पहनने योग्य उपकरणों से मिले शरीर के डेटा से सिरदर्द से एक दिन पहले चेतावनी मिल सकती है

समय के साथ एकत्र किया गया शारीरिक डेटा यह अनुमान लगाने में मदद कर सकता है कि लगातार बने रहने वाले मस्तिष्काघात-पश्चात लक्षणों वाले लोगों को मध्यम से गंभीर सिरदर्द या थकान कब होने की आशंका है। यह बात Norwegian University of Science and Technology द्वारा रिपोर्ट किए गए एक अध्ययन में कही गई है। शोधकर्ताओं ने बताया कि उनके मशीन-लर्निंग मॉडल इन लक्षणों के होने से 24 घंटे पहले मध्यम से अच्छी सटीकता के साथ उनका अनुमान लगा सके।

यह काम मस्तिष्काघात के बाद कुछ लोगों के सामने आने वाली कठिन वास्तविकता को संबोधित करता है। शुरुआती चोट के काफी समय बाद भी सिरदर्द और थकान बनी रह सकती है, जिससे व्यक्ति के काम, आराम और उपचार की योजना प्रभावित होती है। शोधकर्ताओं का आधार यह है कि इस समूह में अगले दिन के लक्षण संयोगवश नहीं होते: वे ऐसे पैटर्न का अनुसरण कर सकते हैं जिन्हें कृत्रिम-बुद्धिमत्ता मॉडल शारीरिक डेटा से सीख सकते हैं।

यह अध्ययन Journal of Head Trauma Rehabilitation में प्रकाशित हुआ और इसमें लगातार बने रहने वाले मस्तिष्काघात-पश्चात लक्षणों वाले 20 लोग शामिल थे। विश्वविद्यालय के विवरण के अनुसार, यह अध्ययन St. Olavs Hospital के Department of Rehabilitation में किया गया।

लक्षण आने से पहले पैटर्न की तलाश

NTNU के Department of Computer Science और Norwegian Centre for Headache Research के शोधकर्ता Antonios Danelakis ने कहा कि इस बात के मजबूत संकेत हैं कि लगातार बने रहने वाले मस्तिष्काघात-पश्चात लक्षणों वाले लोगों में अगले दिन महसूस होने वाले लक्षण संयोगवश नहीं होते। उन्होंने कहा कि समय के साथ एकत्र की गई शारीरिक जानकारी पर प्रशिक्षित किए जाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रासंगिक पैटर्न सीख सकती है।

लक्ष्य विशेष रूप से उन लोगों में लक्षणों का अनुमान लगाना था जो मस्तिष्काघात के बाद भी परेशान रहते हैं, खासकर सिरदर्द और थकान का। शोधकर्ताओं ने कहा कि smartwatch या app के माध्यम से दी गई चेतावनी मरीजों को अगले दिन की तैयारी करने और अधिक प्रभावी ढंग से योजना बनाने में मदद कर सकती है। इससे उनका उपचार कर रहे स्वास्थ्य पेशेवरों को भी उपयोगी जानकारी मिल सकती है।

यह एक संभावित उपयोग का मामला है, अध्ययन में वर्णित कोई clinical product नहीं। रिपोर्ट किया गया परिणाम दिखाता है कि predictive models ने अध्ययन समूह में भविष्य के लक्षणों से जुड़े संकेत पहचाने। ऐसी प्रणाली को व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है या नहीं, और शोध-परिस्थिति से बाहर उसका प्रदर्शन कैसा होगा, यह जानने के लिए आगे काम करना आवश्यक होगा।

शरीर और लक्षण लॉग से प्राप्त डेटा

शोधकर्ताओं ने health-app की जानकारी को शारीरिक डेटा और मशीन लर्निंग में इस्तेमाल होने वाले तथाकथित foundation models के साथ जोड़ा। स्रोत foundation models को बड़े पैमाने के बहुउद्देशीय मॉडल के रूप में वर्णित करता है, जिन्हें विशाल डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और विशेष कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। Large language models इस व्यापक दृष्टिकोण पर आधारित प्रणालियों का एक परिचित उदाहरण हैं।

अध्ययन में हृदय की लय, त्वचा और मांसपेशियों से जुड़े डेटा के साथ प्रतिभागियों द्वारा बताए गए लक्षणों का इस्तेमाल किया गया। शारीरिक माप और लक्षणों के रिकॉर्ड दोनों एकत्र करने से मॉडल को शरीर के संकेतों में हुए बदलावों की तुलना बाद में प्रतिभागियों द्वारा बताए गए अनुभवों से करने का अवसर मिलता है।

मुख्य दावा जानबूझकर इस वादे से सीमित है कि सिरदर्द को रोका जा सकता है या मस्तिष्काघात-पश्चात लक्षणों को समाप्त किया जा सकता है। मॉडल एक दिन पहले मध्यम से गंभीर सिरदर्द और थकान का मध्यम से अच्छी सटीकता के साथ अनुमान लगाने में सक्षम थे। यह काम संकेत देता है कि लगातार लक्षणों के साथ जी रही एक विशिष्ट आबादी के लिए शारीरिक पैटर्न उपयोगी शुरुआती चेतावनी संबंधी जानकारी दे सकते हैं।

एक दिन पहले सूचना क्यों महत्वपूर्ण हो सकती है

जिस व्यक्ति के लक्षण दैनिक जीवन को बाधित कर सकते हैं, उसके लिए पूर्वानुमान अगले दिन के प्रति उसके रवैये को बदल सकता है। शोधकर्ता तैयारी और योजना बनाने की संभावना की ओर इशारा करते हैं, ताकि व्यक्ति गंभीर सिरदर्द या थकान के दौर से अचानक प्रभावित न हो। चेतावनी से मरीज गतिविधियों, आराम या अपॉइंटमेंट की व्यवस्था इस स्पष्ट अपेक्षा के साथ कर सकता है कि वह कैसा महसूस कर सकता है।

स्वास्थ्य-सेवा पेशेवरों को भी लक्षणों के विकास की अधिक विस्तृत तस्वीर से लाभ मिल सकता है। समय के साथ बताए गए अनुभवों और शारीरिक बदलावों को जोड़ने वाला डेटा लगातार बने रहने वाले मस्तिष्काघात-पश्चात लक्षणों पर चर्चा के लिए अतिरिक्त जानकारी दे सकता है। बार-बार डेटा एकत्र करने पर अध्ययन का ध्यान महत्वपूर्ण है: प्रस्तावित दृष्टिकोण एकल माप को निर्णायक पूर्वानुमान मानने के बजाय पैटर्न सीखने पर निर्भर करता है।

साथ ही, predictive alert को सावधानी से संप्रेषित करना होगा। परिणाम को निश्चितता के रूप में नहीं, बल्कि मध्यम से अच्छी सटीकता के रूप में प्रस्तुत किया गया है। लक्षण जल्द आने की सूचना तभी सबसे उपयोगी होगी जब मरीज और चिकित्सक इसे देखे गए पैटर्न पर आधारित पूर्वानुमान समझें, न कि आगे होने वाली घटना की गारंटी।

व्यावहारिक महत्वाकांक्षा वाला एक छोटा अध्ययन

प्रतिभागियों की संख्या—20 लोग—इसे शुरुआती अध्ययन बनाती है, न कि इस बात का प्रमाण कि यह दृष्टिकोण मस्तिष्काघात के इतिहास वाले हर व्यक्ति के लिए काम करेगा। इसका महत्व यह दिखाने में है कि शोधकर्ता लगातार लक्षणों वाले एक समूह में अगले दिन दिखाई देने वाले ऐसे पैटर्न पहचान सके जिन्हें मॉडल सीख सकते हैं।

यह अध्ययन व्यक्तिगत तकनीक के एक सामान्य रूप को देखभाल की एक ठोस चुनौती से भी जोड़ता है। Smartwatch, app और लंबे समय तक शरीर का डेटा एकत्र करने में सक्षम अन्य प्रणालियों का भविष्य में इस्तेमाल तब अग्रिम संकेत देने के लिए किया जा सकता है, जब किसी व्यक्ति के लक्षणों का पैटर्न अगले दिन कठिन होने का संकेत दे। शोधकर्ताओं के अनुसार, यह संभावना मरीजों को आने वाले दिन पर अधिक नियंत्रण देने का एक तरीका हो सकती है।

फिलहाल, यह एक शोध निष्कर्ष है: लंबे समय तक एकत्र किए गए शारीरिक और app डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल प्रतिभागियों में अगले दिन होने वाले सिरदर्द और थकान का अनुमान लगा सके। नियमित देखभाल में इस दृष्टिकोण का समर्थन करने से पहले अधिक लोगों के साथ दोहराए गए अध्ययन और वास्तविक दुनिया में मूल्यांकन की आवश्यकता होगी। लेकिन यह अध्ययन प्रमाण देता है कि लगातार बने रहने वाले मस्तिष्काघात-पश्चात लक्षणों के पहचाने जा सकने वाले पूर्व संकेत हो सकते हैं—और 24 घंटे पहले चेतावनी देना तकनीकी रूप से संभव हो सकता है।

यह लेख Medical Xpress की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।