कम्प्युटरको भविष्यवाणीले हैजा 'नियन्त्रण'
पानीजन्य रोग हैजाको सङ्क्रमण हुन सक्ने स्थानको भविष्यवाणी गर्ने कम्प्युटर प्रविधिको प्रयोगले यमनमा हैजा सङ्क्रमितहरूको संख्यामा नाटकीय गिरावट आएको बताइएको छ।
गत वर्ष एक हप्तामा ५० हजार मानिसहरूमा हैजा सङ्क्रमण भएको थियो। यो वर्ष त्यो संख्या २५ सयमा झरेको छ। नयाँ प्रविधिले सहायताकर्मीहरूलाई सङ्क्रमण हुनु कैयौं हप्ता अगाडि नै वर्षा अनुगमन गरेर काम गर्न सहयोग पुर्याउँछ। संयुक्त राष्ट्र संघले सङ्क्रमणको संभावित "तेश्रो चरण"बारे चेतावनी दिएका बेला यो प्रविधि प्रयोगमा आएको छ। प्रक्षेपण गरिएका स्थानमा सरसफाइमा ध्यान दिने, शुद्ध पानीको प्रयोगमा जोड दिने जस्ता सामान्य स्वास्थ्यसम्बन्धी जनचेतना फैलाउन सक्दा कम्प्युटरको भविष्यवाणी हैजा नियन्त्रणमा सहायक भएको स्वास्थ्यकर्मीहरूले बताएका छन्। हैजाः२०३० सम्म ९० प्रतिशत कम गर्ने लक्ष्य ‘यमन विश्वकै ठूलो भोकमरीको जोखिममा’ प्रविधि ब्रिटेनको अन्तर्राष्ट्रिय विकास मन्त्रालयको संयोजनमा यो प्रविधि प्रयोगमा आएको छ। मन्त्रालयका प्रमुख वैज्ञानिक सल्लाहकार प्रोफेसर श्यारलोट वाट्सले भने, "हैजाका कारण वर्षेनी हजारौँ मानिसहरूको ज्यान गइरहेको छ। यो प्रविधिको प्रयोगले धेरै मानिसहरूको ज्यान जोगिन्छ भन्ने लागेको छ। र यसले स्वास्थ्य सहयोगीहरूलाई हैजा नियन्त्रणमा सहयोग पनि गरेको छ।" गत वर्ष यमनमा हैजालगायतका पानीजन्य सङ्क्रमणले लाखौँ मानिस पीडित भएका थिए । २ हजारभन्दा धेरै मानिसको ज्यान पनि गएको थियो, मर्नेमध्ये धेरै बालबालिका थिए। सन् २०१८ मा हैजा सङ्क्रमितको संख्यामा नाटकीय रूपमा गिरावट देखिए पनि महामारीको चर्को रूप "तेस्रो छाल" बारे चिन्ता रहेको संयुक्त राष्ट्र संघले बताएको छ। भविष्यवाणी विशेष किसिमका सुपर कम्प्युटरहरूको प्रयोग गरी निश्चित स्थानको १० किलोमिटर वरीपरी कति वर्षा हुन्छ भन्ने अनुगमन गरिन्छ मेट अफिसले यमनको वर्षा भविष्यवाणी गर्छ। विशेष किसिमका सुपर कम्प्युटरहरूको प्रयोग गरी निश्चित स्थानको १० किलोमिटर वरीपरी कति वर्षा हुन्छ भन्ने अनुगमन गरिन्छ। भारी वर्षाले निकास प्रणाली प्रभावित भइ संक्रमण फैलाउने भएकाले कहाँ कति वर्षा हुन्छ भन्ने तथ्याङ्क महत्वपूर्ण रहन्छ। वर्षाको त्यो भविष्यवाणी त्यसपछि कम्प्युटरको विशेष मोडलसँग जोडिन्छ जुन मोडल मेरिल्यान्ड विश्वविद्यालयका प्रोफेसर रिता कोलवेल र वेस्ट भर्जिनिया विश्वविद्यालयका डाक्टर अन्तर जुट्लाले संयुक्त रूपमा विकास गरेका हुन्। वर्षासँगसँगै जनघनत्व, शुद्ध पानीमा पहुँचलागयतका स्थानीय जानकारीहरू पनि सो मोडेलमा जोडिन्छन्। ती सूचनाहरूका आधारमा कम्प्युटरले चार हप्ताअघि नै संक्रमणको अति सम्भावित क्षेत्रको जानकारी दिन्छ।