AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-16

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डिजिटल ऑस्कल्टेशन का उपयोग करके बांग्लादेश में श्वसन रोगों से पीड़ित बच्चों में असामान्य फेफड़ों की ध्वनियों की पहचान

मूल शीर्षक: Identification of adventitious lung sounds in children with respiratory illnesses in Bangladesh using artificial intelligence and digital auscultation

बचपन की बीमारियों के एकीकृत प्रबंधन (IMCI) दिशानिर्देशों में निमोनिया के लिए संवेदनशीलता अधिक लेकिन विशिष्टता कम होती है। बांग्लादेश में स्वास्थ्यकर्मियों ने निमोनिया के संदिग्ध पाँच वर्ष से कम आयु के बच्चों की फेफड़ों की ध्वनियाँ डिजिटल स्टेथोस्कोप से रिकॉर्ड कीं, और एक AI एल्गोरिदम की तुलना बाल रोग विशेषज्ञों के पैनल से की गई। AI ने कुल मिलाकर 61.8% संवेदनशीलता और 60.7% विशिष्टता के साथ असामान्य ध्वनियों का पता लगाया, और IMCI के तहत निमोनिया के मामलों में 63.5% और 66.8%। लेखक इसे मध्यम प्रदर्शन बताते हैं, जिसमें अव्याख्येय रिकॉर्डिंग के वर्गीकरण में सुधार की आवश्यकता है।

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