AI-based multimodal behavioral phenotyping for sarcopenia and muscle health assessment in older adults: study protocol

जैसे-जैसे लोग उम्रदराज होते हैं, उनके शरीर में स्वाभाविक रूप से मांसपेशियों के द्रव्यमान (मांसपेशियों के वजन) और ताकत में कमी आती है, जिसे सार्कोपेनिया (sarcopenia) कहा जाता है। यह गिरावट केवल कमजोरी महसूस करने के बारे में नहीं है; यह गिरने के उच्च जोखिम, स्वतंत्रता खोने और गंभीर स्वास्थ्य जटिलताओं का सामना करने से भी गहराई से जुड़ी हुई है। वर्तमान में, डॉक्टर मांसपेशियों और ताकत को मापने के लिए विशेष मशीनों पर निर्भर रहते हैं, या वे मरीजों से उनकी दैनिक कठिनाइयों के बारे में सरल प्रश्न पूछते हैं। हालांकि, ये मशीनें महंगी होती हैं और मोहल्लों में नियमित जांच के लिए उपयोग करना कठिन होता है, जबकि सरल प्रश्न अक्सर शुरुआती चरणों में समस्या को पकड़ने में विफल रहते हैं क्योंकि लोगों को तब तक अपनी ताकत कम होने का एहसास नहीं होता जब तक कि बहुत देर न हो जाए। वैज्ञानिकों ने लंबे समय से संदेह किया है कि जिस तरह से लोग चलते, बोलते और खुद को व्यक्त करते हैं, उसमें मांसपेशियों के स्वास्थ्य के बारे में छिपे हुए सुराग हो सकते हैं, ऐसे सुराग जो एक व्यक्ति की सचेत जानकारी या रिपोर्ट से परे मौजूद होते हैं। चुनौती यह पता लगाने में थी कि वृद्ध वयस्kanों से इन सूक्ष्म संकेतों को इस तरह कैसे प्राप्त किया जाए जो स्वाभाविक लगे और डरावना न हो, विशेष रूप से तब जब वे जटिल तकनीक से अपरिचित हों।

येउंगनाम विश्वविद्यालय, दक्षिण कोरिया की शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन सुरागों को खोजने का एक नया तरीका डिजाइन किया है। वृद्ध वयस्कों को कठिन शारीरिक परीक्षण करने या अकेले लंबे फॉर्म भरने के लिए कहने के बजाय, शोधकर्ताओं ने एक सौम्य, बातचीत-आधारित सत्र बनाया है जो तीस मिनट से कम समय का होता है। लक्ष्य यह देखना है कि क्या एक कंप्यूटर प्रोग्राम यह देख सकता है और सुन सकता है कि क्या वह किसी व्यक्ति के बात करने के तरीके, चेहरे की गतिविधियों और हाव-भाव को देखते हुए कम मांसपेशियों के द्रव्यमान के संकेतों को पहचान सकता है। यह दृष्टिकोण मानव आवाज और चेहरे को डेटा के एक समृद्ध स्रोत के रूप में देखता है, ठीक वैसे ही जैसे एक डॉक्टर दिल की धड़कन सुनता है, लेकिन यहाँ "धड़कन" भाषण की सूक्ष्म लय और चेहरे की मांसपेशियों की सूक्ष्म हलचल है। शोधकर्ता चिकित्सा के स्वर्ण-मानक (gold-standard) परीक्षणों को बदलने की कोशिश नहीं कर रहे हैं, बल्कि वे यह पता लगाने की खोज कर रहे हैं कि क्या ये रोजमर्रा के व्यवहार उन लोगों की पहचान करने के लिए एक त्वरित, गैर-आक्रामक पहला कदम हो सकते हैं जिन्हें गहन जांच की आवश्यकता हो सकती है।

इस अध्ययन में साठ और छह वर्ष या उससे अधिक आयु के 120 तक सामुदायिक रहने वाले वयस्क शामिल हैं। प्रत्येक प्रतिभागी एक शांत प्रयोगशाला कक्ष में आता है जहाँ वह एक प्रशिक्षित शोधकर्ता के मार्गदर्शन में एक एकल सत्र के लिए बैठता है। यह मानव मार्गदर्शक डिजाइन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो प्रतिभागी द्वारा महसूस की जाने वाली किसी भी चिंता को कम करने के लिए एक मित्रवत उपस्थिति के रूप में कार्य करता है। सत्र को दो भागों में विभाजित किया गया है। पहले, जब प्रतिभागी तरोताजा और सतर्क होता है, तो वे स्वाभाविक अंतःक्रियाओं की एक श्रृंखला में शामिल होते हैं। वे अपने दिन के बारे में संक्षिप्त चर्चा करते हैं, एक छोटा अंश जोर से पढ़ते हैं, और फिर विभिन्न भावनाओं को दर्शाने वाले चेहरों की तस्वीरों को देखते हैं, पहले भावना को पहचानते हैं और फिर वही चेहरा खुद बनाने की कोशिश करते हैं। अंत में, उन्हें हाल ही की एक सुखद घटना और एक दुखद घटना के बारे में एक छोटी कहानी सुनाने के लिए कहा जाता है। इस दौरान, कैमरे और माइक्रोफोन सब कुछ रिकॉर्ड करते हैं, जिसमें उनके बोलने की गति, उनकी आवाज का स्वर (pitch), उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट मांसपेशी समूह (जब वे मुस्कुराते या त्योरियां चढ़ाते हैं), और उनके हाथों और बाहों की गति को कैप्चर किया जाता है।

इस व्यवहारिक अवलोकन के बाद, सत्र दूसरे भाग की ओर बढ़ता है जहाँ प्रतिभागी स्वास्थ्य संबंधी मानक प्रश्नों के उत्तर देता है। इनमें से कुछ प्रश्न मांसपेशियों के नुकसान के जोखिम के बारे में हैं, जबकि अन्य उनके मूड और चिंता के स्तर के बारे में हैं। शोधकर्ता यहाँ विभिन्न तरीकों का उपयोग करते हैं: कुछ प्रश्न प्रतिभागी द्वारा टचस्क्रीन पर उत्तर दिए जाते हैं, जबकि अन्य मार्गदर्शक द्वारा जोर से पढ़े जाते हैं ताकि तकनीक के साथ सहजता के बावजूद सभी सहजता से भाग ले सकें। शोधकर्ता पहले भाग के वीडियो और ऑडियो रिकॉर्डिंग की तुलना प्रतिभागियों से लिए गए शारीरिक मापों से करते हैं। वे एक उपकरण का उपयोग करते हैं जो हाथों और पैरों में मांसपेशियों की मात्रा को मापता है और हाथ की पकड़ (handgrip) के परीक्षण से यह निर्धारित करता है कि किनमें सामान्य मांसपेशियों का द्रव्यमान और ताकत है और किनमें कम मांसपेशियों का द्रव्यमान है। ये शारीरिक माप 'ग्राउंड ट्रुथ' के रूप में कार्य करते हैं जिनके विरुद्ध व्यवहारिक अवलोकनों का परीक्षण किया जाता है।

मूल विचार यह है कि मांसपेशियों का स्वास्थ्य इस बात पर अपनी छाप छोड़ सकता है कि कोई व्यक्ति कैसे व्यवहार करता है। शोधकर्ताओं का अनुमान है कि कम मांसपेशियों के द्रव्यमान वाले लोग अधिक धीरे बोलेंगे, उनकी आवाज का स्वर सपाट होगा, या उनके चेहरे के भावों में कम विविधता होगी। वे यह भी संदेह करते हैं कि बात करते समय किसी व्यक्ति के हाथों की गति कम तरल या कम बार होगी। उन्नत कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग करके, टीम रिकॉर्डिंग के हजारों सूक्ष्म विवरणों का विश्लेषण करेगी, जैसे कि कोई व्यक्ति कितनी बार रुकता है, उसकी आवाज कितनी कांपती है, या वह कितनी तीव्रता से अपनी भौहें हिलाता है। कंप्यूटर फिर स्वस्थ मांसपेशियों वाले लोगों और कम मांसपेशियों के द्रव्यमान वाले लोगों के बीच के व्यवहारिक पैटर्न के अंतर को सीखने का प्रयास करेगा। यदि कंप्यूटर केवल वीडियो और ऑडियो के आधार पर दोनों समूहों के बीच सफलतापूर्वक अंतर कर पाता है, तो यह सुझाव देगा कि ये व्यवहारिक संकेत वास्तव में मांसपेशियों के स्वास्थ्य से जुड़े हैं।

यह अध्ययन एक प्रोटोकॉल है, जिसका अर्थ है कि यह इस बात की एक विस्तृत योजना है कि शोध कैसे किया जाएगा, न कि अंतिम परिणामों की रिपोर्ट। शोधकर्ता इस प्रणाली को स्थापित कर रहे हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उनके द्वारा एकत्र किया गया डेटा उच्च गुणवत्ता वाला और सुसंगत हो। वे मानव मार्गदर्शक की भूमिका पर विशेष ध्यान दे रहे हैं, यह सावधानीपूर्वक नोट कर रहे हैं कि मार्गदर्शक प्रतिभागी के साथ कैसे बातचीत करता है और कब सहायता की आवश्यकता होती है। यह जानकारी अत्यंत महत्वपूर्ण है क्योंकि अंतिम लक्ष्य अंततः एक डिजिटल सहायक बनाना है, शायद एक कंप्यूटर प्रोग्राम जो लोगों से बात कर सके, जो बिना किसी मानव की उपस्थिति के यह मूल्यांकन कर सके। यह देखते हुए कि एक वास्तविक मानव किसी वृद्ध वयस्क को सहज और समझा हुआ महसूस कराने में कैसे मदद करता है, शोधकर्ता भविष्य की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालियों को भी ऐसा ही करने के लिए प्रशिक्षित करने की आशा करते हैं। वे एक ऐसा डेटासेट भी बना रहे हैं जिसमें विभिन्न आयु वर्ग के लोग और दोनों लिंग शामिल हैं, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि विकसित की गई तकनीक सभी के लिए निष्पक्ष रूप से काम करे।

शोधकर्ता अपनी अपेक्षाओं के बारे में सतर्क हैं। वे स्वीकार करते हैं कि वृद्ध वयस्क लैब में घबराहट महसूस कर सकते हैं, और घबराहट उनके बोलने या चलने के तरीके को बदल सकती है, जो परिणामों को भ्रमित कर सकती है। इसे संभालने के लिए, वे चिंता और अवसाद के स्तर को अलग से माप रहे हैं, ताकि वे यह बता सकें कि कंप्यूटर मांसपेशियों के मुद्दों का पता लगा रहा है या केवल सामान्य चिंता का। वे इस बात से भी अवगत हैं कि एक सामान्य सामुदायिक समूह में कम मांसपेशियों के द्रव्यमान वाले लोगों की संख्या कम हो सकती है, इसलिए उन्होंने अपने विश्लेषण की योजना इस तरह बनाई है कि मांसपेशियों के स्वास्थ्य की पूरी सीमा में पैटर्न देखे जा सकें, न कि केवल एक साधारण 'हाँ या ना' के विभाजन के रूप में। यदि अध्ययन से पता चलता है कि व्यवहारिक संकेत उपयोगी हैं, तो यह समुदायों के लिए महंगे उपकरणों या लंबे इंतजार के बिना मांसपेशियों के नुकसान की जांच करने का एक नया तरीका बन सकता है। यदि संकेत पर्याप्त मजबूत नहीं भी हैं, तो भी यह अध्ययन मूल्यवान ज्ञान प्रदान करेगा कि वृद्ध वयस्क तकनीक के साथ कैसे बातचीत करते हैं और उनके लिए बेहतर उपकरण कैसे डिजाइन किए जाएं।

यह कार्य बुढ़ापे, व्यवहार और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संगम पर स्थित है। यह इस विचार से आगे बढ़ता है कि मांसपेशियों का स्वास्थ्य केवल इस बारे में है कि कोई कितनी तेजी से चल सकता है या कितना वजन उठा सकता है। इसके बजाय, यह सुझाव देता है कि शरीर की स्थिति हमारे रोजमर्रा के अभिव्यक्ति के शांत और स्वचालित तरीकों में प्रतिबिंबित हो सकती है। बातचीत को शारीरिक स्वास्थ्य की एक खिड़की मानकर, शोधकर्ता उम्र बढ़ने को समझने का एक नया मार्ग खोल रहे हैं। वे यह दावा नहीं कर रहे हैं कि उन्होंने सार्कोपेनिया की समस्या को हल कर लिया है, बल्कि वे उन उपकरणों का निर्माण कर रहे हैं जिससे यह देखा जा सके कि क्या एक साधारण, मैत्रीपूर्ण बातचीत भविष्य में मांसपेशियों के नुकसान को जल्दी पकड़ने में मदद कर सकती है, जिससे वृद्ध वयस्कों को मजबूत और स्वतंत्र रहने के लिए अधिक समय मिल सके। यह अध्ययन एक जटिल जैविक प्रश्न को एक व्यावहारिक, मानव-केंद्रित तकनीक में बदलने का एक सावधानीपूर्वक, चरण-दर-चरण प्रयास है।