A digital health approach for identifying polyendocrine metabolic ovarian syndrome using machine learning and body temperature
यह अध्ययन बॉडी-वर्न तापमान डेटा पर लागू मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके पॉलीएंडोक्राइन मेटाबॉलिक ओवेरियन सिंड्रोम (PMOS) की मध्यम रूप से भविष्यवाणी करने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है, जो अनडिग्नोज़्ड मामलों की पहचान करने के लिए एक संभावित पैसिव डिजिटल स्क्रीनिंग टूल का सुझाव देता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आपका शरीर एक उच्च-तकनीकी ऑर्केस्ट्रा (वाद्य यंत्रों का समूह) की तरह है, जहाँ हर वाद्य यंत्र जीवन की लय बनाए रखने के लिए एक विशिष्ट स्वर बजाता है। कभी-कभी, कंडक्टर (संचालक) थोड़ा भ्रमित हो जाता है, और संगीत का प्रवाह सही नहीं रहता। महिला शरीर में एक सामान्य गड़बड़ी है जिसे पॉलीएंडोक्राइन मेटाबॉलिक ओवेरियन सिंड्रोम (PMOS) कहा जाता है, जिसे पहले पॉलीसिस्टिक ओवरी सिंड्रोम (PCOS) के रूप में जाना जाता था। इसे हार्मोनल ऑर्केस्ट्रा में एक ऐसी खराबी के रूप में समझें जो शरीर को समय पर अंडा (ovulate) छोड़ने में कठिनाई पैदा कर सकती है। क्योंकि इसके लक्षण बहुत विविध हैं—कुछ लोग इन्हें स्पष्ट रूप से महसूस करते हैं, जबकि अन्य इन्हें बहुत हल्का पाते हैं—यह अनुमान लगाया गया है कि लगभग 70% लोग इस स्थिति से अनभिज्ञ रहते हैं। वे शायद बच्चा पाने की कोशिश कर रहे हों या बस अपने शरीर को समझने की कोशिश कर रहे हों, लेकिन उन्हें उस धुन का नाम नहीं पता चला जो वे बजा रहे हैं।
यह पता लगाने के लिए कि क्या ऑर्केस्ट्रा तालमेल से बाहर है, डॉक्टर आमतौर पर एक विशिष्ट "थर्मल शिफ्ट" (तापमान परिवर्तन) को देखते हैं। एक स्वस्थ, नियमित चक्र में, शरीर का तापमान एक थर्मोस्टेट की तरह होता है जो अंडा निकलने के बाद एक स्तर ऊपर बढ़ जाता है। यदि यह तापमान उछाल कभी नहीं होता है, तो यह एक मजबूत संकेत है कि अंडा नहीं निकला। अब, कल्पना कीजिए कि आपके पास एक छोटा, अत्यंत स्मार्ट थर्मामीटर है जो आपको कुछ भी किए बिना, केवल सोते समय, हर रात आपके शरीर के तापमान को सुन सकता है। यही पहनने योग्य उपकरणों (wearable devices) जैसे स्मार्ट रिंग या वेजाइनल सेंसर के पीछे का विचार है। वे भारी मात्रा में तापमान डेटा एकत्र करते हैं, जिससे प्रत्येक व्यक्ति के लिए एक अनूठा "थर्मल फिंगरप्रिंट" (तापमान की छाप) बनता है। वैज्ञानिक मुख्य सवाल यह पूछ रहे हैं: क्या हम एक कंप्यूटर को इन 'तापमान फिंगरप्रिंट्स' को सुनना और यह कहना सिखा सकते हैं कि, "हे, यह लय थोड़ी PMOS जैसी दिख रही है," इससे भी पहले कि व्यक्ति डॉक्टर के पास जाए?
यही वह काम है जिसे ब्रिस्टल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने परखने के लिए किया। वे यह देखना चाहते थे कि क्या वे केवल शरीर के तापमान डेटा को देखकर PMOS वाले लोगों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग—अनिवार्य रूप से, पैटर्न पहचानने के लिए कंप्यूटर को सिखाना—का उपयोग कर सकते हैं। उन्होंने केवल एक रात को नहीं देखा; उन्होंने एक मासिक धर्म चक्र के पूरे विवरण को देखा, जो एक किताब के अध्याय की तरह है। उन्होंने 387 महिलाओं से डेटा एकत्र किया जो पहले से ही ओवुसेन्स (OvuSense) नामक वेजाइनल टेम्परेचर मॉनिटर का उपयोग कर रही थीं। इन महिलाओं ने शोधकर्ताओं को यह बताने के लिए एक प्रश्नावली भी भरी कि क्या उन्हें कभी डॉक्टर द्वारा PMOS से निदान किया गया था या वे इसके लिए दवा ले रही हैं।
शोधकर्ताओं ने प्रत्येक महिला के तापमान डेटा को एक जटिल पहेली की तरह माना। उन्होंने डेटा को दो तरीकों से विभाजित किया: "चक्र स्तर" (एक बार में एक महीने को देखना) और "उपयोगकर्ता स्तर" (तीन महीनों के दौरान एक व्यक्ति के पूरे इतिहास को देखना)। उन्होंने एक विशेष "संदर्भ चक्र" (reference cycle) का आविष्कार किया, जो एक स्वस्थ तापमान पैटर्न का एक आदर्श संस्करण है, और फिर मापा कि प्रत्येक महिला का वास्तविक तापमान वक्र उस आदर्श रेखा से कितना विचलित होता है। उन्होंने यह अनुमान लगाने के लिए कि कौन PMOS रखता है, तीन अलग-अलग प्रकार के "कंप्यूटर मस्तिष्क"—लॉजिस्टिक्स रिग्रेशन, सपोर्ट वेक्टर मशीन्स और रैंडम फॉरेस्ट—का उपयोग किया।
परिणाम उत्साहजनक थे लेकिन पूर्ण नहीं थे। कंप्यूटर मॉडल PMOS वाली महिलाओं और बिना PMOS वाली महिलाओं के बीच अंतर पहचानने में सक्षम थे, लेकिन वे अलौकिक जासूस नहीं थे। सबसे अच्छा मॉडल, रैंडम फॉरेस्ट, पूरे व्यक्ति के डेटा को देखते समय लगभग 70% बार और केवल एक चक्र को देखते समय लगभग 68% बार सही था। इसे समझने के लिए, यदि आप एक सिक्के को उछालते हैं, तो आप 50% बार सही होते हैं; ये मॉडल एक सिक्के के उछाल से बेहतर प्रदर्शन कर रहे थे, लेकिन वे पूर्ण नहीं थे। सबसे महत्वपूर्ण सुराग जो कंप्यूटरों ने पाया, वह स्वयं चक्र की लंबाई थी। ठीक वैसे ही जैसे एक लंबा, खिंचा हुआ गीत एक अलग शैली का संकेत दे सकता है, लंबे मासिक धर्म चक्र PMOS होने का एक मजबूत संकेत थे।
अध्ययन बताता है कि पहनने योग्य उपकरणों से शरीर के तापमान का उपयोग करना, विशेष रूप से उन लोगों में जिन्हें PMOS का निदान प्राप्त करने की सक्रिय तलाश नहीं है, निदान न हो चुके मामलों को खोजने के लिए एक सहायक उपकरण हो सकता है। हालाँकि, लेखक सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि यह अभी तक कोई जादुई समाधान नहीं है। मॉडल "उचित रूप से कैलिब्रेटेड" थे, जिसका अर्थ है कि उनके अनुमान आम तौर पर भरोसेमंद थे, लेकिन उनके विश्वास अंतराल (confidence intervals) व्यापक थे, जैसे मौसम का पूर्वानुमान जो कहता है "बारिश हो सकती है" जिसमें संभावनाओं की एक बड़ी सीमा होती है। उन्होंने यह भी नोट किया कि उनका डेटा उन महिलाओं से आया था जो पहले से ही गर्भधारण करने के प्रयास में एक विशिष्ट उपकरण का उपयोग कर रही थीं, इसलिए यदि इसे स्मार्टवॉच या रिंग का उपयोग करने वाले सामान्य जनता पर परखा जाए, तो परिणाम अलग दिख सकते हैं।
संक्षेप में, यह शोध पत्र सुझाव देता है कि एक कंप्यूटर आपके शरीर की रात की तापमान गूँज को सुनना सीख सकता है और शायद फुसफुसा सकता है, "आपको PMOS के बारे में डॉक्टर से बात करनी चाहिए।" यह एक पहला कदम है, एक 'प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट' जो दिखाता है कि क्षमता मौजूद है। लेकिन इससे पहले कि यह निदान के लिए एक मानक तरीका बने, अधिक शोध की आवश्यकता है ताकि यह देखा जा सके कि क्या यह सभी के लिए काम करता है, न कि केवल इस विशिष्ट अध्ययन की महिलाओं के लिए। लक्ष्य डॉक्टर की जगह लेना नहीं है, बल्कि लोगों को जल्दी मदद लेने के लिए एक कोमल धक्का देना है, जिससे एक लंबे, भ्रमित करने वाले रहस्य को एक सुल्झने वाली पहेली में बदला जा सके।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।