संयुक्त राज्य अमेरिका में मास जनरल ब्रिघम की स्वास्थ्य सेवा प्रणाली के शोधकर्ताओं ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विकसित किया है जो केवल चेहरे की तस्वीर का उपयोग करके जैविक उम्र का आकलन कर सकता है और कैंसर रोगियों के जीवित रहने की संभावना की भविष्यवाणी कर सकता है।
द लैंसेट डिजिटल हेल्थ में प्रकाशित अध्ययन के परिणामों से पता चलता है कि यह विश्लेषण डॉक्टरों को गहन उपचार शुरू करने से पहले रोगियों की स्थिति का आकलन करने में कैसे मदद कर सकता है। हालांकि, व्यापक नैदानिक उपयोग के लिए उपकरण को अभी भी अतिरिक्त शोध की आवश्यकता है।
इस प्रणाली को विभिन्न जातीय समूहों और आयु के लोगों की 40 मिलियन से अधिक तस्वीरों के आधार पर प्रशिक्षित किया गया था। इस मॉडल से दो अलग-अलग उपकरण बनाए गए थे। उनमें से एक, FAHR-FaceAge, प्रस्तुत व्यक्ति की जैविक उम्र का आकलन करता है और इस जानकारी का उपयोग ऑन्कोलॉजिकल रोगियों के लिए पूर्वानुमान निर्धारित करने के लिए करता है। दूसरा उपकरण, FAHR-FaceSurvival, उम्र के आकलन पर निर्भर हुए बिना सीधे छवि के आधार पर जीवित रहने की संभावना की भविष्यवाणी करता है।
इनमें से प्रत्येक उपकरण चेहरे के विशिष्ट क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करता है। FAHR-FaceAge नाक और मुंह के कोनों के बीच झुर्रियों के साथ-साथ माथे और कनपटी के क्षेत्र का विश्लेषण करता है। जबकि FAHR-FaceSurvival आंखों के नीचे के क्षेत्र और नाक के ऊपरी हिस्से के क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करता है।
अध्ययन के प्रमुख लेखकों में से एक, ह्यूगो एर्ट्स ने कहा, 'जहाँ तक हम जानते हैं, यह पहली प्रस्तुति है कि कैसे एक एआई मॉडल साधारण तस्वीर से सीधे कैंसर में उत्तरजीविता की भविष्यवाणी कर सकता है।'
मॉडल का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने संयुक्त राज्य अमेरिका में विकिरण चिकित्सा से गुजर रहे कैंसर रोगियों का अध्ययन किया। चार साल के औसत अवलोकन के दौरान पाया गया कि जिन रोगियों का रूप उनकी वास्तविक उम्र से पांच साल अधिक पुराना था, उनमें अन्य प्रतिभागियों की तुलना में मृत्यु का जोखिम 21% अधिक था। इसके विपरीत, जिन समूह का रूप पांच साल छोटा था, उनका जोखिम 17% कम था।
ये डेटा अनुमानित एआई उम्र और उत्तरजीविता के बीच संबंध का संकेत देते हैं, लेकिन वे यह साबित नहीं करते हैं कि उपस्थिति स्वयं उपचार के परिणाम को निर्धारित करती है।
अध्ययन ने सिस्टम द्वारा मूल्यांकित उम्र बढ़ने और जीवन शैली, जिसमें कुछ आदतें शामिल हैं, के बीच सहसंबंध भी उजागर किया।
एक अन्य महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह था कि FAHR-FaceAge ने प्रकाश व्यवस्था, चेहरे की स्थिति, अभिव्यक्ति और मेकअप जैसे तस्वीरों में विभिन्न परिवर्तनों के तहत परिणामों में स्थिरता बनाए रखी। प्रदर्शन अधिकांश मामलों में प्लास्टिक सर्जरी में भी स्थिर रहा, हालांकि राइनोप्लास्टी के बाद थोड़ा बदलाव देखा गया।
यह तकनीक संभावित रूप से सर्जरी, विकिरण चिकित्सा और कैंसर से लड़ने के अन्य तरीकों से पहले रोगियों के मूल्यांकन के दौरान अतिरिक्त जानकारी प्रदान कर सकती है। यह बड़े प्रक्रियाओं के बाद जटिलताओं के जोखिम की भविष्यवाणी करने में भी मदद कर सकती है।
मास जनरल ब्रिघम में विकिरण चिकित्सा में विशेषज्ञता रखने वाले ऑन्कोलॉजिस्ट, रेमंड मैक ने समझाया कि लक्ष्य व्यक्तिगत चिकित्सा निर्णयों का समर्थन करना है। उनके अनुसार, विशेषज्ञों को गहन उपचार शुरू करने से पहले रोगियों की शारीरिक स्थिति का आकलन करने के लिए अधिक परिष्कृत विधियों की आवश्यकता होती है।
फिर भी, नैदानिक अनुप्रयोग अभी भी आगे के शोध पर निर्भर करता है। हालांकि तस्वीर प्राप्त करना आसान है, विश्लेषण को उपचार के निर्णयों का हिस्सा बनने से पहले परिणामों का परीक्षण किया जाना चाहिए।