युद्ध, आपदा या अकालग्रस्त क्षेत्रों में, दान अक्सर कुपोषण के शिकार बच्चों की संख्या प्रतिशत के संदर्भ में रिपोर्ट करते हैं- 10 में से एक, पांच में से एक, तीन में से एक। लेकिन क्या आपने कभी सोचा कि इन दरों की गणना कैसे की जाती है?
किसने और कितने लोगों को कुपोषित किया, इसकी उचित मात्रा में पेशेवर कौशल है। दुर्भाग्य से, मानवीय आपदाओं का सामना करने वाले क्षेत्रों में अक्सर इस तरह के प्रशिक्षण के साथ श्रमिकों की कमी होती है।
अब, केन्या की एक कंपनी ने एक एआई विकसित किया है जो एक साधारण फोटो के माध्यम से बच्चे के पोषण की स्थिति का न्याय करने में सक्षम हो सकता है। उन्हें उम्मीद है कि तकनीक, जिसे MERON कहा जाता है (मेथड्स फॉर एक्सट्रीमली रैपिड ऑब्जर्वेशन ऑफ न्यूट्रिशनल स्टेटस), उन क्षेत्रों में महत्वपूर्ण डेटा एकत्र करने में मदद कर सकती है जहां प्रशिक्षित कर्मचारी अनुपलब्ध या अव्यवहारिक हैं।
"हम अत्यधिक निगरानी वाले क्षेत्रों में काम करते हैं, जहां हम दूरस्थ निगरानी सेवाएं प्रदान करते हैं, " किमेट्रिक के सीईओ बेन वाटकिंस कहते हैं, एक कंपनी जिसका मिशन सरकारों और गैर-लाभकारी संस्थाओं को सहायता धन के प्रभाव को बढ़ाने में मदद करना है। "इसलिए हम उन क्षेत्रों में खाद्य सुरक्षा और पोषण संबंधी स्थिति की निगरानी कर रहे हैं जो एजेंसियों के लिए आवश्यक रूप से विश्वसनीय नहीं हैं।"
MERON को तस्वीरों के एक डेटाबेस पर प्रशिक्षित किया गया है जो चेहरे की विशेषताओं को पहचानने में सक्षम हैं, गालों की गोलाई की तरह, जो कुपोषण के अनुरूप हैं। इसकी ज़रूरत सभी को एक चेहरे की तस्वीर है और यह छवि को सामान्य, मध्यम रूप से कुपोषित या गंभीर रूप से कुपोषित के रूप में वर्गीकृत कर सकती है। प्रारंभिक परीक्षणों से पता चलता है कि सामान्य वजन वाले व्यक्तियों का पता लगाने के लिए AI में 78 प्रतिशत सटीकता दर है; वर्तमान में किमित्रिका कुपोषित बच्चों की तस्वीरों के साथ परीक्षणों पर काम कर रही है।
मेरॉन के लिए विचार वाटकिंस की किशोर बेटी से आया था। वाटकिंस और उनकी टीम बाल कुपोषण के आकलन के सरल, कम-आक्रामक तरीकों के लिए विचारों पर चर्चा कर रही थी। उनकी बेटी ने कहा, “तुम लोगों के चेहरे की तस्वीरें क्यों नहीं लेते? आप बता सकते हैं कि लोग सिर्फ अपने चेहरे को देखकर कितने भारी होते हैं। ”
यह एक अच्छा विचार था, वाटकिंस ने सोचा। आखिरकार, चेहरे की विशेषताएं एक कारक प्रशिक्षित मानव मूल्यांकनकर्ता हैं जो नेत्रहीन कुपोषण को देखते हैं। उनकी बेटी का नाम? Meron। एआई का नाम वास्तव में इसके प्रवर्तक के लिए एक बैक्रोनियम है।
वर्तमान में बच्चों में तीव्र कुपोषण का आकलन करने के कई तरीके हैं। एक प्रशिक्षित पर्यवेक्षक मांसपेशियों को बर्बाद करने जैसे कारकों के आधार पर एक दृश्य मूल्यांकन कर सकता है। मूल्यांकनकर्ता एक बच्चे की मध्य-ऊपरी बांह परिधि को माप सकते हैं - "गंभीर तीव्र कुपोषण" के लिए कटऑफ पांच साल से कम उम्र के बच्चों के लिए 11 सेंटीमीटर है। या वजन-ऊंचाई अनुपात का उपयोग किया जा सकता है।
कुपोषण की सीमा को मापना सहायता राशि प्राप्त करने और यह तय करने के लिए दोनों महत्वपूर्ण है कि बच्चों को आपातकालीन चिकित्सा उपचार और चिकित्सीय खाद्य पदार्थों की आवश्यकता होती है - अक्सर सूक्ष्म पोषक तत्वों के साथ ऊर्जा-घने पेस्ट को मजबूत किया जाता है।
लेकिन किमेत्रिका अक्सर अत्यधिक अस्थिर, अत्यधिक दूरस्थ क्षेत्रों के साथ काम करती है। यहां तक कि अगर प्रशिक्षित मूल्यांकनकर्ता उपलब्ध हैं, तो भी काम अक्सर उन दोनों और उन परिवारों के लिए खतरनाक होता है जिनका वे मूल्यांकन कर रहे हैं। युद्धग्रस्त क्षेत्रों में स्थानीय अधिकारी इस बात की सराहना नहीं कर सकते हैं कि अंतर्राष्ट्रीय एजेंसियां अपने आंतरिक अराजकता के बारे में जागरूकता बढ़ा रही हैं। हाथ या ऊंचाई और वजन माप लेने के लिए एक तम्बू स्थापित करना अवांछित ध्यान आकर्षित कर सकता है।
वॉटकिंस का कहना है, '' विवेकपूर्ण तकनीक की जरूरत है, जहां इसका इस्तेमाल जागरूकता बढ़ाने के बिना किया जा सकता है। "एक स्मार्टफोन का उपयोग करने का विचार उस संबंध में आकर्षक है, क्योंकि आप जल्दी से तस्वीर ले सकते हैं।"
मिशिगन विश्वविद्यालय में एक सार्वजनिक स्वास्थ्य पोषण विशेषज्ञ एंड्रयू जोन्स इस बात से सहमत हैं कि कुपोषण के आकलन के मौजूदा तरीके कुछ संदर्भों में आक्रामक हो सकते हैं। हाथ की परिधि को मापने से कपड़ों को हटाना शामिल हो सकता है, जो कुछ संस्कृतियों में वर्जित हो सकता है। और ऊंचाई माप प्राप्त करने के लिए प्रशिक्षण और एक बच्चे के सहयोग की आवश्यकता होती है।
"यह वास्तव में कुछ छोटे बच्चों के लिए काफी आघात है कि एक अजनबी ने आकर उनकी ऊंचाई ले ली, " जोन्स कहते हैं।
जोन्स का कहना है कि वह मानवता की आपात स्थितियों में MERON जैसी प्रौद्योगिकियों के लिए भूमिका देख सकते हैं।
"उन संदर्भों में मैं निश्चित रूप से प्रशिक्षित कर्मचारियों पर सीमाओं के साथ कम समय में बहुत सारे बच्चों की स्क्रीनिंग की आवश्यकता देख सकता हूं, " वे कहते हैं।
जोन्स नोट करता है कि गंभीर तीव्र कुपोषण - जिस तरह से खुद को व्यर्थ अंगों और सूजन वाली घंटी के साथ प्रस्तुत किया जाता है - वह वास्तव में कुपोषण के अन्य रूपों की तुलना में बहुत कम आम है। अधिक सामान्य "स्टंटिंग" है - बिगड़ा हुआ विकास और विकास जो खराब आहार से आ सकता है। अटके हुए बच्चे आवश्यक रूप से पतले नहीं होते हैं - कुछ वास्तव में काफी मोटा दिखते हैं - लेकिन वे संज्ञानात्मक हानि और खराब स्वास्थ्य से पीड़ित हो सकते हैं।
जोन्स ने कहा, "दुनिया में कई और बच्चे हैं, जो ऐसे बच्चे हैं जो गंभीर रूप से कुपोषित हैं।" डब्ल्यूएचओ और यूनिसेफ के आंकड़ों के अनुसार, दुनिया भर में लगभग 155 मिलियन बच्चे फंसे हुए हैं, जबकि कुछ 16 मिलियन गंभीर कुपोषण से पीड़ित हैं।
Kimetrica को MERON का क्षेत्र-परीक्षण किया गया है, और कार्यक्रम के अनियंत्रित होने से पहले कुछ कसरत करने के लिए कुछ किंक हैं। सबसे पहले, इस्तेमाल की गई तस्वीरों में अच्छी रोशनी में बच्चे को आगे की ओर देखना होगा। इसके लिए फोटोग्राफर की ओर से कुछ प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, चाहे वह माता-पिता हो या स्थानीय कार्यकर्ता। दूसरा, MERON को विभिन्न राष्ट्रीयताओं और जातीयताओं के बच्चों पर परीक्षण किया जाना चाहिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह सभी के लिए समान रूप से सटीक है। टीम को फिर एक सहज ऐप बनाने की ज़रूरत होगी जो तुरंत प्रतिक्रिया दे।
वाटकिंस को उम्मीद है कि अंततः मेरॉन के पास गंभीर तीव्र कुपोषण से परे आवेदन हो सकते हैं, जैसे कि क्वाशीओर्क जैसे रोगों का निदान, प्रोटीन कुपोषण का एक रूप जो सूजन का कारण बनता है, या यहां तक कि मोटापे की दर का आकलन करता है।
