न्यूयॉर्क: अमेरिका में मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के वैज्ञानिकों ने एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल विकसित किया है जो पहले ही अनुमान लगा सकता है कि कौन से SARS-CoV-2 वेरिएंट से संक्रमण की नई लहरें पैदा होने की संभावना है।
वायरल ट्रांसमिशन की गतिशीलता की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्तमान मॉडल वैरिएंट-विशिष्ट प्रसार की भविष्यवाणी नहीं करते हैं।
एमआईटी के स्लोअन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट के रेटसेफ लेवी के नेतृत्व वाली टीम ने ग्लोबल इनिशिएटिव ऑन शेयरिंग एवियन इन्फ्लुएंजा डेटा (जीआईएसएआईडी) द्वारा 30 देशों से एकत्र किए गए 9 मिलियन SARS-CoV-2 आनुवंशिक अनुक्रमों के विश्लेषण के आधार पर अध्ययन किया कि कौन से कारक वायरल प्रसार को आकार दे सकते हैं। , टीकाकरण दर, संक्रमण दर और अन्य कारकों पर डेटा के साथ।
निष्कर्ष पीएनएएस नेक्सस पत्रिका में प्रकाशित हुए हैं।
इस विश्लेषण से उभरे पैटर्न का उपयोग मशीन लर्निंग-सक्षम जोखिम मूल्यांकन मॉडल बनाने के लिए किया गया था। मॉडल प्रत्येक देश में 72.8 प्रतिशत वेरिएंट का पता लगा सकता है जो पता लगाने के बाद केवल एक सप्ताह की अवलोकन अवधि के बाद अगले तीन महीनों में प्रति मिलियन लोगों पर कम से कम 1,000 मामलों का कारण बनेगा।
दो सप्ताह के अवलोकन के बाद यह पूर्वानुमानित प्रदर्शन बढ़कर 80.1 प्रतिशत हो जाता है।
सबसे मजबूत भविष्यवाणियों में से एक वैरिएंट संक्रामक हो जाएगा, वैरिएंट के कारण होने वाले संक्रमण का प्रारंभिक प्रक्षेपवक्र, वैरिएंट के स्पाइक उत्परिवर्तन, और अवलोकन अवधि के दौरान एक नए वैरिएंट के उत्परिवर्तन सबसे प्रमुख वैरिएंट से कितने भिन्न हैं।
अध्ययन में शोधकर्ताओं ने कहा, “यह कार्य एक विश्लेषणात्मक ढांचा प्रदान करता है जो नए SARS-CoV-2 वेरिएंट के प्रसार जोखिम पर बेहतर प्रारंभिक संकेत प्रदान करने के लिए मशीन-लर्निंग मॉडल के माध्यम से आनुवंशिक अनुक्रम डेटा और महामारी विज्ञान डेटा सहित कई डेटा स्रोतों का लाभ उठाता है।” .
अधिक शोध का आह्वान करते हुए, उन्होंने नोट किया कि मॉडलिंग दृष्टिकोण संभावित रूप से अन्य श्वसन वायरस जैसे इन्फ्लूएंजा, एवियन फ्लू वायरस, या अन्य कोरोनवीरस तक बढ़ाया जा सकता है।
