AI TOOLS : क्लिनिकल सेटिंग्स में थर्मल फेशियल इमेजिंग लागू करने की उम्मीद
AI TOOLS : अध्ययन सेल मेटाबॉलिज्म में प्रकाशित
जालंधर /नई दिल्ली। (AI TOOLS) कृत्रिम बुद्धिमत्ता/Artificial intelligence (एआई) से मधुमेह और फैटी लीवर जैसी बीमारियों को उनके प्रारंभिक चरण में पकड़ा जा सकता है। ऐसी बीमारियों के लक्षण पहचानने में AI TOOLS मदद कर सकते हैं। एक नए अध्ययन में ये बात सामने आई है।
स्टडी के अनुसार, थर्मल कैमरे का उपयोग करके, एआई मॉडल तापमान अंतर का पता लगा सकता है जो चेहरे के विभिन्न हिस्सों में स्पर्श द्वारा महसूस किए जाने के लिए बहुत छोटा है। सेल मेटाबॉलिज्म में प्रकाशित अध्ययन में कहा गया है कि ये निष्कर्ष इस बात की जानकारी दे सकते हैं कि हमारा शरीर बूढ़ा हो रहा या फिर स्वस्थ है, वो भी कैसे।
उदाहरण के लिए, मधुमेह और फैटी लीवर रोग से पीड़ित लोगों में उसी उम्र के स्वस्थ समकक्षों की तुलना में आंखों के क्षेत्र का तापमान अधिक होने की संभावना होती है।
बीजिंग में पेकिंग यूनिवर्सिटी के जैकी हान और पेपर के संबंधित लेखक ने एक बयान में कहा, “हमें क्लिनिकल सेटिंग्स में थर्मल फेशियल इमेजिंग लागू करने की उम्मीद है, क्योंकि इसमें शुरुआती बीमारी के निदान और हस्तक्षेप की महत्वपूर्ण क्षमता है।”
शरीर का तापमान एक प्रमुख पैरामीटर है जो कोशिका कार्य cell function और जीव के अस्तित्व organism survival को प्रभावित करता है। अनुसंधान से पता चला है कि शरीर का कम तापमान कई एंडोथर्मिक प्रजातियों में लंबी उम्र और धीमी उम्र बढ़ने से जुड़ा हुआ है, जिसमें पक्षी और स्तनधारी जैसे जानवर शामिल हैं जो अपनी आंतरिक गर्मी उत्पन्न और नियंत्रित कर सकते हैं।
तापमान metabolic stress से जुड़ा हुआ है
उच्च metabolic दर के साथ शरीर का तापमान बढ़ सकता है, जो बदले में मनोवैज्ञानिक और metabolic तनाव से शुरू हो सकता है। metabolic stress दर परिवेश के तापमान से प्रभावित होती है।
शोधकर्ताओं ने अपने शोध में लिखा है कि शरीर की सतह के तापमान का चेहरे से गहरा संबंध है, और अभी तक मानव चेहरे की तापमान वितरण विशेषताओं और उम्र बढ़ने और विभिन्न बीमारियों के साथ इसके संबंध का पता नहीं लगाया गया है।
इसलिए, उन्होंने 2020 से 2022 तक 21 से 88 वर्ष की आयु के 2,811 व्यक्तियों के चेहरे की थर्मल छवियां एकत्र कीं।
टीम ने ”थर्मोफ़ेस” (टीएफ) विधि विकसित की, जिसने थर्मल-छवि-आधारित उम्र बढ़ने वाली घड़ियों को उत्पन्न करने के लिए चेहरे की पहचान और तापमान निष्कर्षण प्रणाली /extraction system को संयोजित किया। इसका उपयोग करके, उन्होंने किसी व्यक्ति की तापीय आयु की भविष्यवाणी करने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित किया।
उनके मॉडल से पता चला कि पुरुषों और महिलाओं दोनों में उम्र के साथ नाक, गाल और भौंहों के तापमान में कमी देखी गई, जिसकी शुरुआत महिलाओं में लगभग 50 वर्ष और पुरुषों में लगभग 60 वर्ष से हुई। छवियाँ सुबह के समय एकत्र की गईं जब वातानुकूलित कमरों में तापमान 20C और 25C के बीच था जब प्रतिभागियों को मन की शांत स्थिति में लाया गया। भावना और पर्यावरणीय तापमान परिवर्तन परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं।
मधुमेह और फैटी लीवर जैसे मेटाबोलिक विकारों से जूझ रहे लोगों में तेजी से थर्मल एजिंग देखी गई, साथ ही उसी उम्र के स्वस्थ समकक्षों की तुलना में आंखों के क्षेत्र में उच्च तापमान दर्ज किया गया। इसी तरह, ऊंचे रक्तचाप वाले लोगों के गालों का तापमान भी अधिक दिखा।
टीम ने इन अंतरों को बढ़ाने वाले कारकों को समझने के लिए प्रतिभागियों के रक्त के नमूनों का विश्लेषण किया।
उन्होंने पाया कि आंखों और गालों के आसपास के तापमान में वृद्धि मुख्य रूप से सूजन से संबंधित सेलुलर गतिविधियों में वृद्धि के कारण हुई, जैसे क्षतिग्रस्त डीएनए की मरम्मत और संक्रमण से लड़ना।
AI TOOLS : नियमित व्यायाम से बुढ़ापा कम होता है
इसके बाद, टीम ने यह जांचने के लिए एक और प्रयोग शुरू किया कि क्या व्यायाम ने थर्मल उम्र बढ़ने को प्रभावित किया है। तीस प्रतिभागी अध्ययन का हिस्सा थे। उनमें से 23 को 2 सप्ताह तक एक घंटे तक रस्सी कूदने का प्रशिक्षण दिया गया। सात को किसी भी प्रशिक्षण के अधीन नहीं किया गया था।
अध्ययन के अनुसार, कूद प्रशिक्षण, हृदय स्वास्थ्य को बढ़ाता है, प्रभावी ढंग से कैलोरी जलाता है, पूरे शरीर का व्यायाम प्रदान करता है, और समन्वय और चपलता में सुधार करता है।
दो सप्ताह बाद टीम ने देखा कि व्यायाम करने वाले प्रतिभागियों की तापीय आयु पांच वर्ष कम हो गई।
शोधकर्ताओं ने अध्ययन में लिखा है, “नमूना आकार और ट्रैकिंग अवधि में सीमाओं के कारण निरंतर शारीरिक गतिविधि के दीर्घकालिक चयापचय प्रभावों की गहन जांच की आवश्यकता होती है।”
अध्ययन में कहा गया है कि यह देखना दिलचस्प होगा कि क्या आंख का क्षेत्र – रक्त वाहिकाओं और चयापचय गतिविधियों के गहन विकास के कारण – चयापचय स्थिति में उतार-चढ़ाव के प्रति सबसे संवेदनशील है।
इसमें यह भी कहा गया है कि चेहरे के थर्मल पैटर्न के आधार पर विभिन्न बीमारियों के बीच अंतर करना संभव होगा क्योंकि वे गालों, माथे और पेरी-माउथ क्षेत्रों पर अलग-अलग तापमान परिवर्तन प्रदर्शित करते हैं।
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