কাশির শব্দ শুনেই বোঝা যাবে করোনায় সংক্রমিত কি না, এল নতুন AI প্রযুক্তি!

#নয়াদিল্লি: উপসর্গহীন বা মৃদু উপসর্গের রোগীরা এই সংক্রমণ পরিস্থিতিতে একটি বড় চিন্তার বিষয়। কারণ অনেক সময়ে তাঁরা বুঝে ওঠার আগেই সংক্রমিত হন। অনেকে আবার বুঝতে না পেরে অবলীলায় ঘুরে বেড়ান। এ বার এই সমস্যার খানিকটা সমাধান দিচ্ছে একটি নতুন AI ( আর্টিফিসিয়াল ইনটেলিজেন্স) টুল। এ ক্ষেত্রে কোনও উপসর্গহীন বা মৃদু উপসর্গের রোগীর কাশির শব্দ শুনে ওই টুল জানান দেবে সংশ্লিষ্ট ব্যক্তির শরীরে করোনা সংক্রমণের সম্ভাবনা আছে কি না।এ বিষয়ে ম্যাসাচুসেটস ইন্সটিটিউট অফ টেকনোলজি (MIT)-র গবেষকরা জানাচ্ছেন, উপসর্গহীন বা মৃদু উপসর্গের রোগীদের, সুস্থ যে কোনও ব্যক্তি থেকে আলাদা করা যেতে পারে। তাঁদের কাশি বা সর্দির উপসর্গ কিন্তু সুস্থ ব্যক্তির থেকে আলাদা। তবে কাশির শব্দ শুনে মানুষের কানের পক্ষে তা আলাদা করা সম্ভব নয়। এই কাজ করতে পারে AI টুল। গবেষকরা জানাচ্ছেন, শীঘ্রই এই টুলকে অ্যাপের আকারে আনার চেষ্টা করা হচ্ছে। যাতে নিজেদের ফোনে এই অ্যাপ ব্যবহারের মাধ্যমে আরও সহজ হয়ে ওঠে সংক্রমিতকে সনাক্ত করার চেষ্টা। এই অ্যাপ FDA অনুমোদিত হবে বলেও জানা গিয়েছে।

IEEE জার্নাল অফ ইঞ্জিনিয়ারিং ইন মেডিসিন অ্যান্ড বায়োলজিতে প্রকাশিত এই সমীক্ষায় গবেষকরা জানাচ্ছেন কোনও স্মার্টফোন, ল্যাপটপ বা ডেস্কটপের মাধ্যমে এই কাশির শব্দ রেকর্ডিং করা হলেও AI সনাক্ত করতে পারে সেই কাশির ধরন। এ ক্ষেত্রে কোভিড আক্রান্ত ৯৮.৫ শতাংশ মানুষের কাশির শব্দ শুনে সঠিক ভাবে নির্ণয় করতে পারে এই টুল। উপসর্গহীন রোগীদের ক্ষেত্রে ১০০ শতাংশ কাজ করে এই টুল। ইতিমধ্যেই বহু মানুষের কাশির রেকর্ডিংয়ের নমুনা পরীক্ষার মাধ্যমে এই টুলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে।MIT-র অটো ID ল্যাবরেটরির গবেষক ও এই জার্নালের সহ লেখক ব্রায়ান সুবিরানা জানাচ্ছেন, এই ডায়াগনস্টিক টুলের সাহায্যে সংক্রমণ প্রতিরোধে আরও কার্যকরী ভাবে লড়াই করা যাবে। যদি প্রত্যেকে ক্লাসরুমে, ফ্যাক্টরিতে বা রেস্তোঁরায় যাওয়ার আগে এই অ্যাপ বা টুলের ব্যবহার করেন, তা হলে সচেতনতা আরও বাড়বে। নিজেদের ফোনের অ্যাপে কাশির শব্দ রেকর্ড করার মাধ্যমে অনেকেই সংক্রমণ নিয়ে আগাম প্রস্তুতি নিতে পারেন। প্রয়োজনে চিকিৎসকদের পরামর্শ নিতে পারেন।এই টুলের ডেভেলপররা জানাচ্ছেন, নানা ধরনের ভোকাল কর্ডের শব্দের মধ্যে পার্থক্য সুনিশ্চিত করতে প্রথমে এই মডেলটিকে জেনারেল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ResNet50-তে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। এর পর এর নিউরাল নেটওয়ার্কের কাজ অর্থাৎ নানা ধরনের কাশি তথা রেসপিরেটরি রেসপন্স নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা হয়েছে। চূড়ান্ত পর্যায়ে স্বাভাবিক ও ভাইরাল কোনও কাশির ক্ষেত্রে পৃথকীকরণের জন্য এতে একটি অ্যালগরিদম ইনস্টল করা হয়েছে।