વિજ્ઞાન અને ટેકનોલોજી મંત્રાલય
જવાહરલાલ નહેરૂ સેન્ટર ફોર એડવાન્સ્ડ સાયન્ટીફીક રીસર્ચની આગાહી કરી શકાય તેવું મોડેલ કોરોના વાયરસની તબીબી જરૂરિયાતોની તૈયારીમાં સહાય કરી શકે તેમ છે
વિજ્ઞાન અને ટેકનોલોજી વિભાગના સચિવ પ્રો. આશુતોષ શર્મા એ કહ્યું "ગણિતલક્ષી મોડેલ્સ રોગના પ્રસાર અંગે આગાહી કરવા માટે મહત્વનાં છે અને તેથી તે વિવિધ મોરચે તાર્કીક આયોજન અને નિર્ણય કરવામાં તેમજ આપદા સામે તાકાત વધારવા અને નિવારણની વ્યૂહરચનાઓ તથા ભાવિ જરૂરિયાતોના વ્યવસ્થાપનમાં ઉપયોગી નિવડી શકે છે"
ભારત સરકારના વિજ્ઞાન અને ટેકનોલોજી વિભાગના નેજા હેઠળ કાર્યરત સ્વાયત્ત સંસ્થા જવાહરલાલ નહેરૂ સેન્ટર ફોર એડવાન્સ્ડ સાયન્ટિફિક રીસર્ચે  આઈઆઈએસસી, બેંગલોરના સહયોગથી નોવેલ કોરોના વાયરસ માટે શોધ કરવા પ્રેરતુ તથા આગાહી કરવાની સુગમતા પૂરૂ પાડતુ મોડેલ વિકસાવ્યુ છે કે જે રોગના આગળ વધવા અંગે જોગાનુજોગ પ્રાપ્ત થતી ટૂંકા ગાળાની આગાહીઓ અને તબીબી જરૂરિયાતો અંગે ધારણા બાંધવામાં સહાય કરે છે.
આ મોડેલ નોવેલ કોરોના વાયરસ માટે ભાવિ જરૂરિયાતો નક્કી કરવામાં સહાય કરે છે. તે પીપીઈ અને વેન્ટીલેટર્સ વગેરેની ભાવિ જરૂરિયાતોને આધારે મેડિકલ ઈન્વેન્ટરીના મહત્વના આંકડાઓ દર્શાવે છે. આ મોડેલ રોગચાળાના સંદર્ભમાં પધ્ધતિસરના અને ચોકસાઈપૂર્વકના આયોજન માટે ઉપયોગી નિવડે તેમ છે. તે મેડિકલ જરૂરિયાતો અંગે સંપૂર્ણ ચિત્ર આપે છે, જેમાં ઈન્ટેન્સીવ કેર, ચોકસાઈપૂર્વકની કાળજી તથા તબીબી પૂરવઠાની જરૂરિયાતો આગામી સપ્તાહમાં કેવી રહેશે તે અંગે જીલ્લાવાર જાણકારી આપે છે. આ મોડેલ રોગચાળો જીલ્લાવાર અને રાજ્યમાં કેટલો આગળ વધ્યો તેનું ચિત્ર પૂરૂ પાડે છે.
આ સંશોધન હાલમાં સમીક્ષા હેઠળ છે અને તેનું એક વર્ઝન પબ્લિક ડોમેઈનમાં medRxiv ખાતે ઉપલબ્ધ છે. આ મોડેલ અંગેની કામગીરી પ્રોફે. સંતોષ અંશુમાલી અને જવાહરલા નહેરૂ સેન્ટર ફોર એડવાન્સ્ડ સાયન્ટીફીક રિસર્ચના ડો. મેહર પ્રકાશની સાથે આઈઆઈએફટીના પ્રો. આલોક કુમારે ભારત સરકારના પ્રિન્સિપલ સાયન્ટીફીક એડવાઈઝર તથા આઈઆઈટી મુંબઈના પ્રો. પી. સુન્થરની બનેલી ટીમે એએફએમસી, પૂનાના લેફ્ટે. જનરલ  માધુરી કાનીટકરના નેતૃત્વ હેઠળ આ પ્રયાસ કરવામાં આવ્યો હતો. શરૂઆતમાં આ કામ રોગચાળાની કાળજી લઈ રહેલી ભારતીય ટીમ તરફથી વિનંતીને કારણે ક્રાઉડ સોર્સ રિસ્પોન્સ તરીકે હાથ ધરાયું હતું. જ્યારે આ ક્રાઉડ સોર્સ પ્રોજેક્ટ શરૂ કરવામાં આવ્યો ત્યારે એક મહત્વનો સવાલ એ હતો કે પીપીઈ, વેન્ટીલેટર વગેરે જેવી મહત્વની તબીબી પૂરવઠાની જરૂરિયાતો કેવી રીતે નક્કી કરવી.
એક સવાલના જવાબમાં આ ટીમે જણાવ્યું હતું કે ભારતમાં કોરોના વાયરસ અંગે મોટાભાગનું મોડેલીંગ અને આગાહીઓનું કામકાજ સસેપ્ટીબલ-ઈન્ફેક્ટેડ-રિકવર્ડ  મોડેલના આધારે કરવામાં આવતું હતું. આવા મોડેલ્સની ગંભીર મર્યાદાઓ હતી, કારણ કે રોગના ઘણાં બધા પાસાં તે સમય સુધી જાણ બહાર હતા અને મોડેલ્સ તેના મહત્વના માપદંડોમાં ‘શિક્ષિત ધારણાઓ’ સાથે આગળ વધતું હતું. આમ છતાં તેમને જણાયું કે ઘણાં રાષ્ટ્રો વચ્ચે નોવેલ કોરોના વાયરસ આગળ ધપવા અંગે મહત્વની સમાનતાઓ જોવા મળે છે અને આ તબક્કે રાષ્ટ્રો તેમની ધારણાઓમાં આગળ છે. આ સમાનતાઓનો આગાહી થઈ શકે તેવા પ્રાયોગિક પધ્ધતિથી રોગ કેવી રીતે આગળ ધપશે તે અંગે આગાહી થતી હતી.
વિજ્ઞાન અને ટેકનોલોજી વિભાગના સચિવ પ્રોફે. આશુતોષ શર્મા જણાવે છે કે "ગણિતલક્ષી મોડેલ્સ રોગનો વ્યાપ કેટલો વધ્યો છે તેની આગાહી કરવા માટે મહત્વના છે. આથી તે તાર્કિક આયોજન અને નીતિ વિષયક નિર્ણયો કરવામાં રોગના નિયંત્રણ તથા રોગની નાબૂદીની વ્યૂહરચનાઓ નક્કી કરવામાં તથા ભાવિ જરૂરિયાતો અંગે આગાહી કરવામાં ખૂબ જ મહત્વનાં બની રહે છે. આ પ્રકારના મોડેલ્સમાં માપદંડો અંગે ઘણી બધી અનિશ્ચિતતાઓ હતી અને એક અલગ અભિગમ દાખવીને આગળ વધવાનું મૂલ્યવાન જણાતું હતું. આથી ડેટા અને રોગ આગળ ધપવા અંગે સમાન તબક્કાઓ અંગે અન્ય દેશો પાસેથી મળેલા જ્ઞાનને આધારે મોડેલ અપનાવવાનું જરૂરી લાગતું હતું."
જવાહરલાલ નહેરૂ સેન્ટર ફોર એડવાન્સ રિસર્ચના એન્જીનિયરીંગ મિકેનિક્સ યુનિટના ચેરમેન પ્રોફે. કે. આર. શ્રીનિવાસ, જણાવે છે કે જે મોડેલ અપનાવવામાં આવ્યું તે રોગની પ્રગતિ અંગેનું મોનિટરીંગ કરવામાં તથા રોગ કેવી રીતે આગળ વધશે તે જાણવા માટે મહત્વનુ બની રહ્યું છે તથા તે કોરોના નોવેલ કોરોના વાયરસની નાબૂદી કરવામાં રોકાયેલા આયોજકો માટે ખૂબ જ હાથવગું હતું.
નેશનલ સાયન્સ ચેર અને જાણીતા પ્રોફેસર એફઆરએસ, ડો. એમ. વિદ્યાસાગર, એફઆરએસના જણાવ્યા પ્રમાણે પ્રોફેસર અંસુમાલી અને કુમારે વિકસાવેલી કોરોના વાયરસની પ્રગતિ અંગેનુ મોડેલ ખૂબ જ નવતર પ્રકારનું છે અને લગભગ અન્ય તમામ હયાત મોડેલ્સની તુલનામાં વ્યાપક ઉપયોગિતા ધરાવે છે. આ મોડેલ ભારતીય સત્તા તંત્રને આઈસીયુ બેડઝ, વેન્ટીલેટર્સ અને તેના જેવા મહત્વના સ્રોતોની જરૂરિયાતો અંગે ચોકસાઈપૂર્ણ આગાહીઓ કરવામાં ઉપયોગી નિવડી શકે તેમ છે.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.08.20057414v1
https://arxiv.org/submit/31335
(Visitor Counter : 125