यह फ्लू का मौसम है, और हम में से कई लोग अपने आसपास के क्षेत्र में किसी को भी खांसते या सूँघते हुए देखते हैं। लेकिन कैसे, सार्वजनिक छींक से खुद को बचाने के अलावा, क्या हम संक्रमण के संपर्क में आने से बचते हैं?
यह पता चला है, हमारे दिमाग दूसरों में बीमारी का पता लगाने के लिए काफी बारीक है। नए शोध से पता चलता है कि सूक्ष्म चेहरे के संकेत हमें धारण करने के कुछ घंटे बाद ही संक्रमण के लिए सचेत कर देते हैं। यह शोध बीमारी का पता लगाने के लिए एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने में एक दिन की मदद कर सकता है।
रॉयल सोसाइटी बी की पत्रिका प्रोसीडिंग्स में प्रकाशित एक अध्ययन में 16 स्वस्थ स्वयंसेवकों को लिया गया और उन्हें अलग-अलग समय पर एक प्लेसबो और एक प्रकार के ई। कोलाई बैक्टीरिया के साथ लिया गया, जो फ्लू जैसे लक्षणों का कारण बनता है। स्वयंसेवकों को, जो यह नहीं जानते थे कि उन्हें कौन सा इंजेक्शन मिला है, प्रत्येक शॉट के दो घंटे बाद फोटो खींचे गए। इन तस्वीरों को तब 62 प्रतिभागियों को दिखाया गया था, जिन्हें यह पता लगाने के लिए कहा गया था कि तस्वीर में मौजूद व्यक्ति स्वस्थ था या बीमार। इन प्रतिभागियों को केवल पांच सेकंड के लिए फोटो देखने के बाद निर्णय लेना था।
प्रतिभागी केवल 52 प्रतिशत समय में एक बीमार व्यक्ति का पता लगाने में सक्षम थे, शायद ही मौका से बेहतर हो। लेकिन वे 70 प्रतिशत समय में एक स्वस्थ व्यक्ति का पता लगाने में सक्षम थे। बीमारी के निर्णयों से संबंधित चेहरे की विशेषताओं में लाल आँखें, सुस्त त्वचा, एक अधिक सूजा हुआ चेहरा, एक डॉपियर मुंह और पलकें और तालू की त्वचा और होंठ शामिल थे। बीमार तस्वीरें भी अधिक थकी हुई लग रही थीं।
स्टॉकहोम विश्वविद्यालय के प्रोफेसर और सह-लेखक जॉन एक्सेलसन कहते हैं, "हमें उम्मीद थी कि बीमार लोगों का पता लगाने में लोगों की तुलना में बेहतर होगा, लेकिन 100 प्रतिशत से कुछ सेकंड के लिए केवल एक तस्वीर देखने की अनुमति थी।" अध्ययन के लेखक। "हम लोगों से बहुत बेहतर होने की उम्मीद करते हैं जब वे किसी के साथ वास्तविक बातचीत कर सकते हैं और फिर अन्य संकेतों जैसे जैविक गति, गंध आदि का उपयोग कर सकते हैं।"
यह अध्ययन अध्ययन के छोटे आकार और इस तथ्य से सीमित था कि सभी स्वयंसेवक कोकेशियान थे और सभी स्वस्थ थे, एक्सेलसन कहते हैं। विभिन्न जातीय समूहों, विभिन्न उम्र और पुराने विकारों वाले लोगों को देखने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है। अधिक शोध भी अध्ययन में पहचाने गए लोगों की तुलना में बीमारी और स्वास्थ्य के हमारे निर्णयों के लिए महत्वपूर्ण अधिक विशेषताओं की पहचान कर सकते हैं। अतिरिक्त शोध यह भी दिखा सकते हैं कि क्या हम उन लोगों के साथ व्यवहार करते हैं जो बीमार दिखाई देते हैं।
इन सीमाओं के बावजूद, एक्सलसन को उम्मीद है कि बीमारी के गैर-मौखिक संकेतों की बेहतर समझ डॉक्टरों को निदान में सुधार करने में मदद कर सकती है। अध्ययन से पहचाने गए बीमारी के संकेत भी बीमारी का पता लगाने के लिए एआई को प्रशिक्षित करने में एक दिन का उपयोग करेंगे, हालांकि यह एक्सलसन के शोध का हिस्सा नहीं है।
अन्य हालिया शोधों से पता चला है कि चेहरे के हाव-भावों का अध्ययन करने वाले स्टेट यूनिवर्सिटी ऑफ बफेलो के एक संचार प्रोफेसर मार्क फ्रैंक कहते हैं कि हमारे स्वास्थ्य और मानसिक स्थिति के बारे में कितनी सूक्ष्म चेहरे की विशेषताएं और चालें बता सकती हैं। कुछ छोटे चेहरे के आंदोलनों की उपस्थिति या अनुपस्थिति बेल्स पाल्सी या ब्रेन ट्यूमर जैसे विकारों का संकेत दे सकती है। Microexpressions - क्षणभंगुरता अक्सर हमारी चेतना पर रजिस्टर करने के लिए बहुत जल्दी दिखती है - स्किज़ोफ्रेनिया को प्रकट कर सकती है या अवसादग्रस्त व्यक्ति ठीक हो रहा है या नहीं।
"पलकें में सूक्ष्म आंदोलनों से थकान का पता चल सकता है और यहां तक कि यह अनुमान लगा सकता है कि कोई ड्राइवर अपने वाहन को दुर्घटनाग्रस्त होने की अधिक संभावना है, " फ्रैंक कहते हैं।
फ्रैंक कहते हैं कि हमारे स्वास्थ्य के बारे में हमारे चेहरे का कहना है कि यह समझना महत्वपूर्ण है कि एआई के प्रशिक्षण में क्या महत्वपूर्ण होगा। एआई मनुष्य को वास्तविक समय विश्लेषण और निर्णय लेने में मदद कर सकता है, जो विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो सकता है जब लोग "बहुत अधिक जानकारी से अभिभूत होते हैं।"
उदाहरण के लिए, हवाई अड्डों में एक बीमारी का पता लगाने वाली AI का इस्तेमाल किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, प्रति सेकंड हजारों चेहरों को स्कैन करना। दुनिया के कुछ हिस्सों में हवाई अड्डे पहले से ही संभावित बीमार व्यक्तियों को बाहर निकालने के लिए तापमान स्कैनर का उपयोग करते हैं; एक एआई ऐसी तकनीक पर सुधार कर सकता है जो ऐसे लोगों की पहचान कर सके जो बिना बुखार के बीमार हैं। इस तरह की प्रौद्योगिकियां संभवतः गोपनीयता संबंधी चिंताओं को सामने लाती हैं, साथ ही इस बात पर भी बहस होती है कि क्या वे भागीदारी रणनीतियों के रूप में प्रभावी हैं।
डेवलपर्स पहले से ही विभिन्न प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क पर काम कर रहे हैं - सिस्टम जो बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके अपने आप सीखते हैं - मनुष्यों की तुलना में पहले या उससे बेहतर बीमारी का पता लगाने के लिए। हाल के उदाहरणों में छाती के एक्स-रे को पढ़ने और निमोनिया का निदान करने के लिए एक एल्गोरिथ्म शामिल है, सीटी स्कैन पर बहुत शुरुआती फेफड़ों के कैंसर के लिए एक एआई, और आंखों की बीमारियों के शुरुआती लक्षणों की तलाश के लिए एक Google तकनीक जो अंधापन का कारण बन सकती है। लेकिन सीखने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क के लिए, यह बताया जाना चाहिए कि क्या देखना है। जिसका मतलब है कि इंसानों को इसे सिखाने की जरूरत है। जिसका मतलब इंसानों को जानना है। एक्सलसन जैसे अध्ययन, जो बताते हैं कि चेहरे के परिवर्तन बीमारी से जुड़े हैं, मनुष्य को शिक्षण करने के लिए उपकरण दे सकते हैं।
इस बीच, अब आप सूक्ष्म रूप से झुकी हुई पलकों वाले लोगों से दूर रहना जानते हैं (हालाँकि हो सकता है कि वे अभी थक चुके हों)। बेहतर अभी तक, बस एक फ्लू शॉट मिलता है।
