शास्त्रज्ञांनी तंत्रज्ञान शोधून काढलं ; माणसाचा मृत्यू कधी होणार हे समजू शकणार

‘मृत्यू’ हा अटळ असला तरी कुणाचा कधी मृत्यू होईल हे कोणीच सांगू शकत नाही…कुणाचा मृत्यू कधी,कुठे आणि कसा होईल हे संगता येतं नाही मात्र शास्त्रज्ञांनी (Artificial Intelligence Model) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडेल तयार करून मृत्यूची वेळ सांगणारे तंत्रज्ञान शोधून काढलं आहे, कदाचित यावर सामान्य माणसाचा विश्वास बसणार नाही पण हे खरंय… चला तर मग जाणून घेऊया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडेल बाबत…

शास्त्रज्ञांनी असं तंत्रज्ञान शोधून काढलं की , ज्यामुळे माणसाचा मृत्यू कधी होणार हे समजू शकतं. शास्त्रज्ञांनी (Artificial Intelligence Model) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडेल तयार केलं आहे, जे मृत्यूची वेळ सांगतं. हे मॉडेल एखाद्या व्यक्तीचा डेटा घेऊ शकते आणि त्याच्या भविष्याबद्दल अचूक माहिती देऊ शकते, ज्यामध्ये त्याच्या मृत्यूची वेळही समाविष्ट आहे. ऑडिटी सेंट्रल न्यूज वेबसाइटच्या रिपोर्टनुसार, या एआय मॉडेलचे नाव Life2vec आहे. जे डेन्मार्क आणि यूएसमधील शास्त्रज्ञांनी संयुक्तपणे तयार केलं आहे.

Life2Vec AI ही एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली

डेन्मार्कच्या टेक्निकल विद्यापीठामध्ये हे मॉडेल तयार करण्यात आले असून संशोधन करतांना डेन्मार्कच्या डेटाच्या आधारे तयार केलं गेले आहे, त्यामुळे हे शक्य आहे की ते इतर देशांच्या डेटाची अचूक चाचणी करू शकत नाही.या संशोधन मोहिमेचे प्रमुख सुने लेहमन यांनी केलं त्यांनी दिलेल्या माहितीवरून Life2Vec AI ही एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता(Artificial Intelligence Model) आहे.

Life2Vec ने AI सह आयुर्मानाचा अंदाज वर्तवण्याच्या नैतिकतेच्या संदर्भात महत्त्वपूर्ण स्वारस्य आणि वादविवाद निर्माण केले आहेत. प्रतिबंधात्मक आरोग्यसेवा सुधारू शकते आणि आयुष्य वाढवू शकते असं काहींचे म्हणणं आहे तर समीक्षक “मृत्यू गुण” प्राप्त करण्यापासून गोपनीयतेच्या जोखमी आणि मानसिक हानीबद्दल चेतावणी देतात. जसजशी AI क्षमता विकसित होत जाते, तसतसे हे मृत्यू कॅल्क्युलेटर मानवी जीवनावर भविष्यसूचक विश्लेषण कसे लागू केले जावे यावर महत्त्वाचे सामाजिक प्रश्न उपस्थित करत आहेत.

Life2Vec हे word2vec नावाच्या नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया तंत्रावर आधारित आहे, जे मोठ्या डेटासेटमधील शब्दांमधील संबंधांचे विश्लेषण करते. Life2Vec त्याऐवजी यूएस आणि यूके मधील 4 दशलक्षाहून अधिक डी-आयडेंटिफाइड इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्डच्या डेटासेटमधील व्हेरिएबल्समधील कनेक्शन पाहते. विशेषत:, Life2Vec लोकसंख्याशास्त्र, महत्त्वपूर्ण चिन्हे, निदान, औषधे, प्रक्रिया आणि प्रयोगशाळा एका वर्षाच्या आत होणाऱ्या मृत्यूशी 4,000 हून अधिक व्हेरिएबल्स कसे संबंधित आहेत याचे मूल्यांकन करण्यासाठी न्यूरल नेटवर्कचा वापर करते. हे नमुने एआय मॉडेल व्युत्पन्न करण्यासाठी वापरले जातात जे एखाद्या व्यक्तीसाठी 0% आणि 100% दरम्यान जोखीम स्कोअर आउटपुट करते, 12 महिन्यांच्या आत त्यांचा मृत्यू होण्याची शक्यता दर्शवते.

प्रशिक्षण डेटासेटमधील नमुन्यांशी इनपुट डेटामधील समानतेच्या आधारावर उच्च स्कोअर नजीकच्या मृत्यूचा धोका दर्शवतो. 10% पेक्षा कमी स्कोअर कमी धोका मानला जातो तर 30% पेक्षा जास्त जोखीम दर्शवतो. नियमितपणे विकसित होणाऱ्या मृत्यूच्या जोखमीची पुनर्गणना करण्यासाठी नवीन आरोग्य डेटासह सिस्टम सतत अद्यतनित केली जाऊ शकते.

क्लिनिकल निर्णय समर्थन: डॉक्टर त्यांच्या जोखीम प्रोफाइलवर आधारित रुग्णांना प्रतिबंधात्मक हस्तक्षेप, स्क्रीनिंग आणि उपचार योजना अधिक चांगल्या प्रकारे लक्ष्य करण्यासाठी Life2Vec स्कोअर वापरू शकतात. रुग्ण सशक्तीकरण: व्यक्ती त्यांचे गुण कमी करण्यासाठी शिफारस केलेल्या जीवनशैलीतील बदल किंवा स्क्रीनिंगसह त्यांच्या स्वतःच्या मृत्यूच्या जोखमीच्या स्कोअरमध्ये प्रवेश करू शकतात. ही जागरूकता वर्तन बदलण्यास प्रेरित करू शकते.

लोकसंख्या आरोग्य व्यवस्थापन: आरोग्य प्रणाली आणि विमा कंपन्या उप-लोकसंख्येचे जोखीम पातळीनुसार वर्गीकरण करू शकतात आणि संसाधन वाटपाचे मार्गदर्शन करू शकतात आणि सक्रिय काळजी देऊ शकतात. उच्च-जोखीम असलेल्या रुग्णांना अनुरूप पोहोच आणि समर्थन मिळू शकते.

औषध आणि नैदानिक ​​​​चाचणी विकास: फार्मास्युटिकल कंपन्या Life2Vec चा वापर उच्च-जोखीम असलेल्या रुग्णांच्या गटांना ओळखण्यासाठी, जोखीम कमी करण्यासाठी नवीन उपचारांची प्रभावीता मोजण्यासाठी आणि चाचण्यांमध्ये सुरक्षा संकेतांचे निरीक्षण करण्यासाठी करू शकतात. हेल्थकेअर पॉलिसी प्लॅनिंग: सरकारी आरोग्य एजन्सी आरोग्यसेवा पायाभूत सुविधा आणि कव्हरेज प्रोग्राम्सची योजना आखण्यासाठी लोकसंख्येच्या दीर्घायुष्याचा आणि आजारपणाच्या ट्रेंडचा अंदाज लावण्यासाठी जोखीम अंदाज विश्लेषणाचा फायदा घेऊ शकतात. नैतिक विचार त्याचे संभाव्य फायदे असूनही, Life2Vec AI hum च्या प्रमाणासंबंधी अनेक नैतिक मुद्दे उपस्थित करते

गोपनीयता जोखीम – सर्वात प्रभावीपणे कार्य करण्यासाठी, सिस्टमला संभाव्य हॅकिंग, लीक किंवा गैरवापर होण्याची शक्यता असलेल्या वैयक्तिक आरोग्य डेटामध्ये प्रवेश करणे आवश्यक आहे. डेटा शेअरिंग आणि पारदर्शकता यावर कठोर नियंत्रणे आवश्यक आहेत. मानसशास्त्रीय हानी – उच्च जोखीम स्कोअर प्राप्त केल्याने मृत्यूबद्दल चिंता वाढवताना व्यक्तींच्या कल्याणावर किंवा नियंत्रणाच्या भावनेवर नकारात्मक परिणाम होऊ शकतो. जोखीम अंदाज सावधपणे आणि संवेदनशीलपणे संप्रेषित केले पाहिजे. अल्गोरिदमिक बायस – जर अंतर्निहित डेटामध्ये पूर्वाग्रह असतील तर, अंदाज चुकीच्या पद्धतीने विशिष्ट लोकसंख्याशास्त्रासाठी जोखमीचा अंदाज लावू शकतात. अयोग्य आउटपुटसाठी सतत ऑडिट करणे आवश्यक आहे.

अमानवीकरण प्रभाव – एआय-व्युत्पन्न जोखीम स्कोअरमध्ये जीवन कमी केल्याने आरोग्यसेवा निर्णय घेण्यामधील प्रतिष्ठा आणि वैयक्तिक स्वायत्तता कमी होऊ शकते. तंत्रज्ञानाने मानवी निर्णय बदलण्याऐवजी वाढवले ​​पाहिजे. अनपेक्षित परिणाम – व्यापक दत्तक उच्च-जोखीम असलेल्या व्यक्तींसाठी प्रतिबंधित प्रवेश किंवा कव्हरेजला प्रोत्साहन देऊ शकते किंवा जीवनाच्या गुणवत्तेऐवजी आयुष्य वाढवण्याच्या दिशेने वैद्यकीय निवडी करू शकतात. इक्विटीवरील प्रभावाचे मूल्यांकन आवश्यक आहे.

विकसक हेतू आणि प्रतिसाद Life2Vec चे निर्माते म्हणतात की जीव वाचवताना अधिक वैयक्तिकृत जोखमीच्या अंतर्दृष्टीद्वारे प्रतिबंधात्मक आरोग्य सेवा प्रवेशाचा विस्तार करणे हे त्यांचे ध्येय आहे. तथापि, ते भविष्यसूचक विश्लेषणाभोवती वैध शंका मान्य करतात. नैतिक समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी विकासक मॉडेल अचूकता, ऑडिटिबिलिटी आणि निष्पक्षता यांना प्राधान्य देतात. कंपनी अद्याप हे साधन थेट ग्राहकांना किंवा आरोग्य यंत्रणांना उपलब्ध करून देत नाही. त्याऐवजी प्रस्तावित वापर प्रकरणांचे पुनरावलोकन केल्यानंतर ते आरोग्यसेवा उत्पादनांमध्ये Life2Vec आउटपुट समाकलित करण्यासाठी भागीदारांसाठी अॅप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (API) ऑफर करतात. एन्थ्रोपिक पशुवैद्य भागीदार जबाबदार डेटा सराव सुनिश्चित करण्यासाठी आणि ग्राहकांना तोंड देणारे इंटरफेस सह-विकसित करण्याचे उद्दिष्ट आहे जे विवेकबुद्धीने धोका व्यक्त करतात.

याव्यतिरिक्त, मृत्यूचे अंदाज वैयक्तिकृत असले तरी, कंपनीला कधीही वैयक्तिक ओळखण्यायोग्य डेटा प्राप्त होत नाही. सर्व आरोग्य तपशील निनावी आहेत आणि ते विशिष्ट लोकांचे नसून एकत्रित ट्रेंडचे विश्लेषण करतात. ते अन्यायकारकता कमी करण्यासाठी लोकसंख्याशास्त्रातील मॉडेल परिणामांचे मूल्यांकन करणे सुरू ठेवतात आणि स्पष्टीकरण करण्यायोग्य AI पद्धतींवर संशोधन करत आहेत जे स्कोअरवर कोणते घटक सर्वाधिक प्रभाव पाडतात हे दर्शवितात. सामाजिक प्रभाव आणि परिणाम एआय डेथ कॅल्क्युलेटरचे आगमन डेटा-चालित, भविष्यसूचक आरोग्य सेवांकडे व्यापक बदल दर्शवते. अल्गोरिदम वाढत्या अचूकतेसह मृत्यूसारख्या मानवी परिणामांच्या संभाव्यतेचा अंदाज घेत असल्याने, जोखीम स्कोअरिंगची उपलब्धता दूरगामी सामाजिक परिणाम होऊ शकते.

#artificialintelligence #ai #machinelearning #technology #datascience #python #deeplearning #programming #tech #robotics #innovation #bigdata #coding #iot #computerscience #data #dataanalytics #business #engineering #robot #datascientist #art #software #automation #analytics #ml #pythonprogramming #programmer #digitaltransformation #developer