কাব্য কোপাড়াপু, কিশোরী ভার্জিনিয়ায় বসবাস করছেন, এতে একটি স্মার্টফোন, 3 ডি প্রিন্টার এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করেছেন eyeagnosis বিকাশ. নিঃ পোর্টেবল ডায়াগনস্টিক সিস্টেম এবং নির্ণয়ের জন্য সস্তা ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি। এই রোগটি ডায়াবেটিসের জটিলতা রক্তনালীগুলিকে ক্ষতি করে কোনও ব্যক্তির রেটিনাতে থাকে এবং চাক্ষুষ বৈকল্য হতে পারে।
কোপপাড়াপু সারা জীবন বিজ্ঞানের প্রতি আগ্রহী ছিলেন এবং জাতীয় মহিলা ও তথ্য প্রযুক্তি কেন্দ্রের উদ্যোগে আয়োজিত একটি প্রোগ্রামিং ওয়ার্কশপে অংশ নেওয়ার পরে তিনি তার শখের সাথে প্রোগ্রামিং যুক্ত করেছেন।
কোপাড়াপুর দাদা, যিনি ভারতে থাকেন, লক্ষণ প্রদর্শন শুরু মধ্যে রোগ 2013। এটি প্রায়শই লক্ষ্য করা যায় না এবং যদিও এটি শেষ পর্যন্ত নির্ণয় করা হয়েছিল এবং চিকিত্সা করা হয়েছিল, তার দৃষ্টি খারাপ হয়ে গেল। কোপাড়াপুর মতে, মোটের মধ্যে ডায়াবেটিসে আক্রান্ত ৪১৫ মিলিয়ন মানুষ, এক তৃতীয়াংশ ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি বিকাশ করবে, এবং যদিও ওষুধ এবং শল্যচিকিত্সা সময়ের সাথে ধরা পড়লে চোখের ক্ষতি থামিয়ে দিতে বা এমনকি বিপরীত করতে পারে, 50% নির্ণয় করা হবে নাগুরুতর ফর্মযুক্ত অর্ধেক রোগী পাঁচ বছরের মধ্যে অন্ধ হয়ে যাবেন।
Diagnosis নির্ণয়ের অভাব সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ। ভারতে, এমন প্রোগ্রাম রয়েছে যা গ্রামে এবং বস্তিতে ডাক্তার পাঠায়, তবে অনেক রোগী এবং কেবল চক্ষু বিশেষজ্ঞ বহু রয়েছেন।
সে ভাবলো কি আছে কিনা রোগ নির্ণয়ের সহজ ও সাশ্রয়ী উপায়, এবং আইগনোসিসের ধারণাটি উদ্ভূত হয়েছিল, একটি সিস্টেম যা দীর্ঘ এবং ব্যয়বহুল ডায়াগনস্টিক পদ্ধতিটিকে একটি সাধারণ ফটো সেশনে রূপান্তর করতে পারে। কোনও পরিকল্পনা তৈরির আগে কোপাপাড়ু গুগলে প্রচুর সময় ব্যয় করেছেন এবং চিকিত্সক এবং গবেষকদের ইমেল করেছিলেন work তিনি তার ভাই এবং সহপাঠীর সাথে জুটি বেঁধেছিলেন, এবং একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) ব্যবহৃত হয়েছে Eyeagnosis এর পিছনে ডায়াগনস্টিক এআই স্থাপন করতে। নিউরাল নেটওয়ার্ক বড় ডেটা সেটগুলি বিশ্লেষণ করুন এবং অনুরূপ নিদর্শনগুলি দেখুন, যেহেতু ডিজাইনটি মানুষের মস্তিষ্কের ভিজ্যুয়াল সিস্টেমের অনুরূপ, তাই সিএনএনগুলি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য দুর্দান্ত।
তিনি নিজের নেটওয়ার্ক তৈরি করতে মাইক্রোসফ্ট গবেষকদের দ্বারা তৈরি সিএনএন রেসনেট -50 ব্যবহার করেছিলেন এবং এটি ব্যবহার করেছিলেন 34.000 রেটিনা স্ক্যানার পাওয়া গেছে ডাটাবেসের আইজিন আমেরিকা জাতীয় স্বাস্থ্য ইনস্টিটিউট থেকে (এনআইএইচ) তথ্য শেখার হিসাবে, তাই তিনি এবং তার দলটি এআই সিস্টেমটিকে চোখের ফটোতে রোগের লক্ষণগুলি সনাক্ত করতে এবং প্রাথমিক রোগ নির্ণয় করতে শেখাতে পারেন। ডাটাবেসটিতে থাকা অনেকগুলি চিত্র দুর্বলভাবে প্রকাশিত বা অস্পষ্ট ছিল, তবে কোপপাড়াপু অনুসারে, এই বিবরণটি সিস্টেমের উন্নতিতে সহায়তা করেছে।
The নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখতে ব্যবহৃত চিত্রগুলির গুণমানটি স্মার্টফোন ব্যবহারের মাধ্যমে প্রাপ্ত শর্তগুলির খুব প্রতিনিধিত্ব করে «
তাঁর দলটি রেসনেট -50 থেকে প্রশিক্ষিত হয়েছিল ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথিটিকে যথাযথভাবে একজন প্যাথলজিস্ট হিসাবে সনাক্ত করুন। এটি সনাক্তকারী চক্ষুতে ফ্লুরোসেন্ট রঞ্জক ইনজেকশনের প্রয়োজন ছাড়াই প্রতিটি ছবিতে মাইক্রোনেউরিজম এবং রক্তনালীগুলি সনাক্ত করে।
সর্বশেষ পতন, আদিত্য জ্যোত আই মুম্বইয়ের হাসপাতাল ইয়েগনোসিস অ্যাপটি পরীক্ষা করতে সম্মত হয়েছে, এবং নভেম্বরে, এটি হাসপাতালে প্রথম 3 ডি প্রিন্টেড প্রোটোটাইপ প্রেরণ করেছে এবং সিস্টেমটি ইতিমধ্যে এইচপাঁচটি রোগীর জন্য সঠিক রোগ নির্ণয় করেছেন.
ইয়েগনোসিসের অনেক দীর্ঘ পথ রয়েছে যার মধ্যে এটি প্রমাণযোগ্য যে এটি একটি নির্ভরযোগ্য সিস্টেম to ওষুধ সম্পর্কিত যে কোনও প্রকল্প অবশ্যই অনুসরণ করতে হবে তা যাচাইকরণের প্রক্রিয়াগুলি অত্যন্ত কঠোর এবং আপনার পক্ষে কোনও বড় সংস্থাকে সহায়তা করতে চান এটি অবশ্যই আপনার পক্ষে কঠিন হবে। কিন্তু এই সমস্ত অসুবিধা এই কিশোরের দুর্দান্ত অর্জন থেকে বিরত থাকে না।