වසර දහස් ගණනක් තිස්සේ, චීන සාම්ප්‍රදායික වෛද්‍ය විද්‍යාවේ (TCM) වෘත්තිකයන් රෝගීන් පරීක්ෂා කිරීමේදී ඔවුන්ගේ දිව පරීක්ෂා කිරීම ප්‍රධාන අංගයක් ලෙස සිදු කර ඇත. රෝග හඳුනා ගැනීමේ උත්සාහයක් ලෙස ඔවුන් දිවේ වර්ණය, හැඩය සහ ඒ මත ඇති ආලේපනය (coating) සූක්ෂම ලෙස පරීක්ෂා කරනු ලබයි. චීන වෛද්‍ය විද්‍යාවට අනුව, දිවක වර්ණය රෝග තත්ත්වයන් හඳුනාගැනීම සඳහා ඉතා වැදගත් සාධකයක් ලෙස සැලකේ. වර්තමානයේ, ඇතැම් පර්යේෂකයන් මෙම පුරාණ රෝග විනිශ්චය ප්‍රවේශය, නූතන කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) මත පදනම් වූ තාක්ෂණයට අනුවර්තනය කිරීමට උත්සාහ දරමින් සිටී.

චීන වෛද්‍ය සම්ප්‍රදාය සහ බටහිර විද්‍යාව අතර පවතින මතභේද

චීන සාම්ප්‍රදායික වෛද්‍ය විද්‍යාව (TCM) ගෝලීය විද්‍යාත්මක ප්‍රජාව තුළ තවමත් මතභේදාත්මක විෂයයක් ලෙස පවතී5. ලෝක සෞඛ්‍ය සංවිධානය (WHO) 2022 දී, ගෝලීය සෞඛ්‍ය තොරතුරු වර්ගීකරණයේ ප්‍රමිතිය වන ‘ජාත්‍යන්තර රෝග වර්ගීකරණයේ’ (ICD-11) 11 වන සංශෝධනයට TCM රෝග විනිශ්චයන් නිල වශයෙන් එක් කළේය. එසේ වුවද, බොහෝ ඉහළ පෙළේ අධ්‍යයනයන් මෙම විෂය දෙස බැලුවේ සැකයෙනි.

2015 වසරේ TCM හි අනාගතය පිළිබඳ සමාලෝචන ලිපියක කතුවරුන් සඳහන් කළේ, “TCM භාවිතය ලොව පුරා ව්‍යාප්ත වුවද, ‘සාක්ෂි මත පදනම් වූ වෛද්‍ය විද්‍යාව’ (EBM) দৃষ্টිකෝණයෙන් ප්‍රබල සාක්ෂි නොමැතිකම, බටහිර වෛද්‍ය ප්‍රජාව විසින් TCM පිළිගැනීමට සහ එය ප්‍රධාන සෞඛ්‍ය සේවාවට ඒකාබද්ධ කිරීමට බාධාවක් වී ඇති” බවයි.

කෙසේ වෙතත්, මෙම ක්ෂේත්‍රය පිළිබඳ ශක්තිමත් ශාස්ත්‍රීය උනන්දුවක් තවමත් පවතී. මිසූරි විශ්ව විද්‍යාලයේ ඩොන්ග් ෂූ (Dong Xu) පවසන පරිදි, TCM හි දිවේ වර්ණය “රුධිරයේ සහ ‘Qi’ (චීන වචනයක්, බොහෝ විට ‘ප්‍රාණ ශක්තිය’ ලෙස පරිවර්තනය වේ) තත්ත්වය සමඟ සමීපව සම්බන්ධ වේ; එය රෝගියෙකුගේ සමස්ත සෞඛ්‍යය තක්සේරු කිරීමේදී TCM වෘත්තිකයින්ට ප්‍රධාන දර්ශකයකි”.

නමුත් දිව පරීක්ෂා කිරීම ඉතා ආත්මීය (subjective) විය හැක: එය සම්පූර්ණයෙන්ම රඳා පවතින්නේ තනි වෘත්තිකයෙකුගේ වර්ණ සංජානනය සහ විශ්ලේෂණය මතය.

බටහිර වෛද්‍ය විද්‍යාවේ, දිවේ ලක්ෂණ නිරීක්ෂණය කිරීමට සාමාන්‍යයෙන් භාවිතා කරන ප්‍රමිතිගත සායනික පද්ධතියක් නොමැත11. කෙසේ වෙතත්, බෆලෝ විශ්ව විද්‍යාලයේ ආවර්තිතා විද්‍යාඥයෙකු සහ මුඛ ජීව විද්‍යාඥයෙකු වන ෆ්‍රෑන්ක් ස්කැනපීකෝ (Frank Scannapieco) පවසන පරිදි, දිවේ අර්ථ දක්වා ඇති තුවාල (lesions) ඇතැම් පිළිකා සඳහා දර්ශක ලෙස සේවය කළ හැකිය12. පියයුරු පිළිකා සහ සමේ රෝග (psoriasis) වැනි විශේෂිත රෝග සමඟ දිවේ පෙනුම සම්බන්ධ කරන අධ්‍යයනයන් ද පවතී13. හාවර්ඩ් දන්ත වෛද්‍ය විද්‍යාලයේ එළිසබෙත් ඇල්පර්ට් (Elizabeth Alpert) පවසන පරිදි, දන්ත වෛද්‍යවරුන් විසින් මුඛ පිළිකා සඳහා වන සාමාන්‍ය පරීක්ෂාවක කොටසක් ලෙස දිව පරීක්ෂා කිරීම බොහෝ විට සිදු වුවද, එහි නිරවද්‍යතාවය රඳා පවතින්නේ සපයන්නන්ගේ අධ්‍යාපනය සහ පළපුරුද්ද මතය.

කෘත්‍රිම බුද්ධියේ මැදිහත්වීම සහ ප්‍රමිතිකරණයේ අභියෝගය

පරිගණක තාක්‍ෂණයේ දැවැන්ත වර්ධනයන්, TCM-ආනුභාව ලත් සමහර වෛද්‍ය පර්යේෂකයන්ට දිව දෙස නව මුහුණුවරකින් බැලීමට හේතු වී තිබේ.

Technologies සඟරාවේ 2024 අධ්‍යයනයක කතුවරුන්, දිවේ වර්ණ වර්ගීකරණය කිරීමට සහ දියවැඩියාව, ඇදුම, COVID සහ රක්තහීනතාවය (anaemia) වැනි ආශ්‍රිත තත්වයන් කිහිපයක් පුරෝකථනය කිරීමට යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් (machine-learning) ආකෘති භාවිතා කළ අතර, එහි පරීක්ෂණ නිරවද්‍යතාවය 96.6% ක් විය.

මෙම අධ්‍යයනයේ සම-කර්තෘ, දකුණු ඕස්ට්‍රේලියාවේ විශ්ව විද්‍යාලයේ මහාචාර්ය ජවාන් චාල් (Javaan Chahl) පවසන පරිදි, පෙර පැවති දිව රූපගත කිරීමේ අධ්‍යයනයන්හි ප්‍රධාන අභියෝගයක් වූයේ විවිධ ආලෝක තත්ත්වයන් නිසා ඇතිවන “සංජානන නැඹුරුව” (perception bias) යි. “පාලිත ආලෝක පරිසරයක් නොමැතිව [දිවේ වර්ණය හරහා රෝග විනිශ්චය කිරීමට] උත්සාහ කළ අධ්‍යයනයන් තිබුණත්, වර්ණය ඉතා ආත්මීයයි,” චාල් පවසයි.

මෙම ගැටළුව විසඳීම සඳහා, චාල් සහ ඔහුගේ කණ්ඩායම ‘කියෝස්ක්’ (kiosk) කුටීර සැකසුමක් තුළ ප්‍රමිතිගත ආලෝකකරණ පද්ධතියක් නිපදවන ලදී19. රෝගීන් ස්ථාවර සහ පාලනය කළ හැකි ආලෝක තරංග ආයාමයක් විමෝචනය කරන LED ලයිට් මගින් ආලෝකමත් කරන ලද පෙට්ටියක හිස තබා ඔවුන්ගේ දිව නිරාවරණය කළහ.

ඔවුන් රූප 5,260 ක් එකතු කරන ලදී (අන්තර්ජාලයෙන් සොයාගත් සැබෑ දිවේ ඡායාරූප සහ කෘත්‍රිම වර්ණ-ශ්‍රේණිගත රූප). ඔවුන් විවිධ සන්තෘප්ත මට්ටම් (saturation levels) සහ විවිධ ආලෝක තත්ත්වයන් යටතේ විශේෂිත වර්ණ හතක් (රතු, කහ, කොළ, නිල්, අළු, සුදු සහ රෝස) හඳුනා ගැනීමට යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති පුහුණු කළහ.

ප්‍රධාන සොයාගැනීම්:

• නිරෝගී දිව: සාමාන්‍යයෙන් තුනී සුදු පටලයක් සහිත රෝස පැහැයෙන් දිස්වන බව පර්යේෂකයෝ තහවුරු කළහ.
• සුදු පැහැයට හුරු දිව: රුධිරයේ යකඩ ඌනතාවය (නීරක්තිය) පෙන්නුම් කළ හැකිය.
• දියවැඩියා රෝගීන්: බොහෝ විට නිල්-කහ පැහැති දිව ආලේපනයක් ඇත.
• ඇතැම් පිළිකා: ඝන, තෙල් සහිත ස්ථරයක් සහිත දම් පැහැති දිවක් ඇතැම් පිළිකා පෙන්නුම් කළ හැකිය.
• COVID-19: (දැනටමත් රෝග විනිශ්චය කර ඇති පුද්ගලයින් තුළ) රෝගයේ තීව්‍රතාවය ද දිවේ සමස්ත වර්ණයට බලපෑම් කළ හැකිය; මෘදු අවස්ථාවලදී ලා රෝස පැහැයක්ද, මධ්‍යස්ථ ආසාදනවලදී තද රතු (crimson) පැහැයක්ද, බරපතල අවස්ථාවලදී ගැඹුරු රතු පැහැයක්ද දක්නට ලැබුණි.

ඉන්පසුව, 2022 සහ 2023 දී ඉරාකයේ රෝහල් දෙකකදී, තම කණ්ඩායමේ ප්‍රමිතිගත කියෝස්ක් සැකසුම භාවිතයෙන් ගන්නා ලද දිවේ ඡායාරූප 60ක් සඳහා ඔවුන් වඩාත් නිවැරදි යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘතිය යොදා ගත්හ28. ඉන් අනතුරුව, එම පර්යේෂණාත්මක රෝග විනිශ්චයන් රෝගීන්ගේ වෛද්‍ය වාර්තා සමඟ සසඳන ලදී.

“මෙම පද්ධතිය පින්තූර 60 න් 58 ක් නිවැරදිව හඳුනා ගත්තා,” යැයි අධ්‍යයනයේ සම-කර්තෘ, වර්තමානයේ ඉරාකයේ මැද තාක්ෂණික විශ්ව විද්‍යාලයේ වෛද්‍ය ඉංජිනේරු මහාචාර්ය අලි අල්-නාජි (Ali Al-Naji) පවසයි.

අනාගත අපේක්ෂා සහ පවතින සීමාවන්

අල්-නාජි දැන් රෝග විනිශ්චය සඳහා දිවේ මධ්‍යම කොටස සහ අග්‍රය (tip) වෙත අවධානය යොමු කිරීමට කටයුතු කරමින් සිටී31. ඔහුගේ කණ්ඩායම, දිවේ හැඩය සහ වණ (ulcers), ඉරිතැලීම් වැනි මුඛ තත්ත්වයන් පරීක්ෂා කිරීම සඳහා ‘YOLO’ නම් ගැඹුරු ඉගෙනුම් (deep-learning) ඇල්ගොරිතමයක් සමඟ අන්තර්ජාල රූප 750 කින් යුත් නව දිව දත්ත කට්ටලයක් ද භාවිතා කරයි. මහාචාර්ය චාල් හට අවසානයේ අවශ්‍ය වන්නේ දිව පමණක් නොව, සමස්ත මුහුණම විශ්ලේෂණය කිරීමටයි.

දිවේ වර්ණය පුද්ගලයෙකුගේ සෞඛ්‍ය තත්ත්වය පිළිබඳ ප්‍රයෝජනවත් ජීව විද්‍යාත්මක සලකුණක් ලෙස සේවය කළ හැකි වුවද, ඩොන්ග් ෂූ අවවාද කරන්නේ නිවැරදි සායනික තීරණ ගැනීමේදී එයට තනිවම පැවතිය නොහැකි බවයි34. “වර්තමාන දිව-රූප පද්ධතිවල ඇති මූලිකම සීමාව නම්, දිව විශ්ලේෂණය යනු සම්පූර්ණ TCM රෝග විනිශ්චයක එක් අංගයක් පමණක් නියෝජනය කිරීමයි,” ඔහු පවසයි.

තවද, මෙම වර්ගයේ අත්හදා බැලීම් සඳහා රූප ලේබල් කිරීම (image labelling) පුළුල් ලෙස ප්‍රමිතිගත කර නොමැති නිසා, පර්යේෂණ සොයාගැනීම් ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කිරීම අපහසු වේ.

පර්යේෂණය පරිමාණය කිරීමට ඇති ලොකුම සීමාව තවමත් භාවිත කළ හැකි දත්ත රැස් කිරීම බව චාල් පවසයි. “උදාහරණයක් ලෙස, විශාල රෝහලක ‘කියෝස්ක්’ එකක් මගින් දත්ත රැස් කිරීමට සහ රෝගීන්ගේ වෛද්‍ය වාර්තාවලට ප්‍රවේශ වීමට අවසර ලබා ගැනීමට ඔබට විවිධ පුද්ගලයින් රාශියකගේ එකඟතාව අවශ්‍ය වේ”.

ස්කැනපීකෝ ද, සායනික හෝ පර්යේෂණ පසුබිමක දිව පරීක්ෂා කිරීම ප්‍රමිතිගත කිරීමේ අභියෝග ඉස්මතු කරයි. ඔහු පවසන්නේ පුළුල් AI-පාදක දිව විශ්ලේෂණයක් සඳහා දැවැන්ත ආයෝජනයක් සහ රූප සහ වෛද්‍ය ඉතිහාසයන් පිළිබඳ විශාල දත්ත සමුදායන් අවශ්‍ය වනු ඇති බවයි. “එතෙක්, දිවේ පෙනුම සහ නිශ්චිත තත්වයන් අතර සහසම්බන්ධතා හෙළි කරන කුඩා අධ්‍යයනයන් එක්රැස් වීමෙන් මෙම ක්ෂේත්‍රය වර්ධනය වනු ඇතැයි මම සිතමි,” ඔහු පවසයි.

“ඇත්ත වශයෙන්ම, බොහෝ රෝග දිවේ පෙනුමේ කිසිදු වෙනසක් නොපෙන්වයි”. ඔහු තවදුරටත් කියා සිටියේ එවැනි මෙවලමක් රෝග විනිශ්චය සඳහා භාවිතා කරන බොහෝ මෙවලම්වලින් එකක් පමණක් වනු ඇති බවයි.

වර්තමාන භාවිතය: “සුවතා” (Wellness) මෙවලම්

මේ අතර, දිව විශ්ලේෂණය සඳහා වන මාර්ගගත (online) AI මෙවලම් පාරිභෝගිකයින් අතර නිහඬව ජනප්‍රිය වෙමින් පවතී.

මේ වසර මුලදී, ෂූ සහ ඔහුගේ සගයන් “BenCao” නමින් GPT-පාදක AI යෙදුමක් දියත් කළහ45. පරිශීලකයින්ට දිවේ පින්තූර උඩුගත කළ හැකි අතර TCM සංකල්ප මත පදනම්ව පුද්ගලීකරණය කළ සෞඛ්‍ය මාර්ගෝපදේශ ලබා ගත හැකිය.

කෙසේ වෙතත්, දැනට මෙම යෙදුම නිර්මාණය කර අලෙවි කරනු ලබන්නේ සායනික රෝග විනිශ්චය පද්ධතියක් ලෙස නොව, “සුවතා” (wellness) මෙවලමක් ලෙස පමණි47. මන්දයත්, වෛද්‍ය රෝග විනිශ්චයන් ලබා දීම සඳහා ඊට වඩා වැඩි සැලකිල්ලක් අවශ්‍ය වන බැවිනි. “අපි සපයන්නේ ආහාර සහ ජීවන රටා නිර්දේශ කිහිපයක් පමණයි,” පර්යේෂක ෂී පවසයි.

මෙය ඊළඟ මට්ටමට ගෙන ඒම සඳහා, ඔහුගේ කණ්ඩායම සායනික වෛද්‍යවරුන් සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කිරීමට ඉලක්ක කර ඇති අතර, යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති සහ මිනිස් වෛද්‍යවරුන්ගෙන් ලැබෙන රෝග විනිශ්චය ප්‍රතිදානයන් සංසන්දනය කරමින් වෙනස්කම් සහ ක්‍රියාකාරීත්වයේ හිඩැස් හඳුනා ගැනීමට බලාපොරොත්තු වේ.

(සයන්ටිෆික් ඇමෙරිකන් නොවැමබර් 2025 කලාපය ඇසුරෙනි.)