केरलम में इंस्टीट्यूट ऑफ एडवांस्ड वायरोलॉजी (आईएवी) के वैज्ञानिक एक डेंगू पूर्वानुमान प्रणाली विकसित कर रहे हैं जो डेंगू की घटनाओं के रुझान की पहले से भविष्यवाणी करने के लिए मशीन-लर्निंग प्लेटफॉर्म पर महामारी विज्ञान और मौसम डेटा को एकीकृत करता है।

इसका उद्देश्य सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रबंधकों को केवल प्रकोप होने के बाद प्रतिक्रिया देने के बजाय, संसाधन आवंटन और निवारक उपायों की योजना बनाने में मदद करना है।

जलवायु कारक डेंगू के लिए महत्वपूर्ण प्रारंभिक चेतावनी संकेतक हैं क्योंकि वे सीधे तौर पर एडीज मच्छर के जीव विज्ञान और डेंगू वायरस की प्रतिकृति को प्रभावित करते हैं।

गर्म तापमान मच्छरों के विकास को तेज करता है, वायरस की बाहरी ऊष्मायन अवधि को कम करता है – वायरस को मच्छर के अंदर फैलने के लिए आवश्यक समय – और संचरण क्षमता को बढ़ा सकता है। मध्यम से उच्च आर्द्रता मच्छरों के अस्तित्व को लम्बा खींच सकती है, जबकि मध्यम वर्षा प्रजनन आवास बनाती है। हालाँकि, मूसलाधार बारिश मच्छरों के प्रजनन स्थलों को नष्ट कर सकती है।

अनुकूल जलवायु

केरलम, जो वर्ष के अधिकांश समय गर्म और गीला रहता है, इसलिए वहां की जलवायु स्थितियां एडीज प्रसार और डेंगू संचरण के लिए अनुकूल हैं। इसने ऐसे पूर्वानुमान मॉडल विकसित करने में काफी रुचि पैदा की है जो मौसम संबंधी और महामारी विज्ञान के आंकड़ों को जोड़ते हैं ताकि रोग की निगरानी को प्रकोप से पहले रहने में सक्षम बनाया जा सके।

मॉडल विकसित करने वाले आईएवी में वायरस जीनोमिक्स, जैव सूचना विज्ञान और सांख्यिकी विभाग के वैज्ञानिक अभिनंद सीएस कहते हैं, “हमारा मशीन लर्निंग मॉडल साप्ताहिक डेंगू पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए वर्षा, तापमान और औसत आर्द्रता सहित जलवायु चर के साथ छह साल के महामारी विज्ञान डेटा (मार्च 2020 से फरवरी 2026) को एकीकृत करता है।”

डेंगू प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली (DEWS), प्रणाली का वर्तमान संस्करण, https://dews.iav.res.in पर उपलब्ध है, और स्वास्थ्य सेवा निदेशालय की राज्य निगरानी इकाई (SSU) से महामारी विज्ञान डेटा और भारत मौसम विज्ञान विभाग से मौसम संबंधी डेटा का उपयोग करता है।

डॉ. अभिनंद का कहना है कि डीईडब्ल्यूएस द्वारा अनुमानित डेंगू मामले के रुझान का स्वास्थ्य विभाग के वास्तविक मामले के आंकड़ों के साथ सकारात्मक संबंध है। मार्च-जुलाई 2026 के लिए एसएसयू डेटा का उपयोग करके आगे के मूल्यांकन ने जिले-वार डेंगू रुझानों की प्रारंभिक भविष्यवाणी के लिए मॉडल की क्षमता का संकेत दिया है।

यह मॉडल तापमान, वर्षा और आर्द्रता सहित दैनिक महामारी विज्ञान और जलवायु मापदंडों को शामिल करता है, जिससे रोग की गतिशीलता का अधिक विस्तृत प्रतिनिधित्व संभव होता है। जल निकायों और जल निकासी प्रणालियों सहित जिला-विशिष्ट भौगोलिक और पर्यावरणीय विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, प्रत्येक जिले को एक स्वतंत्र इकाई के रूप में माना जाता है। यह मॉडल को अलग-अलग जिलों के लिए प्रशिक्षित और अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है।

सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रबंधकों द्वारा आसान व्याख्या के लिए, पूर्वनिर्धारित भविष्यवाणी सीमाओं के आधार पर, अनुमानित बीमारी के बोझ को चार जोखिम स्तरों में वर्गीकृत किया गया है – बहुत उच्च, उच्च, मध्यम और निम्न। यह अपेक्षित जोखिम का जिलावार संकेत प्रदान करता है।

भविष्यवाणी कठिनाइयाँ

डेंगू उन संक्रामक रोगों में से एक है जिसका पूर्वानुमान लगाना अधिक कठिन है क्योंकि इसका संचरण बहुआयामी है और स्थानों के बीच काफी भिन्न हो सकता है।

जलवायु से परे, शहरीकरण, मानव गतिशीलता, जल-भंडारण प्रथाएं, चार डेंगू वायरस सीरोटाइप के प्रति जनसंख्या प्रतिरक्षा और वेक्टर जीव विज्ञान में परिवर्तन जैसे कारक संचरण की गतिशीलता को बदल सकते हैं। इसलिए जलवायु परिवर्तन पर बहुत अधिक निर्भर रहने वाले मॉडल इन कारकों में अचानक परिवर्तन को पकड़ने के लिए संघर्ष कर सकते हैं।

अंडर-रिपोर्टिंग एक और बड़ी चुनौती है। डेंगू संक्रमण का एक बड़ा हिस्सा स्पर्शोन्मुख या हल्का होता है और इसे अन्य वायरल बुखार के रूप में देखा जा सकता है। परीक्षण और रिपोर्टिंग प्रथाओं में अंतर भौगोलिक पूर्वाग्रह भी पैदा कर सकता है। उदाहरण के लिए, तिरुवनंतपुरम को लंबे समय से केरल के डेंगू हॉटस्पॉट के रूप में माना जाता है, हालांकि सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञों ने तर्क दिया है कि इसका उच्च रिपोर्टेड बोझ मजबूत निगरानी और परीक्षण को भी दर्शाता है।

IAV इन सीमाओं को स्वीकार करता है। चूंकि DEWS को ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जलवायु मापदंडों में अचानक या पर्याप्त परिवर्तन इसकी सटीकता को प्रभावित कर सकते हैं। डॉ. अभिनंद का कहना है कि स्वास्थ्य विभाग द्वारा पुष्टि किए गए डेंगू के मामलों की रिपोर्टिंग में भिन्नताएं देखी गई बीमारी के पैटर्न और भविष्यवाणियों की विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकती हैं।

वार्षिक अद्यतनीकरण

आईएवी के निदेशक ई. श्रीकुमार कहते हैं, “मॉडल को एक अनुसंधान मॉडल से नियमित रूप से कार्य करने वाले सार्वजनिक स्वास्थ्य पूर्वानुमान प्रणाली में विकसित करने के लिए, डीईडब्ल्यूएस को वार्षिक अद्यतनीकरण और आगे के शोधन से गुजरना होगा, और शायद अधिक चर के साथ प्रशिक्षित किया जाएगा। डीईडब्ल्यूएस राज्य द्वारा उपयोग के लिए विकसित किया जाने वाला अपनी तरह का पहला रोग पूर्वानुमान मॉडल है।”

इस प्लेटफ़ॉर्म को अंततः चिकनगुनिया और जीका जैसी अन्य एडीज़-जनित बीमारियों तक बढ़ाया जा सकता है, जो संभावित रूप से केरलम की रोग निगरानी क्षमता को मजबूत करेगा और अधिक समय पर, डेटा-संचालित सार्वजनिक स्वास्थ्य हस्तक्षेप को सक्षम करेगा।

प्रकाशित – 28 सितंबर, 2026 07:00 पूर्वाह्न IST