ক্যানসার রোগীর মুখের একটি ছবি বিশ্লেষণ করেই তার বেঁচে থাকার সম্ভাবনা অনুমান করতে পারবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)। একই সঙ্গে রোগীর প্রকৃত বয়সের তুলনায় তার জৈবিক বয়স কত, সেটিও নির্ণয় করতে পারবে নতুন এ প্রযুক্তি। চিকিৎসকদের দাবি, ভবিষ্যতে রোগীর চিকিৎসাপদ্ধতি নির্ধারণ ও ঝুঁকি মূল্যায়নে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে এআইভিত্তিক এই ব্যবস্থা।
যুক্তরাষ্ট্রের ম্যাসাচুসেটস অঙ্গরাজ্যের অলাভজনক সমন্বিত শিক্ষাভিত্তিক স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠান ম্যাস জেনারেল ব্রিগহামের বিশেষজ্ঞরা এআই টুলটি তৈরি করেছেন। ৪ কোটির বেশি মুখের ছবি ব্যবহার করে এটি প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। এসব ছবিতে বিভিন্ন জাতিগোষ্ঠী ও বয়সের মানুষের মুখ অন্তর্ভুক্ত ছিল।
গবেষণাটির ফলাফল প্রকাশিত হয়েছে দ্য ল্যানসেট ডিজিটাল হেলথ সাময়িকীতে। সোমবার (১৯ অক্টোবর) ব্রিটিশ সংবাদমাধ্যম দ্য গার্ডিয়ানের এক প্রতিবেদনে এ তথ্য জানানো হয়েছে।
গবেষকেরা একই মডেলের ভিত্তিতে দুটি পৃথক টুল তৈরি করেছেন। এফএএইচআর-ফেসএজ রোগীর মুখের ছবি থেকে তার জৈবিক বয়স অনুমান করার পাশাপাশি ক্যানসার থেকে বেঁচে থাকার সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেয়। অন্যদিকে, এফএএইচআর-ফেসসারভাইভাল জৈবিক বয়সের হিসাবের ওপর নির্ভর না করে সরাসরি মুখের ছবি বিশ্লেষণ করে রোগীর বেঁচে থাকার সম্ভাবনা নির্ধারণ করে।
দুটি টুল একই এআই মডেল থেকে তৈরি হলেও রোগীর স্বাস্থ্য সম্পর্কে ভিন্ন ও পরিপূরক তথ্য শনাক্ত করতে পারে। এ ছাড়া বয়স ও মৃত্যুঝুঁকি নির্ধারণের জন্য এগুলো মুখের আলাদা আলাদা অংশ বিশ্লেষণ করে।
এফএএইচআর-ফেসএজ নাকের দুই পাশ থেকে ঠোঁটের কোণ পর্যন্ত বিস্তৃত ভাঁজ, চোখের কোটরের ঠিক ওপরের কপালের অংশ এবং কপালের দুই পাশের অঞ্চল বিশ্লেষণ করে। অন্যদিকে, এফএএইচআর-ফেসসারভাইভাল চোখের নিচের অংশ ও নাকের ওপরের সংযোগস্থলের আশপাশের অঞ্চলকে গুরুত্ব দেয়।
গবেষণাটির সহ-জ্যেষ্ঠ লেখক হুগো অ্যার্টস বলেন, ক্যানসার রোগীদের মুখের ছবি থেকে সরাসরি বেঁচে থাকার সম্ভাবনা অনুমান করতে শেখার মাধ্যমে মুখ বিশ্লেষণভিত্তিক এআই প্রযুক্তি আরও এক ধাপ এগিয়েছে। তার ভাষ্য, তাদের জানা মতে, সাধারণ একটি ছবি ব্যবহার করে এআই মডেলের মাধ্যমে ক্যানসার রোগীর বেঁচে থাকার সম্ভাবনা সরাসরি অনুমানের এটিই প্রথম উদাহরণ।
যুক্তরাষ্ট্রে রেডিওথেরাপি নেওয়া ক্যানসার রোগীদের ওপর প্রযুক্তিটি পরীক্ষা করা হয়। এতে দেখা যায়, এফএএইচআর-ফেসএজের হিসাবে যেসব রোগীকে প্রকৃত বয়সের চেয়ে অন্তত পাঁচ বছর বেশি বয়সী দেখাচ্ছিল, চার বছরের গড় পর্যবেক্ষণকালে তাদের মৃত্যুঝুঁকি অন্য রোগীদের তুলনায় ২১ শতাংশ বেশি ছিল। বিপরীতে, যাদের প্রকৃত বয়সের চেয়ে অন্তত পাঁচ বছর কম বয়সী দেখাচ্ছিল, তাদের মৃত্যুঝুঁকি ছিল ১৭ শতাংশ কম।
অ্যার্টস বলেন, ৪ কোটির বেশি ছবি থেকে মুখের সাধারণ বৈশিষ্ট্য শনাক্ত করতে শেখাই এ প্রযুক্তির মূল অগ্রগতি। পরে সেই জ্ঞান ব্যবহার করে জৈবিক বয়স ও বেঁচে থাকার সম্ভাবনার মতো বিভিন্ন স্বাস্থ্যসূচক নির্ধারণ করা যায়। প্রতিটি নতুন কাজের জন্য শুরু থেকে আলাদা মডেল তৈরি করার পরিবর্তে এই পদ্ধতিতে একাধিক স্বাস্থ্যসূচক নির্ধারণের ব্যবস্থা গড়ে তোলা সম্ভব।
গবেষকদের মতে, এআইয়ের মাধ্যমে অনুমান করা জৈবিক বয়সের সঙ্গে মানুষের শারীরিক স্বাস্থ্যের ঘনিষ্ঠ সম্পর্ক রয়েছে। এটি নির্দিষ্ট কিছু চিকিৎসা সহ্য করা বা চিকিৎসার পর বেঁচে থাকার সক্ষমতার ইঙ্গিত দিতে পারে।
ভবিষ্যতে বড় অস্ত্রোপচার কিংবা ক্যানসারের অন্যান্য চিকিৎসার পর রোগীর মৃত্যুঝুঁকি ও জটিলতার আশঙ্কা নির্ধারণেও এ প্রযুক্তি সহায়ক হতে পারে। বিশেষ করে, নিবিড় চিকিৎসা নেওয়ার আগে রোগীর শারীরিক সক্ষমতা ও দুর্বলতা মূল্যায়নে এটি চিকিৎসকদের সাহায্য করতে পারে।
ম্যাস জেনারেল ব্রিগহামের রেডিয়েশন অনকোলজিস্ট ডা. রেমন্ড ম্যাক বলেন, জনসংখ্যার বয়স বাড়ার সঙ্গে সঙ্গে রেডিওথেরাপি, অস্ত্রোপচার কিংবা শরীরজুড়ে কাজ করে এমন ওষুধের চিকিৎসার মতো নিবিড় চিকিৎসা দেওয়ার আগে রোগীর শারীরিক সক্ষমতা ও দুর্বলতা নির্ভুলভাবে মূল্যায়নের প্রয়োজন বাড়ছে।
তিনি বলেন, মুখের ছবির মাধ্যমে স্বাস্থ্য মূল্যায়নকে আরও পরিমাপযোগ্য, ধারাবাহিক ও সহজলভ্য করাই তাদের লক্ষ্য। এর মাধ্যমে রোগীর ব্যক্তিগত পরিস্থিতি অনুযায়ী চিকিৎসার সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করা যাবে, তবে চিকিৎসকের নিজস্ব বিচার-বিবেচনার বিকল্প হিসেবে নয়।