نیا AI ٹول سیلفی سے کینسر سے بچنے کے امکانات کا اندازہ لگا سکتا ہے: مطالعہ

40 ملین سے زیادہ چہرے کی تصاویر پر تربیت یافتہ، AI ٹول حیاتیاتی عمر، اموات کے خطرے کا اندازہ لگانے کے لیے چہرے کی خصوصیات کا تجزیہ کرتا ہے۔
بقا (بائیں) اور عمر (دائیں) پیشین گوئیوں کے لیے مصنوعی ذہانت کے “توجہ کے نقشے”۔ ماس جنرل بریگھم کینسر انسٹی ٹیوٹ
امریکی محققین نے ایک مصنوعی ذہانت (AI) ٹول تیار کیا ہے جو ایک چہرے کی تصویر سے کینسر کے مریضوں کے زندہ رہنے کے امکانات کا اندازہ لگا سکتا ہے۔ مطالعہ میں پیر کو شائع ہوا جریدہ لینسیٹ ڈیجیٹل ہیلتھ۔
امریکی ریاست میساچوسٹس میں ماس جنرل بریگم کے محققین کی طرف سے تیار کردہ، FAHR-Face نامی یہ نظام حیاتیاتی عمر اور اموات کے خطرے کا اندازہ لگانے کے لیے چہرے کی خصوصیات کا تجزیہ کرتا ہے، ممکنہ طور پر ڈاکٹروں کو علاج کے فیصلے کرنے میں مدد کرتا ہے۔
ماڈل کو 40 ملین سے زیادہ چہرے کی تصاویر پر تربیت دی گئی تھی اور اسے دو ٹولز میں ڈھال لیا گیا تھا: FAHR-FaceAge، جو حیاتیاتی عمر کا تخمینہ لگاتا ہے، اور FAHR-FaceSurvival، جو عمر کے تخمینے پر بھروسہ کیے بغیر چہرے کی تصاویر سے کینسر کے مریضوں کے زندہ رہنے کی پیش گوئی کرتا ہے۔
پڑھیں: علی بابا اوپن سورسز اے آئی ماڈل کینسر کا پتہ لگاتا ہے، 150 طبی حالات
محققین نے پایا کہ بقا کا ماڈل بنیادی طور پر آنکھوں کے نیچے اور ناک کے ارد گرد کے علاقوں پر توجہ مرکوز کرتا ہے، جبکہ عمر کے تخمینے کے ماڈل نے منہ اور مندروں کے ارد گرد چہرے کے خدوخال کا جائزہ لیا، جس سے معلوم ہوتا ہے کہ دونوں نظام صحت سے متعلق مختلف نمونوں کی شناخت کرتے ہیں۔
بقا کے ماڈل کو 34,363 مریضوں کی تصاویر پر تربیت دی گئی اور مزید 3,820 پر تجربہ کیا گیا، جس کے نتائج کو نیدرلینڈ میں کینسر کے 4,892 مریضوں کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے آزادانہ طور پر توثیق کیا گیا۔
محققین نے پایا کہ سب سے زیادہ خطرے والے گروپ میں درجہ بندی کرنے والے مریضوں میں طبی عوامل کا حساب کتاب کرنے کے بعد بھی، سب سے کم خطرہ والے گروپ کے مریضوں کی اموات کا خطرہ تین گنا سے زیادہ تھا۔
مزید پڑھیں: سائنس دان مستقبل کی بیماریوں کی پیش گوئی کرنے کے لیے AI ماڈل کو تربیت دیتے ہیں۔
جن مریضوں کے چہرے ان کی اصل عمر سے کم از کم پانچ سال بڑے دکھائی دیتے ہیں ان میں بھی موت کا خطرہ 21 فیصد زیادہ ہوتا ہے، جب کہ کم از کم پانچ سال چھوٹے دکھائی دینے والوں میں 17 فیصد کم خطرہ ہوتا ہے۔
مطالعہ کے مطابق، دونوں ماڈلز کو ملانے سے بقا کی پیشین گوئیوں کی درستگی میں مزید بہتری آئی۔
محققین نے کہا کہ یہ ٹیکنالوجی ڈاکٹروں کو مریضوں کی صحت کا اندازہ لگانے اور علاج کے فیصلوں کی رہنمائی کرنے میں مدد کر سکتی ہے، حالانکہ اس سے پہلے کہ اسے کلینکل پریکٹس میں وسیع پیمانے پر استعمال کیا جا سکے، مزید توثیق کی ضرورت ہے۔
Source link


