गूगल लेंस के नए फीचर के साथ, करोड़ों लोग अब अपने त्वचा संबंधी समस्याओं को तुरंत पहचान सकेंगे।
गूगल एक टेक जायंट है जो लगातार कटिंग-एज तकनीकों का परिचय करवा रहा है, जिससे जीवन को बेहतर बनाना संभव हो सके। गूगल लेंस एक कंप्यूटर विजन-पावर्ड ऐप है जो आपके स्मार्टफोन कैमरे से क्लिक की गई तस्वीरों से त्वरित इमेज सर्चेस या ट्रांसलेशन करने की सुविधा प्रोवाइड करता है।
गूगल लेंस अब आपको स्किन के रोगों की पहचान करने की सुविधा देता है। इस फीचर के माध्यम से आप मोल्स और रैश जैसे रोगों को तस्वीर अपलोड करके ही पहचान सकते हैं। यह एक ब्रेकथ्रू है क्योंकि इससे लाखों लोगों की मदद हो सकती है जो हेयर लॉस, लिप बंप्स जैसे रोगों को डिस्क्राइब करना मुश्किल हो सकता है। लेकिन ध्यान रहे कि यह फीचर पेशेवर मेडिकल डायग्नोस्टिक्स का विकल्प नहीं है।
गूगल ने 2021 में एक AI-पावर्ड स्किन और हेयर कंडीशन डायग्नोस्टिक ऐप लॉन्च किया था। इस नए फीचर को पिछले ऐप के साथ तुलना नहीं किया जा सकता, लेकिन यह मूल्यवान सहायता प्रदान करता है, खासकर उन लोगों को जो भ्रमित हैं कि क्या उन्हें मेडिकल ध्यान की आवश्यकता है या ओवर-दि-काउंटर ट्रीटमेंट से काम चला लेना चाहिए।
एआई-सपोर्टेड मेडिकल डायग्नोस्टिक्स का प्रभाव मेडिकल विज्ञान पर क्या असर पड़ेगा, यह सवाल अब नए विकास के साथ उठा है। क्योंकि अरबों लोगों के पास स्मार्टफोन और इंटरनेट कनेक्टिविटी है, इसलिए गूगल लेंस जैसे फीचर उन्हें उनकी स्किन कंडीशन्स का अंदाज़ करने में आसानी से मदद कर सकते हैं। इससे मेडिकल डायग्नोसिस लैंडस्केप और ट्रीटमेंट्स को मूल रूप से बदलने की संभावना है।
गूगल लेंस अब यूजर्स को बर्ड चैटबॉट के संवाद में तस्वीरों को शामिल करने की सुविधा भी देता है। गूगल लेंस चैटबॉट को इन तस्वीरों की आकलन में मदद करता है।
गूगल हेल्थ ने 2021 में DermAssist लॉन्च किया था, जो एक गाइडेड स्किन सर्च ऐप है और यूजर्स को उनके स्किन सम्बंधित समस्याओं के बारे में जानकारी प्रोवाइड करता है। यूजर्स को अपने फोन या कंप्यूटर से तीन तस्वीरें अपलोड करनी होती हैं और कुछ सवालों का जवाब देना होता है। ऐप ने लाखों स्किन-संबंधित तस्वीरों से जो भी सीखा है, वो फ़ोटों में अलग-अलग स्किन समस्याओं के संकेतों को ढूंढता है।
DermAssist द्वारा लाखों स्किन इमेजेस का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है और इससे 90% से ज्यादा आमतौर पर खोजे जाने वाली स्किन समस्याओं की पहचान की जा सकती है। इसकी तकनीक चिकित्सकों को बेहतर पहचान करने में मदद कर सकती है।
Source/Via: IndianExpress
