वैज्ञानिकों ने ऐसे उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल विकसित किए हैं, जो मानक एमआरआई स्कैन का उपयोग करके मस्तिष्क की उम्र को अत्यंत सटीकता के साथ भविष्यवाणी कर सकते हैं। यह शोध 5 जुलाई, 2025 को नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित हुआ।
अध्ययन में दिखाया गया है कि डीप लर्निंग एल्गोरिद्म, विशेष रूप से कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs), संरचनात्मक मस्तिष्क एमआरआई डेटा का विश्लेषण कर किसी व्यक्ति की जैविक मस्तिष्क आयु का अनुमान लगा सकते हैं। पहले के तरीकों के विपरीत, जो पूर्व-निकाले गए फीचर्स पर निर्भर थे, ये एआई मॉडल सीधे कच्चे एमआरआई डेटा से सीखते हैं और सूक्ष्म पैटर्न को पकड़ सकते हैं, जो अन्यथा अनदेखे रह सकते थे।
एआई द्वारा अनुमानित मस्तिष्क आयु और वास्तविक आयु के बीच का अंतर, जिसे ब्रेन एज गैप (BAG) या प्रेडिक्टेड एज डिफरेंस (PAD) कहा जाता है, मस्तिष्क स्वास्थ्य के लिए एक शक्तिशाली बायोमार्कर के रूप में कार्य करता है। एक सकारात्मक गैप—जहां अनुमानित आयु वास्तविक आयु से अधिक होती है—को संज्ञानात्मक दुर्बलता, न्यूरोडिजेनेरेटिव रोगों के बढ़े हुए जोखिम, और शारीरिक व मानसिक स्वास्थ्य के खराब परिणामों से जोड़ा गया है।
"ब्रेन एज गैप, किसी व्यक्ति के मस्तिष्क स्वास्थ्य को मापने का एक तरीका प्रदान करता है, जिसमें सामान्य उम्र बढ़ने की प्रक्रिया से विचलन को मापा जाता है," प्रमुख शोधकर्ता बताते हैं। "यह अल्ज़ाइमर या पार्किंसन जैसी स्थितियों के जोखिम वाले लोगों की पहचान लक्षण प्रकट होने के वर्षों पहले कर सकता है।"
शोध टीम ने अपने मॉडल को हजारों स्वस्थ व्यक्तियों के मस्तिष्क स्कैन पर प्रशिक्षित किया और फिर स्वतंत्र डाटासेट्स पर इसका परीक्षण किया। मॉडल्स ने औसत 4-5 वर्षों की न्यूनतम त्रुटि के साथ प्रभावशाली सटीकता हासिल की। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह तकनीक विभिन्न स्कैनिंग उपकरणों और प्रोटोकॉल्स में भी मजबूत विश्वसनीयता दिखाती है।
यह प्रगति व्यक्तिगत मस्तिष्क स्वास्थ्य निगरानी की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। जैसे-जैसे वैश्विक जनसंख्या वृद्ध हो रही है, ऐसे उपकरण शुरुआती हस्तक्षेप रणनीतियों के लिए अमूल्य सिद्ध हो सकते हैं, जिससे चिकित्सक अपरिवर्तनीय न्यूरोडिजेनेरेशन होने से पहले ही रोकथाम के उपाय लागू कर सकें। शोधकर्ता पहले ही क्लिनिकल सेटिंग्स में इसके अनुप्रयोगों का अन्वेषण शुरू कर चुके हैं, जहां संज्ञानात्मक गिरावट की भविष्यवाणी के लिए प्रारंभिक परिणाम उत्साहजनक हैं।