आंखें आत्मा के लिए खिड़की हो सकती हैं, लेकिन एक व्यक्ति की जैविक युग उनके चेहरे की विशेषताओं में परिलक्षित हो सकता है। मास जनरल ब्रिघम के जांचकर्ताओं ने एक गहन शिक्षण एल्गोरिथ्म विकसित किया, जिसे Faceage कहा जाता है जो कैंसर के रोगियों के लिए जैविक उम्र और उत्तरजीविता परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एक व्यक्ति के चेहरे की एक तस्वीर का उपयोग करता है। उन्होंने पाया कि कैंसर वाले मरीजों में औसतन, बिना किसी की तुलना में अधिक था और उनकी कालानुक्रमिक उम्र की तुलना में लगभग पांच साल बड़े दिखाई दिए। पुराने फेशर की भविष्यवाणियां कई कैंसर प्रकारों में बदतर समग्र अस्तित्व के परिणामों से जुड़ी थीं। उन्होंने यह भी पाया कि फेशर ने चिकित्सकों को उपशामक रेडियोथेरेपी प्राप्त करने वाले रोगियों की अल्पकालिक जीवन अपेक्षाओं की भविष्यवाणी करने में चिकित्सकों को बेहतर बनाया। उनके परिणाम प्रकाशित होते हैं लैंसेट डिजिटल हेल्थ।
मैस जनरल ब्रिघम में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआईएम) कार्यक्रम के निदेशक सह-वरिष्ठ और इसी लेखक ह्यूगो एर्ट्स ने कहा, “हम फेस पिक्चर्स से एक व्यक्ति की जैविक उम्र का अनुमान लगाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग कर सकते हैं, और हमारे अध्ययन से पता चलता है कि जानकारी नैदानिक रूप से सार्थक हो सकती है।” “यह काम दर्शाता है कि एक साधारण सेल्फी जैसी तस्वीर में महत्वपूर्ण जानकारी होती है जो रोगियों और चिकित्सकों के लिए नैदानिक निर्णय लेने और देखभाल की योजनाओं को सूचित करने में मदद कर सकती है। कोई व्यक्ति अपनी कालानुक्रमिक उम्र की तुलना में कितना पुराना दिखता है, वास्तव में मायने रखता है-ऐसे व्यक्ति जो अपने कालानुक्रमिक उम्र से कम होते हैं, कैंसर चिकित्सा के बाद काफी बेहतर करते हैं।”
जब रोगी परीक्षा कक्षों में चलते हैं, तो उनकी उपस्थिति चिकित्सकों को उनके समग्र स्वास्थ्य और जीवन शक्ति के बारे में सुराग दे सकती है। उन सहज ज्ञान युक्त आकलन एक रोगी की कालानुक्रमिक उम्र के साथ संयुक्त, कई अन्य जैविक उपायों के अलावा, उपचार के सर्वोत्तम पाठ्यक्रम को निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं। हालांकि, किसी की तरह, चिकित्सकों को किसी ऐसे व्यक्ति की उम्र के बारे में पक्षपात हो सकता है जो उन्हें प्रभावित कर सकता है, देखभाल निर्णयों को सूचित करने के लिए अधिक उद्देश्य, भविष्य कहनेवाला उपायों की आवश्यकता को पूरा कर सकता है।
उस लक्ष्य को ध्यान में रखते हुए, मास जनरल ब्रिघम जांचकर्ताओं ने फेशर को प्रशिक्षित करने के लिए गहरी सीखने और चेहरे की पहचान तकनीकों का लाभ उठाया। इस उपकरण को सार्वजनिक डेटासेट से 58,851 की तस्वीरों के लिए प्रशिक्षित किया गया था। टीम ने दो केंद्रों के 6,196 कैंसर रोगियों के एक समूह में एल्गोरिथ्म का परीक्षण किया, जिसमें रेडियोथेरेपी उपचार की शुरुआत में नियमित रूप से ली गई तस्वीरों का उपयोग किया गया।
परिणामों से पता चला है कि कैंसर के रोगी कैंसर के बिना उन लोगों की तुलना में काफी पुराने दिखाई देते हैं, और उनके चेहरे, औसतन, उनकी कालानुक्रमिक उम्र से लगभग पांच साल बड़े थे। कैंसर के रोगी कोहोर्ट में, पुराने चेहरे बदतर अस्तित्व के परिणामों से जुड़े थे, विशेष रूप से उन व्यक्तियों में जो 85 से अधिक उम्र के दिखाई देते थे, कालानुक्रमिक उम्र, लिंग और कैंसर प्रकार के लिए समायोजित करने के बाद भी।
जीवन के अंत में अनुमानित उत्तरजीविता समय को पिन करना मुश्किल है, लेकिन कैंसर की देखभाल में महत्वपूर्ण उपचार निहितार्थ हैं। टीम ने 10 चिकित्सकों और शोधकर्ताओं को उपशामक रेडियोथेरेपी प्राप्त करने वाले रोगियों की 100 तस्वीरों से अल्पकालिक जीवन प्रत्याशा की भविष्यवाणी करने के लिए कहा। जबकि उनके प्रदर्शन में एक विस्तृत श्रृंखला थी, कुल मिलाकर, चिकित्सकों की भविष्यवाणियां केवल एक सिक्के फ्लिप की तुलना में थोड़ी बेहतर थीं, यहां तक कि उन्हें नैदानिक संदर्भ दिए जाने के बाद भी, जैसे कि रोगी की कालानुक्रमिक उम्र और कैंसर की स्थिति। फिर भी जब चिकित्सकों को भी रोगी के चेहरे की जानकारी के साथ प्रदान किया गया था, तो उनकी भविष्यवाणियों में काफी सुधार हुआ।
इस तकनीक को वास्तविक दुनिया के नैदानिक सेटिंग में उपयोग के लिए विचार करने से पहले आगे के शोध की आवश्यकता है। अनुसंधान टीम बीमारियों, सामान्य स्वास्थ्य स्थिति और जीवनकाल की भविष्यवाणी करने के लिए इस तकनीक का परीक्षण कर रही है। अनुवर्ती अध्ययनों में विभिन्न अस्पतालों में इस काम का विस्तार करना, कैंसर के विभिन्न चरणों में रोगियों को देखना, समय के साथ फेशर अनुमानों को ट्रैक करना और प्लास्टिक सर्जरी और मेकअप डेटा सेट के खिलाफ इसकी सटीकता का परीक्षण करना शामिल है।
मास जनरल ब्रिघम के एआईएम कार्यक्रम में एक संकाय सदस्य सह-वरिष्ठ लेखक रे माक ने कहा, “यह तस्वीरों से बायोमार्कर की खोज के एक पूरे नए दायरे का दरवाजा खोलता है, और इसकी क्षमता कैंसर की देखभाल या उम्र की भविष्यवाणी से कहीं अधिक है।” “जैसा कि हम तेजी से विभिन्न पुरानी बीमारियों के बारे में सोचते हैं, जो उम्र बढ़ने की बीमारियों के रूप में हैं, यह किसी व्यक्ति के उम्र बढ़ने के प्रक्षेपवक्र के सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम होने के लिए और भी महत्वपूर्ण हो जाता है। मुझे उम्मीद है कि हम अंततः इस तकनीक का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में एक शुरुआती पता लगाने की प्रणाली के रूप में कर सकते हैं, एक मजबूत नियामक और नैतिक ढांचे के भीतर, जीवन को बचाने में मदद करने के लिए।”
