इराक और ऑस्ट्रेलिया के शोधकर्ताओं ने कथित तौर पर एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडल विकसित किया है जो किसी व्यक्ति की जीभ की छवियों का विश्लेषण करके कई तरह की बीमारियों का निदान करने में सक्षम है। इस मॉडल ने केवल मानव जीभ के रंग का विश्लेषण करके परीक्षणों में 98 प्रतिशत सटीकता हासिल की है।
न्यूजवाइज की रिपोर्ट के अनुसार, बगदाद में मिडिल टेक्निकल यूनिवर्सिटी (MTU) और यूनिवर्सिटी ऑफ साउथ ऑस्ट्रेलिया (UniSA) के बीच सहयोग से इस AI मॉडल को विकसित किया गया था। शोधकर्ता बताते हैं कि जीभ की जांच के माध्यम से स्वास्थ्य स्थितियों का निदान करने की अवधारणा 2,000 से अधिक वर्षों से पारंपरिक चीनी चिकित्सा का एक प्रमुख घटक रही है। इस अभ्यास में, डॉक्टर विशेष बीमारियों का संकेत देने वाले विशिष्ट रंगों और बनावट के आधार पर बीमारियों की जांच करने के लिए मानव जीभ का विश्लेषण करते हैं। आधुनिक तकनीक के साथ इस प्राचीन तकनीक का लाभ उठाते हुए, MTU और UniSA दोनों में एक सहायक एसोसिएट प्रोफेसर अली अल-नाजी के नेतृत्व में अनुसंधान दल ने इस निदान पद्धति को 21वीं सदी में लाने के लिए AI की शक्ति का उपयोग करने की कोशिश की।
प्रोफेसर अल-नाजी ने बताया, “आमतौर पर, मधुमेह वाले लोगों की जीभ पीली होती है, जबकि कैंसर के रोगियों की जीभ बैंगनी रंग की हो सकती है, जिस पर एक मोटी चिकना परत होती है। तीव्र स्ट्रोक के रोगियों की जीभ अक्सर असामान्य रूप से लाल होती है।” उन्होंने आगे बताया कि सफ़ेद जीभ एनीमिया का संकेत दे सकती है, जबकि गंभीर COVID-19 मामले अक्सर गहरे लाल रंग की जीभ से जुड़े होते हैं। दूसरी ओर, एक इंडिगो या बैंगनी जीभ संवहनी या जठरांत्र संबंधी समस्याओं या यहाँ तक कि अस्थमा का संकेत दे सकती है।
अन्य AI मॉडल की तरह, शोधकर्ताओं ने 5,260 जीभ छवियों के डेटासेट का उपयोग करके इस AI मॉडल को प्रशिक्षित किया, जिन्हें विभिन्न चिकित्सा स्थितियों के अनुरूप सावधानीपूर्वक लेबल किया गया था। प्रशिक्षण प्रक्रिया ने AI को जीभ के रंग और बनावट में सूक्ष्म अंतरों को सटीक रूप से पहचानने का तरीका सीखने में सक्षम बनाया, जो स्वास्थ्य समस्याओं के प्रमुख संकेतक हैं।
इस AI मॉडल की सटीकता को और अधिक मान्य करने के लिए, शोधकर्ताओं की टीम ने मध्य पूर्व के दो शिक्षण अस्पतालों में रोगियों की 60 जीभ छवियों का उपयोग करके परीक्षण भी किए। मरीज़ एक वेबकैम से लैस लैपटॉप से लगभग 20 सेंटीमीटर (लगभग 8 इंच) दूर बैठे थे, जिसने उनकी जीभ की छवियों को कैप्चर किया। इसके बाद AI मॉडल ने छवियों का विश्लेषण किया और लगभग सभी मामलों में संबंधित चिकित्सा स्थितियों की सफलतापूर्वक पहचान की।
जर्नल टेक्नोलॉजीज में प्रकाशित इस अध्ययन के निष्कर्षों से पता चला है कि AI-संचालित जीभ विश्लेषण रोग जांच के लिए एक सुरक्षित, कुशल और उपयोगकर्ता के अनुकूल तरीका बन सकता है। शोधकर्ता एक ऐसे भविष्य की कल्पना करते हैं जहाँ इस तकनीक को स्मार्टफोन ऐप में एकीकृत किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ता अपनी जीभ की तस्वीर लेकर तुरंत स्वास्थ्य आकलन प्राप्त कर सकते हैं।
UniSA के प्रोफेसर और अध्ययन के सह-लेखक जावन चहल ने आधुनिक चिकित्सा पद्धतियों को पूरक और बढ़ाने के लिए इस तकनीक की क्षमता पर जोर दिया। चहल ने कहा, “ये परिणाम पुष्टि करते हैं कि कम्प्यूटरीकृत जीभ विश्लेषण रोग जांच के लिए एक सुरक्षित, कुशल, उपयोगकर्ता के अनुकूल और सस्ती विधि है जो सदियों पुरानी प्रथा के साथ आधुनिक तरीकों का समर्थन करती है।”
हालाँकि, शोधकर्ता स्वीकार करते हैं कि इस तकनीक को व्यापक रूप से अपनाने से पहले अभी भी चुनौतियों को दूर करना है। मुख्य चिंताओं में से एक डेटा गोपनीयता के बारे में रोगी की चिंताओं को संबोधित करना और यह सुनिश्चित करना है कि कैमरा प्रतिबिंब AI मॉडल की सटीकता में हस्तक्षेप न करें।
