Prediction of Mental Health Disorders: From Markers to Models in Artificial Intelligence
यह शोध पत्र मानसिक स्वास्थ्य विकारों की भविष्यवाणी करने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग की समीक्षा करता है, जिसमें यह पाया गया है कि डीप लर्निंग मॉडल पारंपरिक मशीन लर्निंग की तुलना में 85% से अधिक सटीकता के साथ बेहतर प्रदर्शन करते हैं और अधिक व्यक्तिगत एवं डेटा-संचालित हस्तक्षेपों को सक्षम करने के लिए साझा जैविक मार्करों की पहचान और स्तरीकरण करते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
मानव मन एक विशाल, जटिल परिदृश्य है, और सदियों से, इसके तूफानों—अवसाद (डिप्रेशन), चिंता (एंग्जायटी) और तनाव के भारी बोझ—को समझने के लिए काफी हद तक बातचीत पर निर्भर रहा है। एक डॉक्टर मरीज के अपनी भावनाओं को बताने के तरीके को सुनता है, उसके व्यवहार का अवलोकन करता है, और निदान करने के लिए स्थापित दिशानिर्देशों को लागू करता है। यह पद्धति गहराई से मानवीय है, लेकिन इसकी सीमाएं हैं। यह उस व्यक्ति की पीड़ा को व्यक्त करने की क्षमता पर निर्भर करती है जिसे अक्सर नाम देना कठिन होता है, और यह मन को एक द्विआधारी अवस्था (बाइनरी स्टेट) के रूप में देखती है: या तो व्यक्ति बीमार है या वह नहीं है। हाल के वर्षों में, इस क्षेत्र में एक नया उपकरण आया है, जो केवल शब्दों पर निर्भर नहीं है बल्कि शरीर की मूक, विद्युत भाषा पर आधारित है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का क्षेत्र है, जहाँ कंप्यूटरों को उन डेटा पैटर्न को खोजने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जो मानवीय आंखों के लिए बहुत सूक्ष्म होते हैं। दिल की धड़कन की लय, मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि, या यहाँ तक कि किसी व्यक्ति के सोने के तरीके को देखकर, शोधकर्ता यह देख रहे हैं कि क्या मशीनें संकट आने से पहले मानसिक संकट के शुरुआती संकेतों को पहचान सकती हैं।
भारत के एमिटी यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस उभरते हुए क्षेत्र का मानचित्रण करने का लक्ष्य रखा। वे जानना चाहते थे कि क्या कंप्यूटर वर्तमान में उपयोग की जाने वाली पारंपरिक विधियों की तुलना में इन सामान्य मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों की अधिक विश्वसनीय रूप से भविष्यवाणी कर सकते हैं। इसके लिए, उन्होंने प्रयोगशाला में कोई एकल प्रयोग नहीं किया। इसके बजाय, उन्होंने वैज्ञानिक जगत की एक व्यापक समीक्षा की, जिसमें पिछले एक दशक में प्रकाशित 185 विभिन्न अध्ययनों को एकत्र और विश्लेषित किया गया। इन अध्ययनों ने मस्तिष्क स्कैन और हृदय मॉनिटर से लेकर सर्वेक्षणों और वीडियो रिकॉर्डिंग तक, विविध प्रकार के डेटा का उपयोग किया। शोधकर्ताओं ने देखा कि विभिन्न कंप्यूटर प्रोग्राम, जो पुराने, सरल एल्गोरिदम से लेकर नए, अधिक जटिल डीप लर्निंग सिस्टम तक विस्तृत हैं, अवसाद, चिंता या तनाव के संकेतों की पहचान करने के लिए पूछे जाने पर कैसा प्रदर्शन करते हैं। उनका लक्ष्य यह पता लगाना था कि कौन सा दृष्टिकोण सबसे अच्छा काम करता है और कंप्यूटर वास्तव में निर्णय लेने के लिए किन जैविक संकेतों का उपयोग कर रहे थे।
शोधकर्ताओं ने सबसे पहले मानसिक संकट का संकेत देने वाले जैविक संकेतों को चार विशिष्ट समूहों में व्यवस्थित किया। उन्होंने इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल मार्कर (विद्युत-शारीरिक संकेतक) देखे, जो स्कैल्प पर लगे सेंसरों द्वारा पकड़े गए मस्तिष्क के विद्युत पैटर्न हैं। उन्होंने फिजियोलॉजिकल मार्कर (शारीरिक संकेतक) की जांच की, जैसे हृदय गति में परिवर्तन, रक्तचाप, और एक व्यक्ति भावनात्मक होने पर उसकी त्वचा बिजली का संचालन कैसे करती है। उन्होंने इम्यूनोलॉजिकल मार्कर (प्रतिरक्षा संबंधी संकेतक) पर भी विचार किया, जो शरीर में सूजन (इन्फ्लेमेशन) के संकेत हैं, और साइकोलॉजिकल मार्कर (मनोवैज्ञानिक संकेतक), जैसे कि किसी व्यक्ति की नींद की गुणवत्ता और अवधि। इन संकेतों को वर्गीकृत करके, टीम देख सकी कि विशिष्ट स्थितियों से जूझ रहे लोगों में कौन से संकेत सबसे अधिक बार दिखाई देते हैं। उदाहरण के लिए, उन्होंने पाया कि मस्तिष्क तरंगों में कुछ अनियमितताएं और विशिष्ट सूजन संबंधी प्रोटीन के बढ़े हुए स्तर अक्सर अवसाद से जुड़े थे, जबकि हृदय गति की परिवर्तनशीलता (हार्ट रेट वेरिएबिलिटी) चिंता और तनाव दोनों में आम थी।
एक बार जब उन्होंने जैविक डेटा को व्यवस्थित कर लिया, तो टीम ने कंप्यूटर मॉडल के प्रदर्शन की तुलना की। उन्होंने चार मुख्य प्रकार के एल्गोरिदम का परीक्षण किया। पहले समूह में पारंपरिक मशीन लर्निंग उपकरण शामिल थे, जैसे कि सपोर्ट वेक्टर मशीनें, जो एक परिष्कृत सॉर्टर की तरह कार्य करती हैं और स्वस्थ एवं अस्वस्थ डेटा बिंदुओं के बीच एक रेखा खींचने की कोशिश करती हैं, और रैंडम फॉरेस्ट, जो निष्कर्ष तक पहुँचने के लिए कई छोटे निर्णय वृक्ष (डिसीजन ट्री) बनाते हैं। उन्होंने के-नियरेस्ट नेबर्स (K-Nearest Neighbors) का भी परीक्षण किया, जो एक विधि है जो यह अनुमान लगाती है कि कोई स्थिति पिछले मामलों के समान कितनी है। दूसरे समूह में डीप लर्निंग मॉडल शामिल थे, जो मानव मस्तिष्क की परतों की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए उन्नत सिस्टम हैं। ये सिस्टम कच्चे डेटा (रॉ डेटा) को सीधे संसाधित कर सकते हैं, और बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के जटिल पैटर्न सीख सकते हैं।
इस तुलना के परिणाम स्पष्ट और सुसंगत थे। डीप लर्निंग मॉडल मानसिक विकारों की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे सटीक और विश्वसनीय उपकरण साबित हुए। अवसाद के परीक्षण के दौरान, इन उन्नत मॉडलों ने औसतन 96.04 प्रतिशत की सटीकता प्राप्त की। चिंता के लिए, उन्होंने 92.31 प्रतिशत, और तनाव के लिए, उन्होंने 94.14 प्रतिशत हासिल किया। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि ये मॉडल स्थिर थे; उनके परिणाम एक अध्ययन से दूसरे अध्ययन में बहुत अधिक नहीं बदलते थे, जिससे पता चलता है कि वे वास्तविक दुनिया के जटिल डेटा को संभालने में सक्षम हैं जो मरीज वास्तव में प्रदान करते हैं। इसके विपरीत, पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल, हालांकि अभी भी उपयोगी हैं, अधिक परिवर्तनशीलता दिखाते हैं। रैंडम फॉरेस्ट ने अच्छा प्रदर्शन किया, विशेष रूप से चिंता और अवसाद के लिए, लेकिन सरल के-नियरेस्ट नेबर्स विधि सबसे अधिक संघर्ष करती दिखी, विशेष रूप से तनाव का पता लगाने में, जो अक्सर असंगत परिणाम देती थी। अध्ययन बताता है कि डेटा में छिपे हुए, जटिल संबंधों को खोजने की डीप लर्निंग की क्षमता इसे पुराने तरीकों पर बढ़त दिलाती है।
हालाँकि, शोधकर्ता इस बात को लेकर सावधान थे कि यह तकनीक अभी तक हर डॉक्टर के कार्यालय के लिए तैयार उत्पाद नहीं है। एक प्रमुख बाधा स्वयं डेटा है। उनके द्वारा समीक्षा किए गए कई अध्ययन लोगों के छोटे समूहों पर आधारित थे, जो अक्सर छात्र या अस्पताल के कर्मचारी थे, जिसका अर्थ है कि कंप्यूटर मॉडल वृद्ध वयस्कों, बच्चों या विभिन्न सांस्कृतिक पृष्ठभूमि के लोगों के लिए उतने प्रभावी नहीं हो सकते हैं। दीर्घकालिक डेटा की भी कमी है; अधिकांश अध्ययनों ने एक क्षणिक समय (सिंगल मोमेंट) पर ध्यान केंद्रित किया, न कि इस पर कि कैसे किसी व्यक्ति का मानसिक स्वास्थ्य महीनों या वर्षों में बदलता है। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि ये उपकरण मानव डॉक्टरों का स्थान नहीं लेने चाहिए। इसके बजाय, उन्हें एक सहायता प्रणाली के रूप में कार्य करना चाहिए, जो शुरुआती चेतावनी संकेतों को पकड़ने का एक तरीका हो जिन्हें एक मानव चूक सकता है।
आगे का मार्ग इन कमियों को दूर करने से जुड़ा है। टीम का सुझाव है कि भविष्य के कार्यों में लोगों के अधिक विविध समूहों को शामिल किया जाना चाहिए और निरंतर निगरानी पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए, जैसे कि स्मार्टवॉच जैसे पहनने योग्य उपकरणों (वियरेबल्स) का उपयोग करना, जो दिन-रात हृदय गति और नींद के पैटर्न को ट्रैक कर सकें। उन्होंने संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए सख्त नैतिक नियमों की आवश्यकता पर भी प्रकाश डाला। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने दिखाया है कि वह मानव मन के उन पैटर्न को देख सकता है जो पहले अदृश्य थे, इसका वास्तविक मूल्य इन अंतर्दृष्टि का उपयोग लोगों की मदद करने के लिए करने में होगा, जो सुरक्षित, निष्पक्ष और गहराई से मानवीय हो।
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