ジョグジャカルタ - ガジャマダ大学(UGM)の5人の学生が、人工知能(AI)または電子発育阻害検出システム(ESDS)と呼ばれる人工知能に基づく発育阻害早期発見ツールを開発しました。
ESDS開発チームAAGdeの責任者であるYogi Pramana氏は、検出ツールは情報およびアプリケーションスマートフォンシステムと統合するように設計されていると述べました。
「この人工知能ベースのESDSツールは、時間を節約し、従来の測定器をまだ使用している人為的ミス要因による測定エラーを最小限に抑えるように設計されています」と、11月20日月曜日にANTARAが報告したようにヨギは述べています。
彼は、人工知能技術を搭載したツールは、赤ちゃんの体重と体長を迅速に測定できると説明しました。
それだけでなく、ESDSツールは、統合されたアプリケーションに自動測定結果をデータとして保存します。
したがって、乳児の成長と発達を定期的に監視して、2歳未満の子供の発育不全の症状をマシン学習の助けを借りて早期に検出することができます。
UGMエレクトロニクスおよびインストラクチャリングの国際学部プログラム(IUP)のこの学生は、ハイダル・ムハンマド・ジダン(IUP電子およびインストラクチャリング)、ファイズ・イフザ・ペルマナ(生物医学技術)、イクサン・ドウィナンダ・ハンディカ(生物医学技術)、サルサ・ノヴァリマ(健康栄養)の4人の同僚とともにESDSを開発しました。
ヨギ氏は、ESDSの開発は、国内の発育阻害症例数が多いことへの懸念から始まったと述べた。
彼によると、2歳未満の子供における発育阻害の早期発見は、ポシャンドゥを通じて多くの保健幹部によって行われてきた。
しかし、幹部の能力が低く、人類学的基準に従わない測定装置のために、子供の成長を測定および評価する際の正確さに関連する誤りが依然としてしばしばある、と彼は述べた。
彼女によると、スイングモデルで手動のダシンスケールを使用する場合、赤ちゃんが不快に感じ、大きく動いているため、測定量の重み付けプロセスが不正確であることがよくあります。
「さらに、プラスチックに入れられ、次にダシンスケールの端に結ばれた砂利を加えて、スケールが正確にゼロポイントにあるようにして、デバイスが測定エラーを犯すのを起こしやすくすることによって、スケールの校正プロセスがまれではありません」とヨギは言いました。
ESDSは、子供の成長と発達に関する情報、2歳の赤ちゃんの栄養状態、子供の発育阻害の有無の適応、子供の栄養に関連する簡単な教育、子供の成長と発達の歴史を表示するWebサイトアプリケーションダンモバイルアプリケーションの形で利用可能な情報システムと統合されている、と彼は述べた。
デジタル記録方法は、セカラールタイムの中央データベースでデータを更新するプロセスを高速化できます。
「このツールは、人類学を行い、赤ちゃん登録のためのページを表示する幹部のための測定ツールを制御するためのWebアプリケーションと統合されています」とYogi氏は述べています。
別の学生、サルサは、ESDSの存在は、ユーザーが2歳の赤ちゃんを産む両親の発育不全の早期発見と自己監視を容易にすると述べた。
彼は、ESDSが政府がインドネシアでの発育阻害率の低下を14%に加速させるのを助けることができることを望んでいます。
「2022年のインドネシアの栄養状態調査によると、5歳未満の子供の発育阻害の有病率は依然として21.6%と高いです。このツールの存在が発育阻害の早期発見に役立ち、国内での発育阻害の減少の加速を促進することが期待されています」とサルサは言いました。
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