অনলাইন ডেস্ক
চোখের রেটিনা পর্যবেক্ষণ করে একদিন বলে দেওয়া সম্ভব হবে তাঁর মৃত্যু ঝুঁকি কতটা। একটি মেশিন লার্নিং মডেল বলে দেবে, কারা দ্রুত বুড়িয়ে যাচ্ছে বা কম বয়সে মৃত্যুর ঝুঁকিতে আছেন। বিজ্ঞানবিষয়ক সংবাদমাধ্যম সায়েন্স অ্যালার্টের প্রতিবেদন থেকে এ তথ্য জানা গেছে।
অস্ট্রেলিয়ার সেন্টার ফর আই রিসার্চের (সিইআরএ) একদল গবেষক এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা মেশিন লার্নিং মডেলটি নিয়ে কাজ করছেন। এ বিষয়ে পিয়ার রিভিউড জার্নাল ব্রিটিশ জার্নাল অব অপথ্যালমোলজিতে একটি নিবন্ধ প্রকাশ করেছেন তাঁরা।
বিজ্ঞানীরা বলছেন, দুজন মানুষের বয়স সমান হওয়ার মানে এই নয় যে তাদের শরীর সমান হারে বুড়ো হচ্ছে। কেউ কেউ শারীরিকভাবে আগে বুড়িয়ে যান, আবার কেউ কেউ শারীরিকভাবে অনেক দিন সুস্থ থাকেন। তবে এবার কে আগে বুড়িয়ে যাচ্ছেন আর কে কম বুড়িয়ে যাচ্ছেন, তার অনেকটাই নির্ধারণ করা সম্ভব হবে চোখের রেটিনা দেখে।
২০২২ সালে প্রথম এই মেশিন লার্নিং মডেলটি নিয়ে কাজ শুরু হয়। গবেষকদের দাবি, এই মেশিন লার্নিং মডেলের অ্যালগরিদম এতটাই নিখুঁত যে সাড়ে ৩ বছর সময়সীমার মধ্যে এটি যুক্তরাজ্যে মধ্যবয়সী ও বয়স্ক ৪৭ হাজার মানুষের সম্ভাব্য মৃত্যু ঝুঁকি প্রায় নির্ভুলভাবে বলে দিতে পারবে। অবশ্য, এই মডেলে গবেষকেরা ১ হাজার ৮৭১ জন ব্যক্তিদের রেটিনার নিয়ে কাজ করেছেন।
গবেষকেরা বলছেন, যদি এই অ্যালগরিদম দেখতে পারে যেকোনো ব্যক্তির রেটির বয়স তাঁর প্রকৃত বয়সের তুলনায় এক বছর বেশি—এর অর্থ হলো পরবর্তী ১১ বছরের মধ্যে অন্যান্য শারীরিক জটিলতার কারণে তাঁর মৃত্যুর ঝুঁকি দুই শতাংশ বেড়ে যাবে। একই সময়ে, হৃদ্রোগ বা ক্যানসার ছাড়া অন্যান্য রোগে তাঁর মৃত্যুর আশঙ্কা ৩ শতাংশ বেড়ে যায়।
এই মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর বিষয়টি সাধারণ পর্যবেক্ষণের পরিপ্রেক্ষিতে করা। তবে মানুষের অন্যান্য শারীরিক কারণ ব্যক্তির মৃত্যুর ওপর কেমন প্রভাব ফেলতে পারে সে বিষয়টি এখানে আমলে নেওয়া হয়নি।
এই গবেষণা থেকে একটি বিষয় আরও পোক্ত হলো যে বয়স বাড়ার সঙ্গে মানুষের চোখের রেটিনাও ক্ষতিগ্রস্ত হতে থাকে। কারণ, চোখের এই অংশটিতে রক্ত ও স্নায়ুতন্ত্রের মতো জটিল নালিগুলো যুক্ত থাকে। এ কারণে রেটিনাকে ভালোভাবে পর্যবেক্ষণ করা হলে তা আমাদের ভাসকুলার টিস্যু ও মস্তিষ্কের স্বাস্থ্যগত অবস্থা বলে দিতে পারবে।
এর আগে পরিচালিত গবেষণায় বলা হয়েছিল, মানুষের চোখের পেছনের কোষগুলো কার্ডিওভাসকুলার রোগ, কিডনি রোগ ও বার্ধক্যের অন্যান্য লক্ষণের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করতে পারে। কিন্তু এটি ছিল প্রথম গবেষণা, যা মানুষের রেটিনার বয়সের সঙ্গে প্রকৃত বয়সের ব্যবধানের আলোকে সম্ভাব্য আয়ুর ব্যাপারে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
গবেষণা নিবন্ধে বলা হয়েছে, ‘মানুষের রেটিনার বয়সের সঙ্গে প্রকৃত বয়সের ব্যবধানের সঙ্গে হৃদ্রোগ ও ক্যানসার ছাড়া অন্যান্য রোগজনিত মৃত্যুর যে সংযোগ ও চোখের সঙ্গে যে মস্তিষ্কের সংযোগ তা এই ধারণাটিকে সমর্থন করে যে মানুষের স্নায়বিক রোগের বিষয়টি রেটিনায় ধরা পড়ে।’
গবেষণা নিবন্ধে গবেষকেরা বলেছেন, ‘এই গবেষণা কাজটি এই অনুমানকে সমর্থন করে যে রেটিনা মানুষের বার্ধক্য প্রক্রিয়ায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে ও এটি বার্ধক্যজনিত কারণে দেহের যে ক্রমবর্ধমান ক্ষতি তা প্রতি সংবেদনশীল এবং এই বিষয়টি মৃত্যুর ঝুঁকি বাড়ায়।’
চোখের রেটিনা পর্যবেক্ষণ করে একদিন বলে দেওয়া সম্ভব হবে তাঁর মৃত্যু ঝুঁকি কতটা। একটি মেশিন লার্নিং মডেল বলে দেবে, কারা দ্রুত বুড়িয়ে যাচ্ছে বা কম বয়সে মৃত্যুর ঝুঁকিতে আছেন। বিজ্ঞানবিষয়ক সংবাদমাধ্যম সায়েন্স অ্যালার্টের প্রতিবেদন থেকে এ তথ্য জানা গেছে।
অস্ট্রেলিয়ার সেন্টার ফর আই রিসার্চের (সিইআরএ) একদল গবেষক এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা মেশিন লার্নিং মডেলটি নিয়ে কাজ করছেন। এ বিষয়ে পিয়ার রিভিউড জার্নাল ব্রিটিশ জার্নাল অব অপথ্যালমোলজিতে একটি নিবন্ধ প্রকাশ করেছেন তাঁরা।
বিজ্ঞানীরা বলছেন, দুজন মানুষের বয়স সমান হওয়ার মানে এই নয় যে তাদের শরীর সমান হারে বুড়ো হচ্ছে। কেউ কেউ শারীরিকভাবে আগে বুড়িয়ে যান, আবার কেউ কেউ শারীরিকভাবে অনেক দিন সুস্থ থাকেন। তবে এবার কে আগে বুড়িয়ে যাচ্ছেন আর কে কম বুড়িয়ে যাচ্ছেন, তার অনেকটাই নির্ধারণ করা সম্ভব হবে চোখের রেটিনা দেখে।
২০২২ সালে প্রথম এই মেশিন লার্নিং মডেলটি নিয়ে কাজ শুরু হয়। গবেষকদের দাবি, এই মেশিন লার্নিং মডেলের অ্যালগরিদম এতটাই নিখুঁত যে সাড়ে ৩ বছর সময়সীমার মধ্যে এটি যুক্তরাজ্যে মধ্যবয়সী ও বয়স্ক ৪৭ হাজার মানুষের সম্ভাব্য মৃত্যু ঝুঁকি প্রায় নির্ভুলভাবে বলে দিতে পারবে। অবশ্য, এই মডেলে গবেষকেরা ১ হাজার ৮৭১ জন ব্যক্তিদের রেটিনার নিয়ে কাজ করেছেন।
গবেষকেরা বলছেন, যদি এই অ্যালগরিদম দেখতে পারে যেকোনো ব্যক্তির রেটির বয়স তাঁর প্রকৃত বয়সের তুলনায় এক বছর বেশি—এর অর্থ হলো পরবর্তী ১১ বছরের মধ্যে অন্যান্য শারীরিক জটিলতার কারণে তাঁর মৃত্যুর ঝুঁকি দুই শতাংশ বেড়ে যাবে। একই সময়ে, হৃদ্রোগ বা ক্যানসার ছাড়া অন্যান্য রোগে তাঁর মৃত্যুর আশঙ্কা ৩ শতাংশ বেড়ে যায়।
এই মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর বিষয়টি সাধারণ পর্যবেক্ষণের পরিপ্রেক্ষিতে করা। তবে মানুষের অন্যান্য শারীরিক কারণ ব্যক্তির মৃত্যুর ওপর কেমন প্রভাব ফেলতে পারে সে বিষয়টি এখানে আমলে নেওয়া হয়নি।
এই গবেষণা থেকে একটি বিষয় আরও পোক্ত হলো যে বয়স বাড়ার সঙ্গে মানুষের চোখের রেটিনাও ক্ষতিগ্রস্ত হতে থাকে। কারণ, চোখের এই অংশটিতে রক্ত ও স্নায়ুতন্ত্রের মতো জটিল নালিগুলো যুক্ত থাকে। এ কারণে রেটিনাকে ভালোভাবে পর্যবেক্ষণ করা হলে তা আমাদের ভাসকুলার টিস্যু ও মস্তিষ্কের স্বাস্থ্যগত অবস্থা বলে দিতে পারবে।
এর আগে পরিচালিত গবেষণায় বলা হয়েছিল, মানুষের চোখের পেছনের কোষগুলো কার্ডিওভাসকুলার রোগ, কিডনি রোগ ও বার্ধক্যের অন্যান্য লক্ষণের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করতে পারে। কিন্তু এটি ছিল প্রথম গবেষণা, যা মানুষের রেটিনার বয়সের সঙ্গে প্রকৃত বয়সের ব্যবধানের আলোকে সম্ভাব্য আয়ুর ব্যাপারে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
গবেষণা নিবন্ধে বলা হয়েছে, ‘মানুষের রেটিনার বয়সের সঙ্গে প্রকৃত বয়সের ব্যবধানের সঙ্গে হৃদ্রোগ ও ক্যানসার ছাড়া অন্যান্য রোগজনিত মৃত্যুর যে সংযোগ ও চোখের সঙ্গে যে মস্তিষ্কের সংযোগ তা এই ধারণাটিকে সমর্থন করে যে মানুষের স্নায়বিক রোগের বিষয়টি রেটিনায় ধরা পড়ে।’
গবেষণা নিবন্ধে গবেষকেরা বলেছেন, ‘এই গবেষণা কাজটি এই অনুমানকে সমর্থন করে যে রেটিনা মানুষের বার্ধক্য প্রক্রিয়ায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে ও এটি বার্ধক্যজনিত কারণে দেহের যে ক্রমবর্ধমান ক্ষতি তা প্রতি সংবেদনশীল এবং এই বিষয়টি মৃত্যুর ঝুঁকি বাড়ায়।’
সেলিব্রিটি শেফ বা ইতালি নানিরা যা কখনোই কল্পনা করতে পারেননি তাই তৈরি করে দেখালেন যুক্তরাজ্যের ইউনিভার্সিটি কলেজ লন্ডনের গবেষকেরা। বিশ্বের সবচেয়ে পাতলা স্প্যাগেটি তৈরি করলেন তাঁরা। গবেষকেরা এমন এক স্টার্চ ন্যানোফাইবারের তৈরি স্প্যাগেটি তৈরি করেছে, যা মাত্র ৩৭২ ন্যানোমিটার চওড়া। চুলের চেয়ে ২০০ গুণ পাত
২ দিন আগেপ্রথমবারের মতো মিল্কিওয়ে গ্যালাক্সি বা আকাশগঙ্গা ছায়াপথের বাইরে একটি নক্ষত্রের মৃত্যুর মুহূর্তের ছবি তুলতে সক্ষম হয়েছেন বিজ্ঞানীরা। ছবিতে সুপারনোভা বিস্ফোরণের আগের পরিস্থিতি তুলে ধরেছে। ছবিতে নক্ষত্রটিকে অদ্ভুত ডিম আকারের কোকুনের (রেশমগুটি) মতো দেখা যায়।
২ দিন আগেআমাদের অনেকেরই অফিসে কাজ করতে গিয়ে দীর্ঘসময় বসে থাকতে হয়। আর দিনের একটা বড় সময় বসে থাকাটা বাড়ায় হৃৎপিণ্ডের রোগের ঝুঁকি। এমনকি অবসর সময়ে শরীরচর্চা করেও এই ক্ষতিকর প্রভাব থেকে রেহাই মিলবে না। এসব তথ্য উঠে এসেছে নতুন এক গবেষণায়।
৫ দিন আগেবিজ্ঞানীরা বলছেন, জিপিএসের সাহায্য ছাড়াই এআই ব্যবহারের মাধ্যমে ব্যাকটেরিয়া থেকে কোনো ব্যক্তির সাম্প্রতিক অবস্থান চিহ্নিত করা যাবে।
১০ দিন আগে