एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम ने सिर्फ अपनी आंखों का विश्लेषण करके लोगों के लिंग की भविष्यवाणी की

एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली सिर्फ अपनी आँखों को पढ़कर लोगों के जैविक लिंग की पहचान करने में सक्षम है। यह एक डीप लर्निंग या डीप लर्निंग मॉडल पर आधारित एक विकास है, जिसे यूके बायोबैंक डेटासेट से 84,743 रेटिना बैकग्राउंड फोटो पर प्रशिक्षित किया गया था, जैसा कि रिसर्चगेट पर प्रकाशित हुआ था।

उस प्रशिक्षण के लिए धन्यवाद, सिस्टम, जिसे डॉक्टरों द्वारा विकसित किया गया था, सीखा और रेटिना की तस्वीरों की सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम था।

मॉडल ने काफी खराब काम किया जब बाहरी सत्यापन डेटासेट में फोवल पैथोलॉजी (दृश्य तीक्ष्णता में कमी की विशेषता वाला एक धब्बेदार विकार) मौजूद था। इन मामलों में, स्वस्थ आंखों में 85.4% की तुलना में सटीकता 69.4% थी, यह सुझाव देते हुए कि फोविया, जो मैक्युला के केंद्र में है, गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन के लिए एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है।

इस प्रकार के मॉडल की प्रासंगिकता क्या है? यदि रेटिना की विशेषताओं, असाइन किए गए लिंग और कुछ विकृति के विकास के बीच एक सहसंबंध की पहचान की जा सकती है, तो बेहतर नैदानिक उपकरण विकसित किए जा सकते हैं और इसलिए उपचार और निवारक तरीकों को अनुकूलित किया जा सकता है।

मशीन लर्निंग (ऑटोएमएल) बीमारियों के नए बायोमार्कर की पहचान कर सकता है जो भविष्य में बेहतर निदान प्राप्त करने में मदद करेंगे। लेख में कहा गया है, “डीप लर्निंग हेल्थकेयर को बदल सकती है।”

रेटिना का अध्ययन करने के लिए इस मशीन लर्निंग मॉडल में इसे क्यों चुना गया था, रिपोर्ट में कहा गया है कि यह शरीर का एकमात्र ऊतक है जहां तंत्रिका और संवहनी ऊतक को एक साथ गैर-आक्रामक तरीके से देखा जा सकता है। “नेत्र रोग विशेषज्ञ ऐसा कर रहे हैं क्योंकि 19 वीं शताब्दी के मध्य में नेत्र रोग विशेषज्ञ नैदानिक अभ्यास में पेश किए गए थे,” वे कहते हैं।

दूसरी ओर, यह पिछले कुछ वर्षों में दिखाया गया है कि रेटिना बायोमार्कर स्वस्थ उम्र बढ़ने और बीमारी के प्रणालीगत सूचकांकों को प्रभावी ढंग से मैप कर सकते हैं। इस अर्थ में, चिकित्सा के अन्य क्षेत्रों के बीच, नेत्र विज्ञान के क्षेत्र में एआई मॉडल के विकास के लिए एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में लेना एक अच्छा तत्व है।

एक रेटिना परीक्षण ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकारों का पता लगा सकता है

एक साल पहले, यह ज्ञात हो गया कि हांगकांग के एक वैज्ञानिक ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन का उपयोग करने के लिए एक विधि विकसित की है छह साल के बच्चों के रेटिना को स्कैन करना सीखना और इस तरह ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकारों के भीतर आने वाली स्थितियों का पता लगाना।

विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) के अनुसार, यह अनुमान लगाया गया है कि 160 में से 1 बच्चा ऑटिज्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर से पीड़ित है, यानी लगभग 1% आबादी। आत्मकेंद्रित एक न्यूरोलॉजिकल स्थिति है जो लोगों के व्यवहार, उनके सामाजिक संपर्क और उनके संचार और सीखने के कौशल को प्रभावित करती है।

रेटिना की आंखों की स्कैनिंग जल्दी पता लगाने की अनुमति दे सकती है और इस प्रकार बच्चों के लिए उपचार का अनुमान लगा सकती है। उनकी विधि सॉफ्टवेयर के साथ एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरा का उपयोग करती है जो आंखों में फाइबर और रक्त वाहिकाओं की परतों सहित कारकों के संयोजन का विश्लेषण करती है। प्रौद्योगिकी का उपयोग आत्मकेंद्रित के जोखिम वाले बच्चों की पहचान करने और उन्हें ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार (एएसडी) के लिए प्रारंभिक उपचार कार्यक्रमों में शामिल करने के लिए किया जा सकता है।

प्रोफेसर ज़ी की तकनीक का परीक्षण 70 बच्चों पर किया गया था: 46 ऑटिज्म और 24 के प्री-ट्रीटमेंट कंट्रोल ग्रुप के साथ। ऑटिज्म से पीड़ित बच्चों की पहचान 95.7% थी। जांच की गई औसत आयु 13 वर्ष की थी, जिसमें सबसे कम उम्र छह साल की थी। ज़ी के निष्कर्षों को एक मेडिकल जर्नल ईक्लिनिकलमेडिसिन में प्रकाशित किया गया है।

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