এক যুগ আগেই হৃ’দরোগের ঝুঁকির পূর্বাভাস দিতে পারে আমিরাতে উদ্ভাবিত নতুন প্রযুক্তি

মোহাম্মদ বিন জায়েদ বিশ্ববিদ্যালয়ের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকদের দ্বারা যৌথভাবে তৈরি একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা রক্তে শর্করার মাত্র দুই সপ্তাহের তথ্য বিশ্লেষণ করে ১২ বছর আগে পর্যন্ত হৃদরোগে আক্রান্ত হয়ে কারা মা*রা যাওয়ার ঝুঁকিতে রয়েছে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।

সম্প্রতি নেচারে প্রকাশিত, এই গবেষণাটি MBZUAI অধ্যাপক ইরান সেগালের যৌথ নেতৃত্বে পরিচালিত হয়েছিল। এটি দেখায় যে ক্রমাগত গ্লুকোজ মনিটর – ডায়াবেটিসে আক্রান্ত ব্যক্তিদের দ্বারা সাধারণত ব্যবহৃত ছোট পরিধানযোগ্য ডিভাইস – লক্ষণগুলি দেখা দেওয়ার কয়েক বছর আগে লুকানো স্বাস্থ্য ঝুঁকি সনাক্ত করতে পারে।

গ্লুফর্মার নামক AI মডেলটি তার সর্বোচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ গোষ্ঠীর মধ্যে ৬৯ শতাংশ হৃদরোগজনিত মৃত্যুর শনাক্ত করেছে, যেখানে সবচেয়ে কম ঝুঁকিপূর্ণ গোষ্ঠীতে কোনও মৃত্যু রেকর্ড করেনি।

“ঐতিহ্যবাহী রক্ত ​​পরীক্ষা একটি একক স্থির ফ্রেমের মতো কাজ করে,” সেগাল খালিজ টাইমসকে বলেন। “গ্লুফর্মার আপনার বিপাকীয় জীবনের সম্পূর্ণ ফিচার ফিল্ম বিশ্লেষণ করে।” সিস্টেমটি প্রতি ১৫ মিনিটে গ্লুকোজ রিডিং ট্র্যাক করে, এমন সূক্ষ্ম প্যাটার্ন ক্যাপচার করে যা একবারের রক্ত ​​পরীক্ষা নিয়মিতভাবে মিস করে।

‘ঝুঁকিপূর্ণ পথ’ বর্ণনা করা

গবেষণার সময়কাল সংযুক্ত আরব আমিরাতের জন্য বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক। খালিজ টাইমসের পূর্ববর্তী একটি প্রতিবেদনে, আরএকে হাসপাতাল উল্লেখ করেছে যে সংযুক্ত আরব আমিরাতের প্রায় ৪০ শতাংশ প্রাপ্তবয়স্ক এবং ৪০ শতাংশ শিশু স্থূলতায় আক্রান্ত, যা ডায়াবেটিস, হৃদরোগ এবং ক্যান্সারের মতো দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার বৃদ্ধিতে অবদান রাখে।

গ্লুফর্মারকে ১০,৮১২ জন অংশগ্রহণকারীর কাছ থেকে সংগ্রহ করা ১ কোটিরও বেশি গ্লুকোজ পরিমাপের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, যাদের বেশিরভাগেরই ডায়াবেটিস ছিল না। বিচ্ছিন্ন পাঠের উপর মনোযোগ দেওয়ার পরিবর্তে, এআই গবেষকরা “ঝুঁকিপূর্ণ পথ” হিসাবে বর্ণনা করা প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে শিখেছে – এমন প্যাটার্ন যা দেখায় যে শরীর কীভাবে দৈনন্দিন জীবনে শক্তি পরিচালনা করে, খাবারের পরে এবং ঘুমের সময় সহ।

“একটি স্ন্যাপশটের পরিবর্তে সম্পূর্ণ বিপাকীয় চলচ্চিত্র দেখে, আমরা দেখতে পারি যে কারও স্বাস্থ্য কোন দিকে এগিয়ে যাচ্ছে,” সেগাল ব্যাখ্যা করেছিলেন। এই প্যাটার্নগুলির উপর ভিত্তি করে, সিস্টেমটি ঝুঁকি অনুসারে ব্যক্তিদের গোষ্ঠীভুক্ত করেছে। ১২ বছরের পূর্বাভাসে, বৈপরীত্যটি স্পষ্ট ছিল: সবচেয়ে স্থিতিশীল গোষ্ঠীতে কোনও হৃদরোগজনিত মৃত্যু রেকর্ড করা হয়নি, যেখানে সর্বোচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ গোষ্ঠীতে দশজনের মধ্যে প্রায় সাতজন মৃত্যুর ঘটনা ঘটেছে, যদিও স্ট্যান্ডার্ড রক্ত ​​পরীক্ষায় স্থিতিশীল দেখা গেছে।

বিশ্লেষণে বিদ্যমান ডায়াগনস্টিক সরঞ্জামগুলির সীমাবদ্ধতাও প্রকাশ পেয়েছে। ঐতিহ্যবাহী উপবাসের গ্লুকোজ পরীক্ষা ব্যবহার করে “স্বাভাবিক” হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে চল্লিশ শতাংশ ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ করা হলে গ্লুকোজ প্যাটার্নগুলি প্রাক-ডায়াবেটিসের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ দেখিয়েছেন। “একটি স্ন্যাপশট ঠিক থাকলেও, বৃহত্তর বিপাকীয় চিত্রটি খুব ভিন্ন গল্প বলতে পারে,” সেগাল বলেন।

দ্রুত, সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতার জন্য, অংশগ্রহণকারীদের মাত্র ১০ থেকে ১৪ দিনের জন্য একটি গ্লুকোজ মনিটর পরতে হয়েছিল। সেই সংক্ষিপ্ত উইন্ডো থেকে, AI ব্যক্তিগতকৃত ঝুঁকি পূর্বাভাস তৈরি করেছে। তুলনামূলক পরীক্ষায়, GluFormer HbA1c – বর্তমান ক্লিনিকাল মান – কে ছাড়িয়ে গেছে – কোন প্রি-ডায়াবেটিস ব্যক্তিরা ডায়াবেটিসে আক্রান্ত হবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষেত্রে, ভবিষ্যতের ৬৬ শতাংশ ক্ষেত্রে সনাক্ত করে।

হৃদরোগের ঝুঁকির বাইরেও, মডেলটি শুধুমাত্র গ্লুকোজ গতিশীলতার উপর ভিত্তি করে ভিসারাল ফ্যাট, কিডনির কার্যকারিতা, লিভারের স্বাস্থ্য এবং লিপিড প্রোফাইল সম্পর্কিত সূচকগুলি কয়েক বছর আগে থেকেই পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয়েছিল। “এই প্যাটার্নগুলি চিনির চেয়ে অনেক বেশি প্রতিফলিত করে,” সেগাল উল্লেখ করেছেন। “এগুলি সামগ্রিক বিপাকীয় স্বাস্থ্যের একটি উচ্চ-রেজোলিউশন চিত্র প্রদান করে।”

সিস্টেমের একটি আরও উন্নত সংস্করণ গ্লুকোজ রিডিংয়ের সাথে খাদ্যতালিকাগত তথ্য সংহত করে, যা গবেষকদের নির্দিষ্ট খাবারগুলি কীভাবে পৃথক বিপাককে প্রভাবিত করে তা অনুকরণ করতে দেয়। যখন খাবারের ডেটা অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছিল, তখন 90 শতাংশেরও বেশি অংশগ্রহণকারীদের জন্য খাওয়ার ধরণ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা উন্নত হয়েছিল।

দীর্ঘমেয়াদী দৃষ্টিভঙ্গিতে একজন ব্যক্তির বিপাকের একটি “ডিজিটাল টুইন” তৈরি করা জড়িত – একটি ভার্চুয়াল মডেল যা জীবনযাত্রার পরিবর্তনগুলি ভবিষ্যতের স্বাস্থ্যের ফলাফলগুলিকে কীভাবে পরিবর্তন করতে পারে তা অনুকরণ করতে পারে। তবে, সেগাল জোর দিয়েছিলেন যে ব্যাপক ক্লিনিকাল ব্যবহার এখনও অনেক দূরে। “বিজ্ঞান বৈধ, কিন্তু আজ স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা এখনও স্ন্যাপশট-স্টাইল পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে তৈরি,” তিনি বলেন।

এই ধরনের প্রযুক্তি গ্রহণের জন্য আরও ক্লিনিকাল ট্রায়াল এবং নতুন হাসপাতালের অবকাঠামোর প্রয়োজন হবে যা ক্রমাগত ডেটা স্ট্রিম পরিচালনা করতে সক্ষম। যেহেতু সংযুক্ত আরব আমিরাত এই গবেষণায় সরাসরি জড়িত, সেগাল বলেন যে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ওষুধ বাস্তব-বিশ্বের ব্যবহারের কাছাকাছি চলে আসার সাথে সাথে স্থানীয় প্রতিষ্ঠানগুলি ভবিষ্যতের বৈধতা গবেষণায় অংশগ্রহণের জন্য ভাল অবস্থানে রয়েছে।