Mass General Brigham పరిశోధకులు జీవసంబంధ వయస్సు మరియు క్యాన్సర్ మనుగడ ఫలితాలకు సంబంధించిన సంకేతాలను ముఖ ఫోటోలో విశ్లేషించే కృత్రిమ మేధస్సు సాధనాలను అభివృద్ధి చేశారు. Lancet Digital Healthలో ప్రచురితమైన ఈ పని, తీవ్రమైన చికిత్సకు ముందు రోగి శారీరక సామర్థ్యాన్ని కొలిచే ఒక కొత్త సంభావ్య మార్గాన్ని సూచిస్తోంది—అయితే ధృవీకరణ, గోప్యత మరియు తగిన క్లినికల్ వినియోగంపై ముఖ్యమైన ప్రశ్నలను కూడా లేవనెత్తుతోంది.
ఈ వ్యవస్థను FAHR-Face అని పిలుస్తారు; ఇది Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition సంక్షిప్త రూపం. దీనికి 40 మిలియన్లకు పైగా ముఖ చిత్రాలపై శిక్షణ ఇచ్చి, తరువాత రెండు వేర్వేరు సాధనాలకు ప్రాతిపదికగా ఉపయోగించారు. FAHR-FaceAge ముఖ ఫోటో నుంచి జీవసంబంధ వయస్సును అంచనా వేస్తుంది, కాగా FAHR-FaceSurvival క్యాన్సర్ రోగుల మనుగడ ఫలితాలను అంచనా వేస్తుంది.
కాలక్రమ వయస్సు నుంచి శారీరక సామర్థ్యం వరకు
కాలక్రమ వయస్సును నమోదు చేయడం సులభమే, కానీ ఒక వ్యక్తి శస్త్రచికిత్స, రేడియేషన్ లేదా వ్యవస్థాత్మక చికిత్సను ఎంతవరకు తట్టుకోగలడో అది పూర్తిగా వివరించదు. ఒకే వయస్సున్న ఇద్దరిలో బలహీనత, ప్రతిఘటన మరియు అంతర్లీన అనారోగ్య స్థాయిలు గణనీయంగా వేర్వేరుగా ఉండవచ్చు. వైద్యులు మరియు రోగులు తీవ్రమైన చికిత్సను దాని సంభావ్య భారంతో పోల్చి నిర్ణయించేటప్పుడు ఈ తేడాలు ముఖ్యమవుతాయి.
పరిశోధకుల ప్రకారం, ఫోటోను స్వతంత్ర నిర్ధారణగా ఉపయోగించడం లక్ష్యం కాదు. బదులుగా, సాధారణ చిత్రంలో నుంచి పొందిన పరిమాణాత్మక అంచనా భవిష్యత్తులో స్థిరపడిన క్లినికల్ మూల్యాంకనాన్ని పూరించవచ్చు. అధ్యయనానికి సంబంధిత రచయిత, రేడియేషన్ ఆంకాలజిస్ట్ Raymond Mak, వైద్యుడి నిర్ణయాన్ని భర్తీ చేయకుండా వ్యక్తిగతీకరించిన నిర్ణయాలకు మద్దతు ఇవ్వడమే ఉద్దేశమని చెప్పారు.
ఈ తేడా కీలకం. ఫలితాలతో అనుసంధానమైన గణాంక నమూనాలను గుర్తించే మోడల్, ఒక వ్యక్తిగత రోగిలో ఆ నమూనాలు ఎందుకు ఉన్నాయో నిర్ధారించదు; ఆ వ్యక్తికి ఏ చికిత్స ఇవ్వాలో కూడా నిర్ణయించదు. గరిష్ఠంగా, వైద్య చరిత్ర, కార్యకలాప స్థితి, ప్రయోగశాల ఫలితాలు, ఇమేజింగ్ మరియు వైద్యుడి పరీక్షను కలిగి ఉన్న విస్తృత అంచనాకు ఇది ఒక ప్రమాణీకృత సంకేతాన్ని జోడించగలదు.
అధ్యయనం కనుగొన్న విషయాలు
మోడల్ అంచనా వేసిన జీవసంబంధ వయస్సు మరియు రోగి కాలక్రమ వయస్సు మధ్య అంతరం స్వతంత్రంగా మనుగడతో అనుసంధానమై ఉందని అభివృద్ధి మరియు ధృవీకరణ అధ్యయనం కనుగొంది. ఆచరణాత్మకంగా, ఈ మోడల్ కొలిచిన ప్రకారం, క్యాలెండర్ వయస్సుతో పోలిస్తే జీవసంబంధంగా ఎక్కువ లేదా తక్కువ వయస్సు కనిపించడం, వ్యాధి పూర్వానుమానానికి సంబంధించిన సమాచారాన్ని కలిగి ఉండవచ్చని పరిశోధన సూచిస్తోంది.
FAHR-FaceAge గత వయస్సు అంచనా అల్గారిథమ్‌ల కంటే మరింత ఖచ్చితమైనదని, ఫోటోల్లో కనిపించే సాధారణ మార్పుల మధ్య కూడా రెండు సాధనాలు స్థిరంగా పనిచేశాయని బృందం తెలిపింది. భవిష్యత్తు ఆచరణాత్మక వినియోగానికి ఇది ముఖ్యమైన విషయం: క్లినికల్ ఫోటోలు ఎల్లప్పుడూ ఒకే వెలుతురు, భంగిమ లేదా చిత్ర నాణ్యతలో తీసుకోబడవు.
ముఖ చిత్రం నుంచి క్యాన్సర్ మనుగడ అంచనాను నేరుగా రూపొందించడం ద్వారా FAHR-FaceSurvival ఈ ఆలోచనను మరింత ముందుకు తీసుకెళ్తుంది. ప్రతి మోడల్ ఫలితాలను అత్యధికంగా ప్రభావితం చేసిన ముఖ ప్రాంతాల దృశ్యీకరణలను వ్యాసం వివరిస్తుంది. ఇటువంటి దృశ్య వివరణలు మోడల్ ప్రవర్తనను అధ్యయనం చేసే పరిశోధకులకు ఉపయోగకరంగా ఉండవచ్చు, కానీ వాటిని వ్యాధి యొక్క సరళమైన మ్యాప్‌గా భావించకూడదు. AI వ్యవస్థలు వివరించడం కష్టమైన సూక్ష్మ లక్షణాల కలయికలపై ఆధారపడవచ్చు; అవి ప్రత్యక్ష జీవసంబంధ కారణం కంటే ఆరోగ్యంతో సంబంధం ఉన్న కారకాలను ప్రతిబింబించవచ్చు.
సంభావ్య విలువ—అవసరమైన రక్షణ చర్యలు
ఫోటో ఆధారిత అంచనా ఆకర్షణీయంగా ఉండవచ్చు, ఎందుకంటే ఇది శరీరంలోకి చొచ్చుకుపోని విధానమూ, పెద్ద స్థాయిలో అమలు చేయగలదీ కావచ్చు. స్వతంత్రంగా ధృవీకరించబడితే, మరింత జాగ్రత్తగా బలహీనత అంచనా లేదా తీవ్రమైన సంరక్షణలోని ప్రమాదాలు మరియు ప్రయోజనాలపై చర్చ అవసరమైన రోగులను గుర్తించడంలో ఇది వైద్యులకు సహాయపడవచ్చు. నిపుణుల వనరులు పరిమితంగా ఉన్న ప్రాంతాల్లో కొన్ని మూల్యాంకనాలను మరింత స్థిరంగా చేయగలదు.
అయితే ఈ రకమైన సాంకేతికతను అమలు చేయడానికి ఉన్నత ప్రమాణం అవసరం. పనితీరును అభివృద్ధి వాతావరణంలో మాత్రమే కాకుండా, వివిధ రోగి జనాభాల్లో మరియు వాస్తవ క్లినికల్ పని విధానాల్లో పరీక్షించాలి. ఫలితం ఎప్పుడు నమ్మదగినది, ఇతర ఆధారాలతో దాన్ని ఎలా కలపాలి, ఎప్పుడు పట్టించుకోకూడదు అనే విషయాలపై వైద్యులకు స్పష్టమైన సమాచారం అవసరం.
ముఖ చిత్రాలు అత్యంత సున్నితమైన బయోమెట్రిక్ డేటా కూడా. ఏ క్లినికల్ అమలుకైనా సమ్మతి, నిల్వ, ప్రాప్యత మరియు ద్వితీయ వినియోగంపై బలమైన రక్షణలు అవసరం. వివిధ జనసాంఖ్యాక సమూహాల్లో మోడల్ పనితీరు సమానంగా ఉందా, తప్పులు క్యాన్సర్ సంరక్షణలో అసమానతలను పెంచగలవా అనే విషయాలను ఆసుపత్రులు మరియు నియంత్రణ సంస్థలు పరిశీలించాలి.
నిర్ణయ మద్దతు కోసం ఒక పరిశోధనా దిశ
FAHR-Face వైద్య AIలోని విస్తృత మార్పును చూపిస్తుంది: పెద్ద స్థాయిలో శిక్షణ పొందిన ఫౌండేషన్ మోడళ్లను ఇప్పుడు మరింత నిర్దిష్ట క్లినికల్ పనులకు అనుకూలీకరిస్తున్నారు. విస్తృత ప్రీట్రైనింగ్ ఉపయోగకరమైన దృశ్య ప్రతినిధ్యాలను నేర్చుకుని, తరువాత ప్రత్యేక సాధనాలకు మద్దతు ఇవ్వగలదనే ఆశ ఉంది. ఆకట్టుకునే సాంకేతిక ఫలితం సురక్షితమైన, అర్థమయ్యే మరియు క్లినికల్‌గా అర్థవంతమైనదిగా మారేలా చూడటమే సవాలు.
ప్రస్తుతానికి, ముఖ ఫోటోలు కనిపించే వయస్సుకు మించి కొలవగల ఆరోగ్య సంబంధిత సమాచారాన్ని కలిగి ఉండవచ్చనే ఆధారంగా ఈ ఫలితాలను చూడటం ఉత్తమం. ఆ సమాచారాన్ని సాధారణ వైద్య సంరక్షణలోకి తీసుకురావడం మరింత ధృవీకరణ మరియు జాగ్రత్తగల పాలనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. వైద్యుడి నిర్ణయాన్ని భర్తీ చేయకుండా దానికి మద్దతు ఇవ్వాలన్న పరిశోధకుల ఉద్దేశం, కీలకమైన చికిత్స నిర్ణయాలను ప్రభావితం చేయగల సాంకేతికతకు సరైన పరిమితిని నిర్దేశిస్తుంది.
ఈ వ్యాసం Medical Xpress నివేదిక ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అసలు వ్యాసాన్ని చదవండి.
Originally published on medicalxpress.com
