एआई उपकरण से मरीज की सेल्फी से कैंसर सर्वाइवल का अनुमान

मैस जनरल ब्रिघम के शोधकर्ताओं ने एक अभिनव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरण का अनावरण किया है, जो एक मरीज की चेहरे की तस्वीर से कैंसर सर्वाइवल दरों की भविष्यवाणी करने में सक्षम है। यह क्रांतिकारी प्रणाली, जो लैंसेट डिजिटल हेल्थ जर्नल में विस्तृत की गई है, जैविक उम्र का आकलन करने और कैंसर से पीड़ित व्यक्तियों के लिए सर्वाइवल परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करती है।

यह एआई मॉडल 40 मिलियन से अधिक चेहरे की छवियों के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, जिसमें विभिन्न जातीयताओं और आयु समूहों का प्रतिनिधित्व किया गया है। इसमें दो अलग-अलग एल्गोरिदम शामिल हैं: FAHR-FaceAge, जो जैविक उम्र का अनुमान लगाता है और कैंसर सर्वाइवल की भविष्यवाणी करता है, और FAHR-FaceSurvival, जो सीधे चेहरे की तस्वीरों से सर्वाइवल संभावनाओं का आकलन करता है। प्रत्येक एल्गोरिदम विभिन्न चेहरे की विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करता है।

अध्ययन में पाया गया कि कैंसर के मरीज जो अपनी वास्तविक उम्र से पांच या अधिक वर्ष बड़े दिखते थे, उनके चार साल की फॉलो-अप अवधि के दौरान मृत्यु का 21% अधिक जोखिम था। इसके विपरीत, जो मरीज अपनी जैविक उम्र से छोटे दिखते थे, उनका जोखिम 17% कम था। यह सहसंबंध इस उपकरण की क्षमता को उजागर करता है कि यह मरीजों के स्वास्थ्य और सर्वाइवल संभावनाओं पर महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान कर सकता है।

इस शोध के नतीजे व्यक्तिगत मरीजों के आकलन से परे हैं। जैसे-जैसे जनसंख्या बूढ़ी होती जा रही है, स्वास्थ्य पेशेवरों को सर्जरी या विकिरण जैसे गहन उपचारों की सिफारिश करने से पहले शारीरिक भंडार और कमजोरी का अधिक प्रभावी ढंग से मूल्यांकन करने की आवश्यकता है। अध्ययन में शामिल रेडिएशन ऑन्कोलॉजिस्ट डॉ. रेयमंड माक ने चेहरे की तस्वीरों पर आधारित स्वास्थ्य आकलनों को अधिक मात्रात्मक और स्केलेबल बनाने के महत्व पर जोर दिया।

हालांकि, शोधकर्ताओं ने चेतावनी दी है कि इस उपकरण की प्रभावशीलता और सुरक्षा को व्यापक नैदानिक उपयोग के लिए मान्य करने के लिए और अध्ययन की आवश्यकता है। एआई-संचालित चेहरे के विश्लेषण के उपचार निर्णयों में सहायता करने की क्षमता ऑन्कोलॉजी में एक महत्वपूर्ण प्रगति का संकेत देती है, जो मरीजों की देखभाल और परिणामों में सुधार के लिए एक नया मार्ग प्रदान करती है।