Speech and Voice Biomarkers for Parkinson’s disease Detection: A Systematic Review of Machine Learning and Deep Learning Models
यह व्यवस्थित समीक्षा पार्किंसंस रोग के पता लगाने के लिए स्पीच और वॉयस बायोमार्कर पर लागू मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल का विश्लेषण करती है, जो डेटा असंतुलन और सामान्यीकरण की कमी जैसी वर्तमान चुनौतियों को संबोधित करते हुए उनकी उच्च सटीकता को रेखांकित करती है, और नैदानिक कार्यान्वयन के लिए मल्टी-मोडल एकीकरण और फेडरेटेड लर्निंग जैसे भविष्य के दिशा-निर्देशों का प्रस्ताव करती है।
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पार्किंसंस रोग एक ऐसी स्थिति है जो धीरे-धीरे शरीर के हिलने-डुलने के तरीके को बदल देती है, जिसकी शुरुआत अक्सर कंपकंपी या अकड़न से होती है। जबकि डॉक्टर इन संकेतों को पहचानने के लिए लंबे समय से शारीरिक परीक्षणों पर भरोसा करते आए हैं, यह बीमारी अन्य लक्षणों के स्पष्ट होने से बहुत पहले बोलने के तरीके को भी बदल देती है। एक व्यक्ति की आवाज़ सपाट हो सकती है, जिसमें पिच का उतार-चढ़ाव कम हो जाता है, या उनकी आवाज़ कांपती हुई और सांसों के साथ जुड़ी हुई लग सकती है। ये सूक्ष्म बदलाव केवल दुष्प्रभाव नहीं हैं; ये मानव स्वर में लिखे गए शुरुआती संकेत हैं। क्योंकि मस्तिष्क के वे क्षेत्र जो गति को नियंत्रित करते हैं, वे बोलने के लिए उपयोग की जाने वाली मांसपेशियों को भी नियंत्रित करते हैं, इसलिए आवाज़ इस बीमारी की प्रगति का एक संवेदनशील दर्पण बन जाती है। इस संबंध ने शोधकर्ताओं को एक सरल लेकिन शक्तिशाली प्रश्न पूछने के लिए प्रेरित किया है: क्या हम किसी की आवाज़ सुनकर यह जान सकते हैं कि किसी को पार्किंसंस है, या बीमारी कैसे बदल रही है, बिना किसी जटिल चिकित्सा उपकरण की आवश्यकता के?
नागपुर, भारत के रामदेवबाबा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस विषय पर पिछले आठ वर्षों के वैज्ञानिक कार्यों का अध्ययन करके इसका उत्तर देने का प्रयास किया। उन्होंने पार्किंसंस से पीड़ित लोगों और स्वस्थ व्यक्तियों की आवाज़ की रिकॉर्डिंग का विश्लेषण करने के लिए कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग करने वाले दर्जनों अध्ययनों को एकत्र और परीक्षित किया। उनका लक्ष्य यह देखना था कि ये कंप्यूटर मॉडल एक नैदानिक उपकरण (डायग्नोस्टिक टूल) के रूप में कितनी अच्छी तरह काम कर सकते हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह क्षेत्र तेजी से विकसित हुआ है, जिसमें 2023 के बाद से प्रकाशित अध्ययनों में भारी वृद्धि हुई है। इन अध्ययनों में विभिन्न प्रकार की वॉयस रिकॉर्डिंग का उपयोग किया गया, जैसे कि साधारण निरंतर स्वर ध्वनियाँ (जैसे "आ" की ध्वनि को थामे रखना) से लेकर विभिन्न भाषाओं में बोले गए जटिल वाक्य। कंप्यूटरों को विशिष्ट पैटर्न सुनने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, जैसे कि आवाज़ की स्थिरता, बोलने की लय और ध्वनि तरंगों की गुणवत्ता, जो अक्सर बीमारी वाले लोगों में अनियमित हो जाती हैं।
इस समीक्षा के परिणाम बताते हैं कि ये कंप्यूटर विधियाँ अच्छी तरह काम कर रही हैं। परीक्षित अधिकांश अध्ययनों में, मॉडलों ने 80 प्रतिशत से अधिक बार पार्किंसंस रोग की सही पहचान की। शोधकर्ताओं ने पाया कि पुराने, स्थापित कंप्यूटर तकनीक और नए, अधिक जटिल सिस्टम दोनों ही उच्च सटीकता प्राप्त कर सकते थे। पुराने तरीकों में अक्सर आवाज़ के हाथ से चुने गए मापों पर भरोसा किया जाता था, जैसे कि पिच कितनी डगमगाती है या ध्वनि में कितना शोर मिला हुआ है। नए तरीके, जो 'डीप लर्निंग' का उपयोग करते हैं, कंप्यूटर को ध्वनि के दृश्य निरूपण (विजुअल रिप्रेजेंटेशन) को देखकर इन पैटर्नों को खुद खोजने की अनुमति देते हैं, ठीक वैसे ही जैसे एक मानचित्र भूभाग को दिखाता है। हालांकि डीप लर्निंग मॉडल कभी-कभी थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करते थे, विशेष रूप से बड़े या जटिल डेटासेट के साथ, लेकिन पुराने तरीके भी, विशेष रूप से सीमित डेटा होने पर, मजबूत और विश्वसनीय बने रहे।
हालांकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि आगे का रास्ता पूरी तरह से सुगम नहीं है। एक प्रमुख चुनौती यह है कि कई अध्ययनों में लोगों के छोटे समूह या असंतुलित डेटासेट का उपयोग किया गया था, जिसका अर्थ था कि स्वस्थ लोगों की रिकॉर्डिंग पार्किंसंस से पीड़ित लोगों की तुलना में बहुत अधिक थी। इससे कंप्यूटर प्रोग्राम स्वस्थ आवाजों को पहचानने में बहुत अच्छे और बीमारी को पहचानने में पर्याप्त अच्छे नहीं हो सकते हैं। इसके अलावा, अध्ययनों में आवाज़ रिकॉर्ड करने और उनके परिणामों का परीक्षण करने के तरीकों में काफी भिन्नता थी, जिससे एक अध्ययन की तुलना दूसरे से सीधे करना कठिन हो जाता है। डेटा की दीर्घकालिक उपलब्धता की भी कमी है; अधिकांश अध्ययनों ने एक ही समय के क्षण को देखा बजाय इसके कि किसी व्यक्ति की आवाज़ वर्षों में कैसे बदलती है। इस दीर्घकालिक दृष्टिकोण के बिना, यह उपयोग करना कठिन है कि आवाज़ के विश्लेषण का उपयोग बीमारी की प्रगति का पूर्वानुमान लगाने या यह निगरानी करने के लिए कैसे किया जाए कि कोई उपचार काम कर रहा है या नहीं।
प्रयोगशाला से वास्तविक दुनिया तक पहुँचने के लिए, लेखकों का सुझाव है कि भविष्य के शोध को निरंतरता और गोपनीयता पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। वे प्रस्ताव देते हैं कि वैज्ञानिकों को आवाज़ रिकॉर्ड करने और विश्लेषण करने के मानक तरीकों पर सहमत होना चाहिए ताकि परिणामों की आसानी से तुलना की जा सके। वे बड़े, दीर्घकालिक अध्ययनों की आवश्यकता पर भी जोर देते हैं जो वर्षों तक रोगियों का पीछा करें ताकि यह देखा जा सके कि उनकी आवाज़ कैसे विकसित होती है। इसके अतिरिक्त, जैसे-जैसे ये उपकरण स्मार्टफोन या क्लीनिकों में उपयोग किए जाने वाले स्तर तक पहुँचते हैं, शोधकर्ता कंप्यूटर के निर्णयों को समझने योग्य बनाने के महत्व पर जोर देते हैं। ऐसे उपकरणों का उपयोग करना जो यह समझा सकें कि मॉडल ने एक निश्चित निदान क्यों किया, डॉक्टरों को तकनीक पर भरोसा करने में मदद करेगा। समीक्षा का निष्कर्ष है कि हालांकि आवाज़ का विश्लेषण पार्किंसंस का पता लगाने और निगरानी करने का एक आशाजनक और गैर-आक्रामक तरीका है, लेकिन यह अभी तक एक पूर्ण समाधान नहीं है। इसे नियमित चिकित्सा देखभाल का हिस्सा बनने से पहले मानकीकृत डेटा, बेहतर दीर्घकालिक ट्रैकिंग और रोगी की गोपनीयता की रक्षा करने वाले सिस्टम की आवश्यकता है।
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