^
Fact-checked
х

সমস্ত আইলাইভ সামগ্রী চিকিত্সাগতভাবে পর্যালোচনা করা হয় অথবা যতটা সম্ভব তাত্ত্বিক নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে প্রকৃতপক্ষে পরীক্ষা করা হয়েছে।

আমাদের কঠোর নির্দেশিকাগুলি রয়েছে এবং কেবলমাত্র সম্মানিত মিডিয়া সাইটগুলি, একাডেমিক গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলির সাথে লিঙ্ক করে এবং যখনই সম্ভব, তাত্ত্বিকভাবে সহকর্মী গবেষণা পর্যালোচনা। মনে রাখবেন যে বন্ধনীগুলিতে ([1], [2], ইত্যাদি) এই গবেষণায় ক্লিকযোগ্য লিঙ্কগুলি রয়েছে।

আপনি যদি মনে করেন যে আমাদের কোনও সামগ্রী ভুল, পুরানো, বা অন্যথায় সন্দেহজনক, এটি নির্বাচন করুন এবং Ctrl + Enter চাপুন।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিষণ্ণতা সনাক্ত করতে সক্ষম

নিবন্ধ বিশেষজ্ঞ ডা

মনোবিজ্ঞানী
আলেক্সি ক্রিভেনকো, মেডিকেল রিভিউয়ার
সর্বশেষ পর্যালোচনা: 02.07.2025
2019-01-18 09:00
">

বিষণ্ণতা কেন শনাক্ত করা এত কঠিন, বিশেষ করে প্রাথমিক পর্যায়ে? রোগ নির্ণয়ের সর্বোত্তম পদ্ধতি কি আছে? বিজ্ঞানীরা নিজেদেরকে এই প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করেছেন।

বিষণ্ণতা নির্ণয়ের আগে, একজন চিকিৎসা পেশাদারকে একটি কঠিন কাজ করতে হবে: রোগী সম্পর্কে সমস্ত সম্ভাব্য তথ্য সংগ্রহ করা, প্যাথলজির একটি সম্পূর্ণ চিত্র উপস্থাপন করা, ব্যক্তিত্ব গঠনের বৈশিষ্ট্য এবং ব্যক্তির জীবনধারা বিশ্লেষণ করা, সম্ভাব্য লক্ষণগুলি ট্র্যাক করা এবং রোগের বিকাশকে পরোক্ষভাবে প্রভাবিত করতে পারে এমন কারণগুলি খুঁজে বের করা। ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজির প্রতিনিধিত্বকারী বিজ্ঞানীরা এমন একটি মডেল তৈরি করেছেন যা শুধুমাত্র কথোপকথনের বৈশিষ্ট্য এবং লিখিত শৈলীর উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট পরীক্ষার প্রশ্ন জিজ্ঞাসা না করেই একজন ব্যক্তির মধ্যে বিষণ্ণতা নির্ধারণ করতে পারে।

গবেষণা প্রকল্পের অন্যতম নেতা, টুকি আলহানাই ব্যাখ্যা করেছেন, বিষণ্ণতার উপস্থিতি সম্পর্কে প্রথম "অ্যালার্ম বেল" রোগীর সাথে কথোপকথনের সময় সঠিকভাবে বাজতে পারে, সেই মুহূর্তে ব্যক্তির মানসিক অবস্থা নির্বিশেষে। ডায়াগনস্টিক মডেলটি প্রসারিত করার জন্য, তথ্যের উপর প্রযোজ্য বিধিনিষেধের সংখ্যা কমিয়ে আনা প্রয়োজন: কেবলমাত্র একটি সাধারণ কথোপকথন পরিচালনা করা প্রয়োজন, যা মডেলটিকে স্বাভাবিক কথোপকথনের সময় রোগীর অবস্থা মূল্যায়ন করার অনুমতি দেয়।

গবেষকরা তাদের তৈরি মডেলটিকে "প্রসঙ্গ-মুক্ত" বলেছেন কারণ জিজ্ঞাসা করা প্রশ্ন বা শোনা উত্তরের উপর কোনও বিধিনিষেধ ছিল না। একটি ক্রমিক মডেলিং কৌশল ব্যবহার করে, গবেষকরা মডেলটিতে হতাশাজনক ব্যাধিযুক্ত এবং বিষণ্ণতাজনিত ব্যাধিবিহীন রোগীদের সাথে কথোপকথনের টেক্সট এবং অডিও সংস্করণ সরবরাহ করেছিলেন। ক্রমগুলি জমা হওয়ার সাথে সাথে, প্যাটার্নগুলি আবির্ভূত হয়েছিল - উদাহরণস্বরূপ, "দুঃখিত", "পতন" এবং কথোপকথনে একঘেয়ে শ্রবণ সংকেতের মতো শব্দের স্ট্যান্ডার্ড অন্তর্ভুক্তি।

"মডেলটি মৌখিক ক্রমকে স্বীকৃতি দেয় এবং বিষণ্ণতা এবং বিষণ্ণতাবিহীন রোগীদের মধ্যে উপস্থিত সম্ভাব্য কারণ হিসাবে শেখা প্যাটার্নগুলিকে মূল্যায়ন করে," অধ্যাপক আলহানাই ব্যাখ্যা করেন। "তারপর, যদি AI পরবর্তী রোগীদের মধ্যে একই ধরণের ক্রম লক্ষ্য করে, তবে এটি তাদের বিষণ্ণতা হিসাবে নির্ণয় করতে পারে।"

৭৭% ক্ষেত্রে পরীক্ষামূলক পরীক্ষায় মডেলটি বিষণ্নতার সফল নির্ণয় দেখিয়েছে। এটি পূর্ববর্তী পরীক্ষিত সমস্ত মডেলের মধ্যে রেকর্ড করা সেরা ফলাফল যা স্পষ্টভাবে কাঠামোগত পরীক্ষা এবং প্রশ্নাবলীর সাথে "কাজ" করেছে।

বিশেষজ্ঞরা কি বাস্তবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করতে চান? এটি কি "স্মার্ট" সহকারীর পরবর্তী মডেলগুলির ভিত্তিতে অন্তর্ভুক্ত করা হবে? বিজ্ঞানীরা এখনও এই বিষয়ে তাদের মতামত প্রকাশ করেননি।

এই গবেষণা সম্পর্কে তথ্য ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজির ওয়েবসাইটে প্রকাশিত হয়েছে। এটি http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf পৃষ্ঠাগুলিতেও বিস্তারিতভাবে পাওয়া যাবে।

trusted-source[ 1 ]


নতুন প্রকাশনা

ILive চিকিৎসা পরামর্শ, রোগ নির্ণয় বা চিকিত্সা সরবরাহ করে না।
পোর্টালে প্রকাশিত তথ্য শুধুমাত্র রেফারেন্সের জন্য এবং বিশেষজ্ঞের সাথে পরামর্শ ছাড়াই ব্যবহার করা উচিত নয়।
সাইটটির নিয়ম এবং নীতি যত্ন সহকারে পড়ুন। আপনি আমাদের সাথে যোগাযোগ করতে পারেন!
কপিরাইট © 2011 - 2025 iLive। সর্বস্বত্ব সংরক্ষিত.