Sleep Pattern Recognition for ADHD using ML
यह अध्ययन नींद से संबंधित शारीरिक और नैदानिक विशेषताओं पर प्रशिक्षित रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायर का उपयोग करते हुए एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है ताकि प्रभावी ढंग से ADHD की भविष्यवाणी की जा सके, जो प्रारंभिक स्क्रीनिंग और निदान के लिए एक सहायक उपकरण के रूप में नींद के पैटर्न विश्लेषण की क्षमता को प्रदर्शित करता है।
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लाखों लोगों के लिए, जब शरीर लेट जाता है तो मन विश्राम नहीं करता। अटेंशन डेफिसिट हाइपरएक्टिविटी डिसऑर्डर (ADHD), जो एकाग्रता में निरंतर कठिनाई, बेचैनी और आवेगी व्यवहार से चिह्नित एक स्थिति है, नींद के साथ गहराई से जुड़ी हुई है। हालांकि डॉक्टर लंबे समय से इस विकार के निदान के लिए प्रश्नावली और अवलोकनों पर भरोसा करते आए हैं, लेकिन ये तरीके व्यक्तिपरक हो सकते हैं, जो एक चिकित्सक से दूसरे चिकित्सक के बीच भिन्न हो सकते हैं। हाल के वर्षों में, वैज्ञानिकों ने शरीर की अपनी लय में छिपे वस्तुनिष्ठ संकेतों को खोजना शुरू कर दिया है। आखिरकार, नींद एक मापने योग्य निशान छोड़ती है: हृदय गति, हलचल और विश्राम चक्रों के समय को सेंसर द्वारा रिकॉर्ड किया जा सकता है और कंप्यूटर के साथ विश्लेषण किया जा सकता है। यदि एक बेचैन रात के पैटर्न विश्वसनीय रूप से किसी विशिष्ट न्यूरोडेवलपमेंटल स्थिति का संकेत दे सकें, तो यह निदान के लिए एक नया, स्पष्ट मार्ग प्रदान कर सकता है।
यह संभावना नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी वारंगलल में अनौष्का चटर्जी द्वारा किए गए एक अध्ययन का केंद्र है। शोधकर्ता यह देखने के लिए निकल पड़ी कि क्या एक कंप्यूटर प्रोग्राम केवल उनके नींद और शारीरिक स्वास्थ्य के डेटा का उपयोग करके, उन वयस्कों के बीच अंतर करना सीख सकता है जिन्हें अटेंशन डेफिसिट हाइपरएक्टिविटी डिसऑर्डर है और जो इससे मुक्त हैं। टीम ने 103 वयस्कों के रिकॉर्ड के संग्रह के साथ काम किया, जिनमें से आधे को इस विकार से निदान किया गया था और आधे स्वस्थ नियंत्रण के रूप में कार्य कर रहे थे। इन रिकॉर्डों में नींद की गुणवत्ता, सोने में लगने वाला समय, हृदय गति में परिवर्तन और अन्य शारीरिक माप शामिल थे, जो मूल रूप से ओस्लो यूनिवर्सिटी अस्पताल के शोधकर्ताओं द्वारा एकत्र किए गए थे। लक्ष्य डॉक्टर के निर्णय को बदलना नहीं था, बल्कि एक ऐसा उपकरण बनाना था जो डेटा में इस विकार के हस्ताक्षर को पहचान सके, ठीक वैसे ही जैसे एक कुशल पर्यवेक्षक भीड़ में एक विशिष्ट पैटर्न को देख सकता है जिसे अन्य लोग चूक जाते हैं।
इन कच्चे नंबरों को एक उपयोगी उपकरण में बदलने के लिए, शोधकर्ता ने पहले डेटा को साफ किया, औसत मूल्यों के साथ रिक्तियों को भरा और जानकारी को व्यवस्थित किया ताकि कंप्यूटर इसे पढ़ सके। फिर, उसने एक मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित किया, जो सॉफ्टवेयर का एक प्रकार है जिसे उदाहरणों से सीखकर पैटर्न खोजने के लिए डिज़ाइन किया गया है। विशेष रूप से, उसने 'रैंडम फॉरेस्ट' नामक एक विधि का उपयोग किया, जो कई सरल निर्णय वृक्षों (डिसीजन ट्री) को बनाने और अंतिम निष्कर्ष तक पहुँचने के लिए उनके उत्तरों को संयोजित करने के माध्यम से कार्य करता है। यह दृष्टिकोण वास्तविक दुनिया के अव्यवस्थित डेटा को संभालने में विशेष रूप से अच्छा है जहाँ विभिन्न कारकों के बीच संबंध जटिल होते हैं और हमेशा सीधे नहीं होते। कंप्यूटर को प्रतिभागियों के नींद और स्वास्थ्य रिकॉर्ड दिखाए गए, जिससे यह सीखा कि कौन से संयोजनों—जैसे कि एक निश्चित प्रकार की हृदय गति परिवर्तनशीलता के साथ एक निश्चित नींद की देरी—उस समूह में दिखाई देते हैं जिसमें यह विकार है।
परिणामों ने दिखाया कि कंप्यूटर वास्तव में उच्च स्तर की सटीकता के साथ दोनों समूहों के बीच अंतर कर सकता है। जब इसे उस डेटा पर परखा गया जिसे इसने पहले कभी नहीं देखा था, तो मॉडल ने लगभग 80 प्रतिशत बार प्रतिभागियों की स्थिति को सही ढंग से पहचाना। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि सिस्टम ने केवल सभी के लिए एक ही उत्तर का अनुमान नहीं लगाया; इसने अपने भविष्यवाणियों को अच्छी तरह से संतुलित किया, जिससे विकार वाले और बिना विकार वाले दोनों को सही ढंग से पहचाना गया। विश्लेषण ने सुझाव दिया कि नींद से संबंधित विशेषताओं में मजबूत संकेत थे जो दोनों समूहों को अलग करते हैं, जिससे कंप्यूटर ने एक ऐसा स्कोर प्राप्त किया जो उनके बीच अंतर करने की उत्कृष्ट क्षमता को दर्शाता है। अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि कौन से विशिष्ट नींद संबंधी चर निर्णय के लिए सबसे महत्वपूर्ण थे, यह उजागर करते हुए कि आराम का समय और गुणवत्ता न केवल इस स्थिति के दुष्प्रभाव हैं, बल्कि इसके अंतर्निहित स्वभाव से निकटता से जुड़े हुए हैं।
यद्यपि निष्कर्ष उत्साहजनक हैं, शोधकर्ता सावधानी बरतते हुए यह स्पष्ट करती हैं कि यह एक पूर्ण समाधान के बजाय केवल एक पहला कदम है। मॉडल को अपेक्षाकृत छोटे लोगों के एक एकल समूह पर प्रशिक्षित और परखा गया था, और इसे अभी तक रोगियों के एक अन्य सेट के विरुद्ध जांचा नहीं गया है कि क्या यह अन्य स्थानों पर भी उतना ही प्रभावी ढंग से काम करता है। अध्ययन सुझाव देता है कि नींद के पैटर्न स्क्रीनिंग के लिए मूल्यवान सुराग रखते हैं, लेकिन यह दावा नहीं करता है कि इसने नैदानिक चुनौती को पूरी तरह से हल कर दिया है। इसके बजाय, यह एक 'प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट' (सिद्धांत की पुष्टि) प्रदान करता है: कि रात की नींद से प्राप्त वस्तुनिष्ठ, मशीन-पठनीय डेटा चिकित्सकों के लिए एक सहायक उपकरण के रूप में कार्य कर सकता है। रात के शांत, अक्सर अनदेखे संकेतों को स्पष्ट जानकारी में बदलकर, यह कार्य एक ऐसे भविष्य की ओर संकेत करता है जहाँ तकनीक मस्तिष्क की छिपी हुई लय को उजागर करने में मदद करती है, जो अटेंशन डेफिसिट हाइपरएक्टिविटी डिसऑर्डर के साथ जीने वालों को समझने और समर्थन देने का एक अधिक सटीक तरीका प्रदान करती है।
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