কৃত্রিম গোয়েন্দা বিষণ্নতা চিনতে সক্ষম।

বিশেষ করে প্রাথমিক পর্যায়ে বিষণ্নতা চিনতে এত কঠিন কেন? ডায়গনিস্টিক অপ্টিমাইজ করার কোন পদ্ধতি আছে? এই ধরনের প্রশ্ন বিজ্ঞানীদের দ্বারা নির্ধারিত হয়।

" বিষণ্নতা " নির্ণয়ের আগেই , চিকিত্সককে অবশ্যই কঠিন কাজ করতে হবে: রোগীর সম্পর্কে সম্ভাব্য তথ্য সংগ্রহ করা, রোগবিদ্যা সম্পর্কিত সম্পূর্ণ চিত্র উপস্থাপন করা, ব্যক্তিত্ব গঠনের বৈশিষ্ট্যগুলি এবং ব্যক্তির জীবনধারা বিশ্লেষণ করা, কোন সম্ভাব্য উপসর্গগুলি অনুসরণ করা, পরোক্ষভাবে প্রভাবিত হওয়া কারনগুলি সনাক্ত করা একটি বেদনাদায়ক অবস্থা উন্নয়ন। ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজির প্রতিনিধিত্বকারী বিজ্ঞানীরা এমন একটি মডেল ডিজাইন করেছেন যা কোনও ব্যক্তির পরীক্ষার প্রশ্নাবলী ছাড়াই ব্যক্তির মধ্যে বিষণ্নতা সনাক্ত করতে পারে, শুধুমাত্র কথোপকথনের বৈশিষ্ট্য এবং লিখিত শৈলী ভিত্তিক।

গবেষণা প্রকল্পের নেতাদের মধ্যে একজন হিসেবে, তুকি আলহানাই ব্যাখ্যা করেছেন যে, রোগীর সাথে কথোপকথনের সময় বিষণ্নতার উপস্থিতি সম্পর্কে প্রথম "ঘণ্টা" নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ব্যক্তির মানসিক অবস্থা সত্ত্বেও। নির্ণয়ের মডেলটি প্রসারিত করার জন্য, তথ্য প্রয়োগ করা বিধিনিষেধগুলির সংখ্যা কমিয়ে আনা প্রয়োজন: স্বাভাবিক কথোপকথনের সময় মডেলটিকে রোগীর অবস্থা মূল্যায়ন করার জন্য একটি সাধারণ কথোপকথন পরিচালনা করা প্রয়োজন।

বিশেষজ্ঞদের জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন বা শোনা প্রশ্নের মধ্যে কোনো সীমাবদ্ধতা অনুপস্থিতির কারণে, "প্রেক্ষাপটে বাইরে" তৈরি মডেল বলা হয়। ক্রমবর্ধমান মডেলিংয়ের পদ্ধতি ব্যবহার করে, গবেষকরা পাঠ্যক্রমের মডেল এবং বিষন্ন রোগগুলির ভুগছেন না এমন রোগীদের সাথে কথোপকথনের শব্দ সংস্করণ পাঠিয়েছেন। ক্রম সংশ্লেষণের ক্ষেত্রে, আইনগুলি পৃষ্ঠায় এসেছিল - উদাহরণস্বরূপ, কথোপকথনে যেমন "শোক", "পতন" হিসাবে শব্দের মান অন্তর্ভুক্ত করা এবং শ্রোতাদের মনোনিবেশিক সংকেত।

"মডেলটি মৌখিক সামঞ্জস্যকে আলাদা করে এবং বিষণ্নতা ভোগ করে না এমন রোগীদের সবচেয়ে সম্ভাব্য বর্তমান উপাদানগুলির আকারে স্বীকৃত নিদর্শনগুলি মূল্যায়ন করে," অধ্যাপক আলখানাই ব্যাখ্যা করেন। "অধিকন্তু, যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিম্নোক্ত রোগীদের মধ্যে অনুরূপ ক্রমগুলির সূচনা করে তবে এর ভিত্তিতে তিনি তাদের মধ্যে একটি বিষণ্ণ অবস্থা নির্ণয় করতে সক্ষম হন।"

টেস্ট ট্রায়াল 77% ক্ষেত্রে বিষণ্নতা সফল নির্ণয় প্রদর্শন। এটি সেরা ফলাফল, যা সমস্ত পূর্বনির্ধারিত মডেলগুলির মধ্যে রেকর্ড করা হয়েছে যা পরিষ্কারভাবে গঠনযুক্ত পরীক্ষা এবং প্রশ্নাবলীর সাথে "কাজ করে"।

বিশেষজ্ঞদের অনুশীলন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে সুপারিশ করবেন না? তিনি "স্মার্ট" সহকারীদের পরবর্তী মডেলের ভিত্তি হবে? এই অ্যাকাউন্টে, বিজ্ঞানীরা এখনও তাদের মতামত প্রকাশ করেনি।

গবেষণা সম্পর্কে তথ্য ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি ওয়েবসাইটে প্রকাশিত হয়। এছাড়াও এটি পৃষ্ঠাগুলিতে বিস্তারিত পাওয়া যাবে।http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf

[1]