भ नमूना बन गया। आउटपुट में 33 से अधिक साप्ताहिक डेटा शामिल थे, जिन्हें स्मार्ट घड़ियों में सेंसर के माध्यम से एकत्र किया गया था और बाद में उच्च/निम्न रक्तचाप, मधुमेह, उच्च कोलेस्ट्रॉल आदि कई अलग-अलग बीमारियों के लिए विश्लेषण किया गया था।
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कई हजार वर्णित संदर्भ नमूने सिस्टम में दर्ज किए गए, जो अन्य डेटा के मूल्यांकन के लिए एक प्रकार के पैटर्न के रूप में कार्य करते थे। एक तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग के लिए धन्यवाद, डीपहियर प्रणाली सामान्य संवेदी गतिविधि से प्राप्त सरल डेटा के आधार पर 85% सफलता दर के साथ मधुमेह के रोगी को पहचानने में सक्षम है। विकास के पीछे वास्तव में बहुत सारा काम है जिसकी विस्तृत जानकारी आप पढ़ सकते हैं यहां. लेखकों के अनुसार, मधुमेह को इस तथ्य के कारण पहचानना संभव है कि शरीर में इसकी उपस्थिति कई कारकों को प्रभावित करती है जिन्हें संवेदी माप द्वारा पता लगाया जा सकता है।
हालाँकि, ऐसा कहा जाता है कि हमारे इसे अमल में लाने में अभी कुछ साल बाकी हैं। हालाँकि सिस्टम के परिणाम अपेक्षाकृत अच्छे हैं, फिर भी वे काम पर स्थानांतरित करने के लिए पर्याप्त अच्छे (और सबसे बढ़कर सटीक) नहीं हैं। अधिक दक्षता प्राप्त करने के लिए, बड़ी मात्रा में डेटा (लाखों मामलों के क्रम में) का विश्लेषण करना आवश्यक है और यह वर्तमान में असंभव है। यदि ऐप्पल शरीर में रक्त शर्करा के स्तर को गैर-आक्रामक रूप से मापने के लिए एक समाधान लाता है, तो यह आवश्यक मात्रा में कच्चा डेटा प्रदान कर सकता है। इसलिए, शोधकर्ता उत्सुकता से इंतजार कर रहे हैं कि इस उद्योग में एप्पल के प्रयास आगे कैसे विकसित होंगे।
स्रोत: AppleInsider
