Futuristic Depiction of Machine Learning in Predicting Elderly Health Outcomes

মেশিন লার্নিং দ্বারা স্বাস্থ্যের পূর্বাভাস পাওয়া যাবে

জানুয়ারি ২৫, ২০২৪

গবেষক বো কাও এর নেতৃত্বাধীন আলবার্টা বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি গবেষণা দল মেশিন লার্নিং এবং ক্যানেডিয়ান লংগিটিউডিনাল স্টাডি অন এজিং (সিএলএসএ) থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করে বৃদ্ধ কানাডিয়ানদের ভবিষ্যতের মানসিক ও শারীরিক সুস্থতা পূর্বাভাস দিতে কাজ করছে। গবেষক দলটি একটি মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম তৈরি করেছে, যা তিন বছরের সময়সীমার মধ্যে কার কার ডিপ্রেশনে আক্রান্ত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি তা আগে থেকেই বেশ নির্ভুলভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে। এই উদ্ভাবন ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য সেবা এবং সুস্থ বার্ধক্যের জন্য বেশ সম্ভাবনাময়ী।

এই দলটি রক্ত পরীক্ষার ডেটাতে মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে একটি “বায়ো-এইজ গ্যাপ” তৈরি করেছে, যা শারীরিক বয়স এবং ক্রোনোলজিক্যাল বয়সের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে এবং জীবনযাত্রার কারণসমূহের সাথে সংযোগ প্রকাশ করে। এছাড়াও, গবেষকরা এই মডেলগুলোকে আরও উন্নত করে বাস্তবে প্রয়োগ করার জন্য কাজ চালিয়ে যাচ্ছেন। তাদের পদ্ধতিটির গুরুত্বপূর্ণ অংশ হলো চলমান গবেষণা এবং পরীক্ষা। তারা বলেছেন যে, নিয়মিতভাবে মডেলগুলো পরীক্ষা করবেন, নতুন তথ্য যুক্ত করবেন এবং প্রয়োজনীয় পরিবর্তন আনবেন।

সাম্প্রতিক আরেক গবেষণায়, বিজ্ঞানীরা বৃদ্ধ এবং বৃদ্ধাশ্রমের ব্যক্তিদের মাঝে ডিপ্রেশনের ঝুঁকি পূর্বাভাস করতে উন্নত কম্পিউটার প্রোগ্রাম ব্যবহার করেছিল। ক্যানেডিয়ান লংগিটিউডিনাল স্টাডি অন এজিং (সিএলএসএ) থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করে, গবেষকরা সঠিক পূর্বাভাস অর্জন করে, যেখানে দেখা যায় যে ডিপ্রেশনের জন্য শারীরিক ভাবে উচ্চ ঝুঁকিতে থাকা ব্যক্তিদের পূর্বাভাসের সম্ভাবনা আছে। গবেষণায় বয়স, জেন্ডার, এবং মানসিক স্বাস্থ্য সূচক সহ বিভিন্ন উপায়ের মধ্যে মডেলগুলি পরীক্ষা করা হয়েছিল, যা দেখা গিয়েছে যে মডেলগুলি সহজেই ডিপ্রেশনের ঝুঁকি পূর্বাভাসে কার্যকর। লাইফস্টাইল নির্ধারণ, যেমন প্রক্রিয়াজাত মাংস খাওয়া এবং সিগারেটের ধোঁয়ার সংস্পর্শে আসা, দ্রুত বয়স বৃদ্ধির সাথে সম্পর্কিত ছিল। অন্যদিকে ফল এবং সবজি সমৃদ্ধ খাদ্য ধীর বয়স বৃদ্ধির সাথে সম্পর্কিত। এই ফলাফলগুলি ইঙ্গিত দেয় যে জীবনযাত্রার কারণ গুলিতে ফোকাস করে ব্যক্তিগত হস্তক্ষেপ বার্ধক্যের উপর ইতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে এবং স্বাস্থ্যকর জীবনে অবদান রাখতে পারে।

গবেষণাগুলো অবশ্যই কিছু সীমাবদ্ধতা স্বীকার করে, যেমন স্ব-প্রতিবেদিত তথ্যের উপর নির্ভরতা। তবে, এগুলি বিভিন্ন কারণ এবং বয়স বৃদ্ধির প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে সম্পর্ক নিয়ে ভবিষ্যতের গবেষণার পথ বৃদ্ধি করছে। সামগ্রিকভাবে, গবেষণা গুলো পরামর্শ দেয় যে, জীবনযাত্রার কারণ এবং বার্ধক্যের প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে সংযোগ বুঝতে পারলে, ব্যক্তিগত হস্তক্ষেপ এবং কৌশল তৈরি করা সম্ভব হবে যা মানুষকে স্বাস্থ্যকর এবং সক্রিয় বার্ধক্য অতিবাহিত করতে সাহায্য করবে।

আবু মোঃ এহসান


তথ্যসূত্র

Yipeng Song et al, Associations between Differential Aging and Lifestyle, Environment, Current, and Future Health Conditions: Findings from Canadian Longitudinal Study on Aging, Gerontology (2023). DOI: 10.1159/000534015

Yipeng Song et al, Prediction of depression onset risk among middle-aged and elderly adults using machine learning and Canadian Longitudinal Study on Aging cohort, Journal of Affective Disorders (2023). DOI: 10.1016/j.jad.2023.06.031