ਏਆਈ ਹੁਣ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ
ਤਸਵੀਰ ਸਰੋਤ, Getty Images
- ਲੇਖਕ, ਜੇਮਜ਼ ਗੈਲਾਘਰ
- ਰੋਲ, ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨ ਪੱਤਰਕਾਰ
ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਭਾਵ ਏਆਈ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਸਿੱਖ ਲਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਜਿਹੀਆਂ 1,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਮੀਂਹ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਕਿੰਨੀ ਗਰਮੀ ਪਵੇਗੀ ਆਦਿ। ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਿਹਤ ਲਈ ਹੈ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਸ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕੇ ਕਿ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਕੇ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਤਸਵੀਰ ਸਰੋਤ, Jeff Dowling/EMBL-EBI
ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੈਲਫੀ-2ਐਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਏਆਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਵਰਗੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਕਿਸੇ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਣ।
ਡੈਲਫੀ-2ਐਮ ਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕੇ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕੀ ਆਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਆਵੇਗਾ।
ਇਹ ਸਹੀ ਤਾਰੀਖਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 1 ਅਕਤੂਬਰ ਨੂੰ ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ ਪਵੇਗਾ ਆਦਿ ਪਰ ਉਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ 1,231 ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਯੂਰਪੀਅਨ ਮੌਲੀਕਿਊਲਰ ਬਾਇਓਲੋਜੀ ਲੈਬਾਰਟਰੀ ਦੇ ਅੰਤਰਿਮ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਈਵਨ ਬਿਰਨੀ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਕਿ "ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਮੌਸਮ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਮੀਂਹ ਪੈਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 70% ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸੀਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਲਈ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।"
ਉਨ੍ਹਾਂ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ, "ਅਜਿਹਾ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਬਿਮਾਰੀ ਲਈ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਸਾਰੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ - ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕੇ। ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ।"
ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ
ਤਸਵੀਰ ਸਰੋਤ, Jeff Dowling/EMBL-EBI
ਇਹ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਯੂਕੇ ਦੇ ਗੁਮਨਾਮ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ - ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲੇ, ਜੀਪੀ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਮਾਕੂਨੋਸ਼ੀ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਹ ਡੇਟਾ ਯੂਕੇ ਬਾਇਓਬੈਂਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ 400,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਬਾਇਓਬੈਂਕ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਤੇ ਫਿਰ ਡੈਨਮਾਰਕ ਵਿੱਚ 1.9 ਮਿਲੀਅਨ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਪਰਖਿਆ ਗਿਆ।
ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਬਿਰਨੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਡੈਨਮਾਰਕ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਰਿਹਾ ਹੈ।"
"ਜੇ ਸਾਡਾ ਮਾਡਲ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਗਲੇ ਸਾਲ ਲਈ 10 ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਅਜਿਹਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ 10 ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।"
ਇਹ ਮਾਡਲ ਟਾਈਪ 2 ਡਾਇਬੀਟੀਜ਼, ਦਿਲ ਦੇ ਦੌਰੇ ਅਤੇ ਸੇਪਸਿਸ ਵਰਗੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦਕਿ ਲਾਗ ਵਾਲੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਬੇਤਰਤੀਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ ਜਾਂ ਸਟ੍ਰੋਕ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੋਲੈਸਟ੍ਰੋਲ ਘਟਾਉਣ ਵਾਲੀ ਦਵਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਏਆਈ ਟੂਲ ਅਜੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਯੋਜਨਾ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਲਈ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਚਿਤ ਇਲਾਜ ਮਿਲ ਸਕੇ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਦਵਾਈਆਂ ਜਾਂ ਖਾਸ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਸਲਾਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਵਰ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਗਾੜ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਰਾਬ ਦਾ ਸੇਵਨ ਘਟਾਉਣ ਜਾਂ ਬੰਦ ਕਰਨ ਨਾਲ ਲਾਭ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ, ਬਿਮਾਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੰਗ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ - ਕਿ 2030 ਵਿੱਚ ਨੌਰਵਿਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਦਿਲ ਦੇ ਦੌਰੇ ਪੈਣਗੇ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕੇ।
ਡੀਕੇਐਫਜ਼ੈਡ, ਜਰਮਨ ਕੈਂਸਰ ਰਿਸਰਚ ਸੈਂਟਰ ਵਿੱਚ ਆਨਕੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਦੇ ਮੁਖੀ, ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮੋਰਿਟਜ਼ ਗਰਸਟੰਗ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ।"
ਉਨ੍ਹਾਂ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ, "ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਵਰਗੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਦਿਨ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।"
ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ
ਤਸਵੀਰ ਸਰੋਤ, Getty Images
ਵਿਗਿਆਨਕ ਜਰਨਲ ਨੇਚਰ ਵਿੱਚ ਵਰਣਿਤ ਇਸ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਯੂਕੇ ਬਾਇਓਬੈਂਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ 40 ਤੋਂ 70 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ ਪੂਰੀ ਆਬਾਦੀ ਤੋਂ।
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੁਣ ਹੋਰ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਜੈਨੇਟਿਕਸ ਅਤੇ ਖੂਨ ਜੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵੀ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਪਰ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਬਿਰਨੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ ਦੱਸ ਦੇਈਏ, ਇਹ ਇੱਕ ਖੋਜ ਹੈ - ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ (ਸਿਹਤ ਸਬੰਧੀ) ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁਣ ਤਕਨੀਕ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।"
ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਜੀਨੋਮਿਕਸ ਵਾਂਗ ਹੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਤੱਕ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਗਿਆ ਸੀ।
ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਯੂਰਪੀਅਨ ਮੌਲੀਕਿਊਲਰ ਬਾਇਓਲੋਜੀ ਲੈਬਾਰਟਰੀ, ਜਰਮਨ ਕੈਂਸਰ ਰਿਸਰਚ ਸੈਂਟਰ (ਡੀਕੇਐਫਜ਼ੈਡ) ਅਤੇ ਕੋਪਨਹੇਗਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕਿੰਗਜ਼ ਕਾਲਜ ਲੰਡਨ ਦੇ ਨਿਊਰੋਇਮੇਜਿੰਗ ਅਤੇ ਏਆਈ ਖੋਜਕਰਤਾ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਗੁਸਤਾਵੋ ਸੁਦਰੇ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਇਹ ਖੋਜ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰੂਪ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਜਾਪਦੀ ਹੈ।"
ਬੀਬੀਸੀ ਲਈ ਕਲੈਕਟਿਵ ਨਿਊਜ਼ਰੂਮ ਵੱਲੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ
