AI मॉडल ने कैंसर रोगियों में मृत्यु जोखिम का अनुमान लगाने के लिए चेहरे के संकेतों का उपयोग किया

हाल ही में प्रकाशित एक अध्ययन में, द लैंसेट डिजिटल हेल्थ में, एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का खुलासा हुआ है जो कैंसर रोगियों में मृत्यु जोखिम का अनुमान लगाने में सक्षम है। इस शोध ने 40 मिलियन से अधिक तस्वीरों के डेटाबेस का उपयोग किया है ताकि उम्र के अनुभव और कैंसर उपचार में जीवित रहने के परिणामों के बीच संबंध स्थापित किया जा सके।

अध्ययन के निष्कर्ष बताते हैं कि जो लोग अपनी वास्तविक उम्र से बड़े दिखते हैं, उनका मृत्यु का जोखिम अधिक होता है। शोधकर्ताओं ने अपने AI सिस्टम, जिसे FAHR-FaceAge कहा जाता है, को 743,152 चित्रों पर प्रशिक्षित किया, जिसमें उम्र का औसत त्रुटि 5.1 वर्ष थी। जब इसे 4,892 कैंसर रोगियों पर लागू किया गया, तो औसत भिन्नता लगभग सात वर्ष हो गई, जो जैविक उम्र से संभावित संबंध को दर्शाता है।

38,183 कैंसर रोगियों के एक अलग विश्लेषण में, जो लोग अपनी कालानुक्रमिक उम्र से कम से कम पांच वर्ष बड़े दिखते थे, उनका मृत्यु का जोखिम 21% अधिक था। दूसरे AI टूल, FAHR-FaceSurvival, को 34,363 तस्वीरों और जीवित रहने के डेटा का उपयोग करके विकसित किया गया था, जिससे पता चला कि उच्चतम जोखिम वर्ग में वर्गीकृत रोगियों की मृत्यु दर सबसे कम जोखिम वर्ग की तुलना में तीन गुना अधिक थी।

इस शोध के परिणाम व्यक्तिगत आकलनों से परे हैं, जो वृद्ध या कमजोर रोगियों के लिए उपचार निर्णयों को प्रभावित कर सकते हैं। अध्ययन के प्रमुख लेखक, रेडियेशन ऑन्कोलॉजिस्ट रेयमंड मक ने चेहरे के विश्लेषण के माध्यम से स्वास्थ्य आकलनों को बेहतर बनाने के लक्ष्य पर जोर दिया, जो व्यक्तिगत उपचार योजनाओं का समर्थन कर सकता है।

हालांकि ये परिणाम आशाजनक हैं, अध्ययन सीमाओं को स्वीकार करता है, जिसमें आगे की मान्यता और जनसांख्यिकीय पूर्वाग्रह की संभावना शामिल है। शोधकर्ताओं ने नैदानिक सेटिंग में स्थापित भविष्यवाणी मॉडल के खिलाफ AI उपकरणों का मूल्यांकन करने के लिए संभावित परीक्षणों की मांग की है। यह शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वास्थ्य देखभाल के बीच के चौराहे में महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जो कैंसर उपचार और रोगी आकलन के लिए नवोन्मेषी दृष्टिकोण के लिए मार्ग प्रशस्त करता है।