यह एक अतिथि पोस्ट है, जिसके सह-लेखक HSR.health के अजय के गुप्ता, जीन फेलिप टेओटोनियो और पॉल ए चर्चयार्ड हैं।
एचएसआर।स्वास्थ्य एक भू-स्थानिक स्वास्थ्य जोखिम विश्लेषण फर्म है जिसका दृष्टिकोण यह है कि वैश्विक स्वास्थ्य चुनौतियों को मानवीय सरलता और डेटा एनालिटिक्स के केंद्रित और सटीक अनुप्रयोग के माध्यम से हल किया जा सकता है। इस पोस्ट में, हम ज़ूनोटिक रोग की रोकथाम के लिए एक दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं जिसका उपयोग किया जाता है Amazon SageMaker की भू-स्थानिक क्षमताएं एक ऐसा उपकरण बनाना जो स्वास्थ्य वैज्ञानिकों को अधिक सटीक बीमारी फैलाने की जानकारी प्रदान करता है ताकि उन्हें अधिक जीवन बचाने में मदद मिल सके।
ज़ूनोटिक रोग जानवरों और मनुष्यों दोनों को प्रभावित करते हैं। किसी रोग का पशु से मनुष्य में संक्रमण को कहा जाता है spillover, एक ऐसी घटना है जो हमारे ग्रह पर लगातार घटित होती रहती है। रोग नियंत्रण और रोकथाम केंद्र जैसे स्वास्थ्य संगठनों के अनुसार (सीडीसी) और विश्व स्वास्थ्य संगठन (कौन), चीन के वुहान में एक वेट मार्केट में एक स्पिलओवर घटना संभवतः कोरोनोवायरस बीमारी 2019 (कोविड-19) का कारण बनी। अध्ययनों से पता चलता है कि फल चमगादड़ों में पाए जाने वाले एक वायरस में महत्वपूर्ण उत्परिवर्तन हुए, जिससे वह मनुष्यों को संक्रमित कर सका। सीओवीआईडी-19 के प्रारंभिक रोगी, या 'रोगी शून्य' ने संभवतः बाद में स्थानीय प्रकोप शुरू किया जो अंततः अंतरराष्ट्रीय स्तर पर फैल गया। एचएसआर.स्वास्थ्यज़ूनोटिक स्पिलओवर रिस्क इंडेक्स का उद्देश्य अंतरराष्ट्रीय सीमाओं को पार करने और व्यापक वैश्विक प्रभाव पैदा करने से पहले इन शुरुआती प्रकोपों की पहचान करने में सहायता करना है।
क्षेत्रीय प्रकोपों के प्रसार के खिलाफ सार्वजनिक स्वास्थ्य का मुख्य हथियार रोग निगरानी है: सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणाली के विभिन्न स्तरों के बीच रोग रिपोर्टिंग, जांच और डेटा संचार की एक संपूर्ण इंटरलॉकिंग प्रणाली। यह प्रणाली न केवल मानवीय कारकों पर निर्भर है, बल्कि रोग डेटा एकत्र करने, पैटर्न का विश्लेषण करने और स्थानीय से क्षेत्रीय से केंद्रीय स्वास्थ्य अधिकारियों तक डेटा स्थानांतरण की एक सुसंगत और निरंतर धारा बनाने के लिए प्रौद्योगिकी और संसाधनों पर भी निर्भर है।
जिस गति से COVID-19 एक स्थानीय प्रकोप से हर एक महाद्वीप में मौजूद वैश्विक बीमारी में बदल गया, वह अधिक कुशल और सटीक रोग निगरानी प्रणाली बनाने के लिए नवीन प्रौद्योगिकी का उपयोग करने की सख्त आवश्यकता का एक गंभीर उदाहरण होना चाहिए।
ज़ूनोटिक रोग फैलने का जोखिम कई सामाजिक, पर्यावरणीय और भौगोलिक कारकों से तेजी से जुड़ा हुआ है जो प्रभावित करते हैं कि मनुष्य वन्यजीवों के साथ कितनी बार बातचीत करते हैं। एचएसआर.स्वास्थ्य का ज़ूनोटिक रोग स्पिलओवर जोखिम सूचकांक ऐतिहासिक रूप से ज्ञात 20 से अधिक विशिष्ट भौगोलिक, सामाजिक और पर्यावरणीय कारकों का उपयोग करता है जो मानव-वन्यजीव संपर्क के जोखिम को प्रभावित करते हैं और इसलिए ज़ूनोटिक रोग स्पिलओवर जोखिम को प्रभावित करते हैं। इनमें से कई कारकों को उपग्रह इमेजरी और रिमोट सेंसिंग के संयोजन के माध्यम से मैप किया जा सकता है।
इस पोस्ट में, हम जानेंगे कि एचएसआर कैसे होता है।स्वास्थ्य जोखिम सूचकांक विकसित करने के लिए उपग्रह इमेजरी और रिमोट सेंसिंग से प्रासंगिक सुविधाओं को पुनः प्राप्त करने के लिए सेजमेकर भू-स्थानिक क्षमताओं का उपयोग करता है। सेजमेकर भू-स्थानिक क्षमताएं डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग (एमएल) इंजीनियरों के लिए भू-स्थानिक डेटा का उपयोग करके मॉडल बनाना, प्रशिक्षित करना और तैनात करना आसान बनाती हैं। सेजमेकर भू-स्थानिक क्षमताओं के साथ, आप बड़े पैमाने पर भू-स्थानिक डेटासेट को कुशलतापूर्वक बदल सकते हैं या समृद्ध कर सकते हैं, पूर्व-प्रशिक्षित एमएल मॉडल के साथ मॉडल निर्माण में तेजी ला सकते हैं, और 3 डी त्वरित ग्राफिक्स और अंतर्निहित विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करके एक इंटरैक्टिव मानचित्र पर मॉडल भविष्यवाणियों और भू-स्थानिक डेटा का पता लगा सकते हैं।
जोखिम न्यूनीकरण के लिए एमएल और भू-स्थानिक डेटा का उपयोग करना
विशिष्ट प्रकार की विसंगतियों की पहचान करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने की क्षमता के कारण स्थानिक या अस्थायी डेटा पर विसंगति का पता लगाने के लिए एमएल अत्यधिक प्रभावी है। स्थानिक डेटा, जो वस्तुओं की भौतिक स्थिति और आकार से संबंधित होता है, में अक्सर जटिल पैटर्न और संबंध होते हैं जिनका विश्लेषण करना पारंपरिक एल्गोरिदम के लिए मुश्किल हो सकता है।
भू-स्थानिक डेटा के साथ एमएल को शामिल करने से विसंगतियों और असामान्य पैटर्न का व्यवस्थित रूप से पता लगाने की क्षमता बढ़ जाती है, जो प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों के लिए आवश्यक है। ये प्रणालियाँ पर्यावरण निगरानी, आपदा प्रबंधन और सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण हैं। ऐतिहासिक भू-स्थानिक डेटा का उपयोग करके पूर्वानुमानित मॉडलिंग संगठनों को संभावित भविष्य की घटनाओं की पहचान करने और तैयार करने की अनुमति देता है। ये घटनाएँ प्राकृतिक आपदाओं और यातायात व्यवधानों से लेकर, जैसा कि इस पोस्ट में चर्चा की गई है, बीमारी के प्रकोप तक होती हैं।
ज़ूनोटिक स्पिलओवर जोखिमों का पता लगाना
ज़ूनोटिक स्पिलओवर जोखिमों की भविष्यवाणी करने के लिए, एचएसआर।स्वास्थ्य ने मल्टीमॉडल दृष्टिकोण अपनाया है। डेटा प्रकारों के मिश्रण का उपयोग करके - जिसमें पर्यावरण, जैव-भौगोलिक और महामारी विज्ञान संबंधी जानकारी शामिल है - यह विधि रोग की गतिशीलता का व्यापक मूल्यांकन करने में सक्षम बनाती है। सक्रिय उपायों को विकसित करने और प्रकोपों पर त्वरित प्रतिक्रिया को सक्षम करने के लिए ऐसा बहुआयामी परिप्रेक्ष्य महत्वपूर्ण है।
दृष्टिकोण में निम्नलिखित घटक शामिल हैं:
- रोग और प्रकोप डेटा - एचएसआर।स्वास्थ्य द्वारा उपलब्ध कराए गए व्यापक रोग और प्रकोप डेटा का उपयोग करता है गिदोन और विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ), वैश्विक महामारी विज्ञान संबंधी जानकारी के दो विश्वसनीय स्रोत हैं। यह डेटा विश्लेषणात्मक ढांचे में एक मूलभूत स्तंभ के रूप में कार्य करता है। गिदोन के लिए, डेटा को एपीआई के माध्यम से और डब्ल्यूएचओ, एचएसआर के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है।स्वास्थ्य पिछले रोग प्रकोप रिपोर्टों से प्रकोप डेटा प्राप्त करने के लिए एक बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम) बनाया है।
- पृथ्वी अवलोकन डेटा - पर्यावरणीय कारक, भूमि उपयोग विश्लेषण और आवास परिवर्तन का पता लगाना ज़ूनोटिक जोखिम का आकलन करने के अभिन्न अंग हैं। ये अंतर्दृष्टि उपग्रह-आधारित पृथ्वी अवलोकन डेटा से प्राप्त की जा सकती है। एचएसआर।स्वास्थ्य बड़े पैमाने पर भू-स्थानिक डेटासेट तक पहुंचने और हेरफेर करने के लिए सेजमेकर भू-स्थानिक क्षमताओं का उपयोग करके पृथ्वी अवलोकन डेटा के उपयोग को सुव्यवस्थित करने में सक्षम है। सेजमेकर जियोस्पेशियल एक समृद्ध डेटा कैटलॉग प्रदान करता है, जिसमें यूएसजीएस लैंडसैट-8, सेंटिनल-1, सेंटिनल-2 और अन्य के डेटासेट शामिल हैं। प्लैनेट लैब्स से उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजरी जैसे अन्य डेटासेट लाना भी संभव है।
- जोखिम के सामाजिक निर्धारक - जैविक और पर्यावरणीय कारकों से परे, एचएसआर की टीम।स्वास्थ्य सामाजिक निर्धारकों पर भी विचार किया जाता है, जो विभिन्न सामाजिक-आर्थिक और जनसांख्यिकीय संकेतकों को शामिल करते हैं, और ज़ूनोटिक स्पिलओवर गतिशीलता को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
इन घटकों से, एच.एस.आर।स्वास्थ्य विभिन्न कारकों की एक श्रृंखला का मूल्यांकन किया गया है, और निम्नलिखित विशेषताओं को ज़ूनोटिक स्पिलओवर जोखिमों की पहचान के लिए प्रभावशाली के रूप में पहचाना गया है:
- पशु आवास और रहने योग्य क्षेत्र - संभावित ज़ूनोटिक मेजबानों के आवास और उनके रहने योग्य क्षेत्रों को समझना संचरण जोखिम का आकलन करने के लिए मौलिक है।
- जनसंख्या केंद्र - घनी आबादी वाले क्षेत्रों से निकटता एक महत्वपूर्ण विचार है क्योंकि यह मानव-पशु संपर्क की संभावना को प्रभावित करती है।
- घर का खोना - प्राकृतिक आवासों का क्षरण, विशेष रूप से वनों की कटाई के माध्यम से, जूनोटिक स्पिलओवर घटनाओं में तेजी ला सकता है।
- मानव-वन्यभूमि इंटरफ़ेस - वे क्षेत्र जहां मानव बस्तियां वन्यजीवों के आवासों के साथ मिलती हैं, जूनोटिक संचरण के लिए संभावित हॉटस्पॉट हैं।
- सामाजिक विशेषताएँ - सामाजिक आर्थिक और सांस्कृतिक कारक जूनोटिक जोखिम और एचएसआर पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं।स्वास्थ्य इनकी भी जांच करता है.
- मानव स्वास्थ्य विशेषताएँ - स्थानीय मानव आबादी की स्वास्थ्य स्थिति एक आवश्यक चर है क्योंकि यह संवेदनशीलता और संचरण गतिशीलता को प्रभावित करती है।
समाधान अवलोकन
एचएसआर।स्वास्थ्यके वर्कफ़्लो में डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फ़ीचर निष्कर्षण और एमएल तकनीकों का उपयोग करके सूचनात्मक विज़ुअलाइज़ेशन का निर्माण शामिल है। यह डेटा के विकास को उसके कच्चे रूप से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि तक स्पष्ट रूप से समझने की अनुमति देता है।
निम्नलिखित वर्कफ़्लो का एक दृश्य प्रतिनिधित्व है, जो गिदोन से इनपुट डेटा, पृथ्वी अवलोकन डेटा और जोखिम डेटा के सामाजिक निर्धारक से शुरू होता है।
सेजमेकर भू-स्थानिक क्षमताओं का उपयोग करके उपग्रह इमेजरी को पुनः प्राप्त करें और संसाधित करें
सैटेलाइट डेटा जोखिम सूचकांक के निर्माण के लिए किए गए विश्लेषण की आधारशिला बनाता है, जो पर्यावरणीय परिवर्तनों पर महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करता है। उपग्रह इमेजरी, एचएसआर से अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए।स्वास्थ्य का उपयोग करता है पृथ्वी अवलोकन नौकरियां (ईओजे)। ईओजे पृथ्वी की सतह से एकत्र किए गए रैस्टर डेटा के अधिग्रहण और परिवर्तन को सक्षम करते हैं। एक ईओजे एक निर्दिष्ट डेटा स्रोत से उपग्रह इमेजरी प्राप्त करता है - उदाहरण के लिए, एक उपग्रह तारामंडल - एक विशिष्ट क्षेत्र और समय अवधि में। इसके बाद यह पुनर्प्राप्त छवियों पर एक या अधिक मॉडल लागू करता है।
इसके अतिरिक्त, अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले भू-स्थानिक पुस्तकालयों के साथ पहले से स्थापित एक भू-स्थानिक नोटबुक प्रदान करता है। यह नोटबुक पायथन नोटबुक वातावरण के भीतर भू-स्थानिक डेटा के प्रत्यक्ष दृश्य और प्रसंस्करण को सक्षम बनाता है। ईओजे को भू-स्थानिक नोटबुक वातावरण में बनाया जा सकता है।
EOJ को कॉन्फ़िगर करने के लिए, निम्नलिखित पैरामीटर का उपयोग किया जाता है:
- इनपुट कॉन्फिग - इनपुट कॉन्फ़िगरेशन डेटा स्रोतों और डेटा अधिग्रहण के दौरान उपयोग किए जाने वाले फ़िल्टरिंग मानदंड को निर्दिष्ट करता है:
- रास्टरडेटा संग्रहArn - उस उपग्रह को निर्दिष्ट करता है जिससे डेटा एकत्र करना है।
- ब्याज की क्षेत्र - रुचि का भौगोलिक क्षेत्र (एओआई) छवि संग्रह के लिए बहुभुज सीमाओं को परिभाषित करता है।
- टाइमरेंजफ़िल्टर - ब्याज की समय सीमा:
{StartTime: <string>, EndTime: <string>}
. - संपत्ति फ़िल्टर - अतिरिक्त संपत्ति फ़िल्टर, जैसे क्लाउड कवरेज का स्वीकार्य प्रतिशत या वांछित सूर्य अज़ीमुथ कोण।
- जॉबकॉन्फिग - यह कॉन्फ़िगरेशन पुनर्प्राप्त उपग्रह छवि डेटा पर लागू किए जाने वाले कार्य के प्रकार को परिभाषित करता है। यह बैंड गणित, रेज़ैम्पलिंग, जियोमोज़ेक या क्लाउड रिमूवल जैसे ऑपरेशनों का समर्थन करता है।
निम्नलिखित उदाहरण कोड क्लाउड हटाने के लिए ईओजे चलाने को दर्शाता है, जो एचएसआर द्वारा निष्पादित चरणों का प्रतिनिधि है।स्वास्थ्य:
एचएसआर।स्वास्थ्य डेटा को प्रीप्रोसेस करने और प्रासंगिक सुविधाओं को निकालने के लिए कई ऑपरेशनों का उपयोग किया। इसमें भूमि आवरण वर्गीकरण, तापमान भिन्नता का मानचित्रण और वनस्पति सूचकांक जैसे ऑपरेशन शामिल हैं।
वनस्पति स्वास्थ्य को इंगित करने के लिए प्रासंगिक एक वनस्पति सूचकांक सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक (एनडीवीआई) है। एनडीवीआई निकट-अवरक्त प्रकाश, जिसे वनस्पति प्रतिबिंबित करती है, और लाल प्रकाश, जिसे वनस्पति अवशोषित करती है, का उपयोग करके वनस्पति स्वास्थ्य की मात्रा निर्धारित करती है। समय के साथ एनडीवीआई की निगरानी से वनस्पति में परिवर्तन का पता चल सकता है, जैसे वनों की कटाई जैसी मानवीय गतिविधियों का प्रभाव।
निम्नलिखित कोड स्निपेट दर्शाता है कि क्लाउड हटाने के माध्यम से पारित किए गए डेटा के आधार पर एनडीवीआई जैसे वनस्पति सूचकांक की गणना कैसे की जाए:
हम सेजमेकर भू-स्थानिक क्षमताओं का उपयोग करके जॉब आउटपुट की कल्पना कर सकते हैं। सेजमेकर भू-स्थानिक क्षमताएं आपको बेस मैप पर मॉडल भविष्यवाणियों को ओवरले करने और सहयोग को आसान बनाने के लिए स्तरित विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करने में मदद कर सकती हैं। जीपीयू-संचालित इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़र और पायथन नोटबुक के साथ, एक दृश्य में लाखों डेटा बिंदुओं का पता लगाना संभव है, जिससे अंतर्दृष्टि और परिणामों की सहयोगात्मक खोज की सुविधा मिलती है।
इस पोस्ट में उल्लिखित चरण एचएसआर की कई रेखापुंज-आधारित विशेषताओं में से केवल एक को प्रदर्शित करते हैं।स्वास्थ्य जोखिम सूचकांक बनाने के लिए निकाला गया है।
स्वास्थ्य और सामाजिक डेटा के साथ रेखापुंज-आधारित सुविधाओं का संयोजन
रास्टर प्रारूप में प्रासंगिक सुविधाओं को निकालने के बाद, एच.एस.आर।स्वास्थ्य प्रशासनिक सीमा बहुभुजों के भीतर रैस्टर डेटा को एकत्र करने के लिए जोनल सांख्यिकी का उपयोग किया जाता है, जहां सामाजिक और स्वास्थ्य डेटा सौंपा जाता है। विश्लेषण में रेखापुंज और वेक्टर भू-स्थानिक डेटा का संयोजन शामिल है। इस प्रकार का एकत्रीकरण जियोडेटाफ्रेम में रैस्टर डेटा के प्रबंधन की अनुमति देता है, जो अंतिम जोखिम सूचकांक का उत्पादन करने के लिए स्वास्थ्य और सामाजिक डेटा के साथ इसके एकीकरण की सुविधा प्रदान करता है।
निम्नलिखित कोड स्निपेट दर्शाता है कि रैस्टर डेटा को प्रशासनिक वेक्टर सीमाओं में कैसे एकत्रित किया जाए:
निकाली गई सुविधाओं का प्रभावी ढंग से मूल्यांकन करने के लिए, प्रत्येक सुविधा का प्रतिनिधित्व करने वाले कारकों की भविष्यवाणी करने के लिए एमएल मॉडल का उपयोग किया जाता है। उपयोग किए गए मॉडलों में से एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) है। एसवीएम मॉडल जोखिम मूल्यांकन को सूचित करने वाले डेटा के भीतर पैटर्न और एसोसिएशन को प्रकट करने में सहायता करता है।
सूचकांक जोखिम स्तरों के मात्रात्मक मूल्यांकन का प्रतिनिधित्व करता है, जिसकी गणना विभिन्न क्षेत्रों में संभावित स्पिलओवर घटनाओं को समझने में सहायता के लिए इन कारकों के भारित औसत के रूप में की जाती है।
बाईं ओर का निम्नलिखित आंकड़ा 2018-2023 के बीच वन क्षेत्र में गणना किए गए परिवर्तन के साथ उत्तरी पेरू में परीक्षण क्षेत्र के दृश्य से जिला प्रशासनिक स्तर तक छवि वर्गीकरण के एकत्रीकरण को दर्शाता है। वनों की कटाई उन प्रमुख कारकों में से एक है जो ज़ूनोटिक स्पिलओवर के जोखिम को निर्धारित करते हैं। दाईं ओर का आंकड़ा कवर किए गए क्षेत्रों के भीतर ज़ूनोटिक स्पिलओवर जोखिम की गंभीरता के स्तर को उजागर करता है, जो उच्चतम (लाल) से लेकर निम्नतम (गहरा हरा) जोखिम तक है। दृश्य में कैप्चर किए गए भूमि आवरण की विविधता के कारण इस क्षेत्र को छवि वर्गीकरण के लिए प्रशिक्षण क्षेत्रों में से एक के रूप में चुना गया था, जिसमें शामिल हैं: शहरी, वन, रेत, पानी, घास के मैदान और कृषि, अन्य। इसके अतिरिक्त, यह वनों की कटाई और मनुष्यों और जानवरों के बीच बातचीत के कारण संभावित ज़ूनोटिक स्पिलओवर घटनाओं के लिए रुचि के कई क्षेत्रों में से एक है।
रोग के प्रकोप, पृथ्वी अवलोकन डेटा, सामाजिक निर्धारक और एमएल तकनीकों पर ऐतिहासिक डेटा को शामिल करते हुए, इस मल्टी-मोडल दृष्टिकोण को अपनाकर, हम जूनोटिक स्पिलओवर जोखिम को बेहतर ढंग से समझ और भविष्यवाणी कर सकते हैं, अंततः रोग निगरानी और रोकथाम रणनीतियों को सबसे बड़े प्रकोप जोखिम वाले क्षेत्रों में निर्देशित कर सकते हैं। निम्नलिखित स्क्रीनशॉट ज़ूनोटिक स्पिलओवर जोखिम विश्लेषण से आउटपुट का एक डैशबोर्ड दिखाता है। यह जोखिम विश्लेषण इस बात पर प्रकाश डालता है कि नए संभावित ज़ूनोटिक प्रकोपों के लिए संसाधन और निगरानी कहाँ हो सकती है ताकि अगली बीमारी को स्थानिक या नई महामारी बनने से पहले रोका जा सके।
महामारी की रोकथाम के लिए एक नया दृष्टिकोण
1998 में, मलेशिया में निपाह नदी के किनारे, 1998 की शरद ऋतु और 1999 के वसंत के बीच, 265 लोग एक अज्ञात वायरस से संक्रमित हो गए थे जो तीव्र एन्सेफलाइटिस और गंभीर श्वसन संकट का कारण बना। उनमें से 105 की मृत्यु हो गई, मृत्यु दर 39.6% है। इसके विपरीत, कोविड-19 की अनुपचारित मृत्यु दर 6.3% है। तब से, निपाह वायरस, जैसा कि अब इसे कहा जाता है, अपने वन निवास स्थान से बाहर निकल गया है और 20 से अधिक घातक प्रकोपों का कारण बना है, ज्यादातर भारत और बांग्लादेश में।
निपाह जैसे वायरस हर साल सामने आते हैं, जो हमारे दैनिक जीवन के लिए चुनौतियां पैदा करते हैं, खासकर उन देशों में जहां रोग निगरानी और पहचान के लिए मजबूत, स्थायी और मजबूत प्रणाली स्थापित करना अधिक कठिन है। ये पहचान प्रणालियाँ ऐसे वायरस से जुड़े जोखिमों को कम करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
समाधान जो एमएल और भू-स्थानिक डेटा का उपयोग करते हैं, जैसे कि ज़ूनोटिक स्पिलओवर रिस्क इंडेक्स, स्थानीय सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों को उच्चतम जोखिम वाले क्षेत्रों में संसाधन आवंटन को प्राथमिकता देने में सहायता कर सकते हैं। ऐसा करके, वे सीमाओं से परे फैलने से पहले क्षेत्रीय प्रकोपों का पता लगाने और उन्हें रोकने के लिए लक्षित और स्थानीयकृत निगरानी उपाय स्थापित कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण बीमारी के प्रकोप के प्रभाव को महत्वपूर्ण रूप से सीमित कर सकता है और जीवन बचा सकता है।
निष्कर्ष
इस पोस्ट ने दर्शाया कि कैसे एच.एस.आर।स्वास्थ्य भू-स्थानिक डेटा, स्वास्थ्य, सामाजिक निर्धारक और एमएल को एकीकृत करके ज़ूनोटिक स्पिलओवर जोखिम सूचकांक को सफलतापूर्वक विकसित किया गया। सेजमेकर का उपयोग करके, टीम ने एक स्केलेबल वर्कफ़्लो बनाया जो संभावित भविष्य की महामारी के सबसे महत्वपूर्ण खतरों को इंगित कर सकता है। इन जोखिमों के प्रभावी प्रबंधन से वैश्विक बीमारी के बोझ में कमी आ सकती है। महामारी के जोखिम को कम करने के पर्याप्त आर्थिक और सामाजिक लाभों को बढ़ा-चढ़ाकर नहीं बताया जा सकता है, इसके लाभ क्षेत्रीय और वैश्विक स्तर पर भी बढ़ रहे हैं।
एचएसआर।स्वास्थ्य ज़ूनोटिक स्पिलओवर रिस्क इंडेक्स के प्रारंभिक कार्यान्वयन के लिए सेजमेकर भू-स्थानिक क्षमताओं का उपयोग किया गया और अब सूचकांक को और विकसित करने और दुनिया भर के अतिरिक्त क्षेत्रों में इसके अनुप्रयोग का विस्तार करने के लिए साझेदारी के साथ-साथ मेजबान देशों और फंडिंग स्रोतों से समर्थन की मांग की जा रही है। एचएसआर के बारे में अधिक जानकारी के लिए।स्वास्थ्य और ज़ूनोटिक स्पिलओवर रिस्क इंडेक्स, पर जाएँ www.hsr.health.
सेजमेकर भू-स्थानिक विशेषताओं की खोज करके पृथ्वी अवलोकन डेटा को अपनी स्वास्थ्य देखभाल पहल में एकीकृत करने की क्षमता की खोज करें। अधिक जानकारी के लिए देखें Amazon SageMaker की भू-स्थानिक क्षमताएं, या संलग्न हों अतिरिक्त उदाहरण व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने के लिए.
लेखक के बारे में
अजय के गुप्ता HSR.health के सह-संस्थापक और सीईओ हैं, एक फर्म जो बीमारी के प्रसार और गंभीरता की भविष्यवाणी करने के लिए भू-स्थानिक तकनीक और एआई तकनीकों के माध्यम से स्वास्थ्य जोखिम विश्लेषण को बाधित और नवीनीकृत करती है। और उद्योग, सरकारों और स्वास्थ्य क्षेत्र को ये अंतर्दृष्टि प्रदान करता है ताकि वे भविष्य के जोखिमों का पूर्वानुमान लगा सकें, उन्हें कम कर सकें और उनका लाभ उठा सकें। काम के अलावा, आप अजय को माइक के पीछे यू2, स्टिंग, जॉर्ज माइकल, या इमेजिन ड्रैगन्स से अपने पसंदीदा पॉप संगीत की धुनें बजाते हुए कान के पर्दे फाड़ते हुए पा सकते हैं।
जीन फेलिप टेओटोनियो एक प्रेरित चिकित्सक और स्वास्थ्य सेवा गुणवत्ता और संक्रामक रोग महामारी विज्ञान में उत्साही विशेषज्ञ, जीन फेलिप एचएसआर.हेल्थ सार्वजनिक स्वास्थ्य टीम का नेतृत्व करते हैं। वह हमारे समय की सबसे बड़ी स्वास्थ्य चुनौतियों के लिए समाधान विकसित करने के लिए जियोएआई दृष्टिकोण का लाभ उठाकर बीमारी के वैश्विक बोझ को कम करके सार्वजनिक स्वास्थ्य में सुधार के साझा लक्ष्य की दिशा में काम करते हैं। काम के अलावा, उनके शौक में विज्ञान-फाई किताबें पढ़ना, लंबी पैदल यात्रा, इंग्लिश प्रीमियर लीग और बास गिटार बजाना शामिल हैं।
पॉल ए चर्चयार्डएचएसआर.हेल्थ के लिए सीटीओ और मुख्य भू-स्थानिक इंजीनियर, फर्म के साथ-साथ इसके पेटेंट और मालिकाना जियोएमडी प्लेटफॉर्म के लिए मुख्य बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए अपने व्यापक तकनीकी कौशल और विशेषज्ञता का उपयोग करते हैं। इसके अतिरिक्त, वह और डेटा साइंस टीम एचएसआर.हेल्थ द्वारा उत्पादित सभी स्वास्थ्य जोखिम सूचकांकों में भू-स्थानिक विश्लेषण और एआई/एमएल तकनीकों को शामिल करते हैं। काम के अलावा, पॉल एक स्व-सिखाया गया डीजे है और उसे बर्फ पसंद है।
जानोश वोस्चिट्ज़ एडब्ल्यूएस में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं, जो भू-स्थानिक एआई/एमएल में विशेषज्ञता रखते हैं। 15 वर्षों से अधिक के अनुभव के साथ, वह भू-स्थानिक डेटा का लाभ उठाने वाले नवीन समाधानों के लिए एआई और एमएल का लाभ उठाने में विश्व स्तर पर ग्राहकों का समर्थन करता है। उनकी विशेषज्ञता मशीन लर्निंग, डेटा इंजीनियरिंग और स्केलेबल वितरित सिस्टम तक फैली हुई है, जो सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एक मजबूत पृष्ठभूमि और स्वायत्त ड्राइविंग जैसे जटिल डोमेन में उद्योग विशेषज्ञता द्वारा संवर्धित है।
एम्मेट नेल्सन AWS में एक खाता कार्यकारी है जो स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान, पृथ्वी/पर्यावरण विज्ञान और शिक्षा क्षेत्रों में गैर-लाभकारी अनुसंधान ग्राहकों का समर्थन करता है। उनका प्राथमिक फोकस एनालिटिक्स, एआई/एमएल, हाई परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग (एचपीसी), जीनोमिक्स और मेडिकल इमेजिंग में उपयोग के मामलों को सक्षम करना है। एम्मेट 2020 में AWS में शामिल हुए और ऑस्टिन, TX में स्थित हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-hsr-health-is-limiting-risks-of-disease-spillover-from-animals-to-humans-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
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- अवशोषित कर लेता है
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