ডিমেনশিয়া খুব কমই কোনো একটি নাটকীয় ঘটনার মাধ্যমে নিজেকে প্রকাশ করে। এটি ধীরে ধীরে প্রবেশ করে। এখানে একটি অ্যাপয়েন্টমেন্ট মিস করা, সেখানে একটি একই প্রশ্ন বারবার করা। পরিবারের সদস্যরা যখন বিশেষজ্ঞের কাছে যাওয়ার জন্য যথেষ্ট গুরুত্ব দিয়ে বিষয়টি লক্ষ্য করেন, ততক্ষণে সূক্ষ্ম অবনতির কয়েক বছর হয়তো পেরিয়ে গেছে। রোগটি দ্রুত শনাক্ত করা নিউরোলজির অন্যতম কঠিন চ্যালেঞ্জ, কারণ এর প্রাথমিক লক্ষণগুলো সাধারণ আচরণের আড়ালে লুকিয়ে থাকে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial intelligence) এক্ষেত্রে একটি কার্যকর পথ দেখায়। Altoida-এর মতো টুলগুলো প্রমাণ করে যে, একটি সাধারণ ক্লিনিক্যাল ইন্টারভিউ সতর্কবার্তা দেওয়ার অনেক আগেই মেশিন লার্নিং জ্ঞানীয় অবক্ষয়ের (cognitive decline) সূক্ষ্ম চিহ্নগুলো শনাক্ত করতে পারে। তবে, এই ধরনের একটি টুল তৈরি করতে শুধুমাত্র একটি ওপেন-সোর্স মডেল ডাউনলোড করা এবং একটি ক্যামেরা যুক্ত করার চেয়েও বেশি কিছু প্রয়োজন। আপনার প্রয়োজন ক্লিনিক্যাল নির্ভুলতা, সতর্ক প্রকৌশল (engineering) এবং রোগীর কথা মাথায় রেখে তৈরি করা একটি আর্কিটেকচার।

কোড লেখার আগে আপনার যা প্রয়োজন

যেকোনো কার্যকর প্ল্যাটফর্মের ভিত্তি হলো তিনটি উপাদান।

প্রথমত, প্রকৃত স্বাস্থ্যসেবা বিষয়ক দক্ষতা। ইঞ্জিনিয়ারদের বিচ্ছিন্নভাবে বা কোনো বাস্তব জ্ঞান ছাড়া জ্ঞানীয় পরীক্ষা (cognitive tests) ডিজাইন করা উচিত নয়। স্বাভাবিকতা বলতে কী বোঝায় এবং কোন কাজগুলো প্রকৃতপক্ষে সঠিক মানসিক সার্কিটগুলোকে প্রভাবিত করে, তা নির্ধারণ করার জন্য আপনার নিউরোসাইকোলজিস্ট, জেরিয়াট্রিশিয়ান (geriatricians) এবং স্পিচ প্যাথলজিস্ট প্রয়োজন। এই ইনপুট ছাড়া, আপনি একটি ব্যয়বহুল গেম তৈরি করার ঝুঁকিতে থাকবেন যা চিকিৎসাগতভাবে বৈধ সংকেতের পরিবর্তে কেবল vanity metrics সংগ্রহ করবে।

দ্বিতীয়ত, স্মার্ট অটোমেশন। সিস্টেমটিকে ক্রমাগত ম্যানুয়াল পর্যালোচনার প্রয়োজন ছাড়াই অ্যাসেসমেন্ট চালানো, সিগন্যাল প্রসেস করা এবং ইনসাইট প্রদান করতে হবে। বুদ্ধিমত্তা বা ইন্টেলিজেন্সের কাজ হওয়া উচিত প্যাটার্ন রিকগনিশনের মতো কঠিন কাজগুলো করা, পাশাপাশি সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষেত্রে চিকিৎসকের তদারকি বজায় রাখা।

তৃতীয়ত, নিরাপদ সফটওয়্যার। আপনি অত্যন্ত ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য সংক্রান্ত ডেটা নিয়ে কাজ করছেন। ডেটা স্টোরেজ এবং স্থানান্তরের সময় এনক্রিপশন (Encryption), কঠোর অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং HIPAA বা GDPR-এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক মেনে চলা কেবল আনুষ্ঠানিকতা নয়। এগুলো রোগীর আস্থা এবং আইনি কার্যক্রম পরিচালনার জন্য পূর্বশর্ত।

কাঠামোগত অ্যাসেসমেন্ট ওয়ার্কফ্লো তৈরি করুন

আপনার অ্যাপ্লিকেশনের এমন কিছু মানসম্মত টাস্কের মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের পরিচালনা করা প্রয়োজন যা স্মৃতিশক্তি, মনোযোগ এবং এক্সিকিউটিভ ফাংশন পরিমাপ করে। যেমন ডিজিট স্প্যান চ্যালেঞ্জ, ডিলেড রিকল এক্সারসাইজ বা টাচস্ক্রিনের জন্য উপযোগী ট্রেইল-মেকিং অ্যাডাপ্টেশন। মূল বিষয় হলো ধারাবাহিকতা। প্রতিটি রোগীর জন্য একই নির্দেশাবলী, একই সময়সীমা এবং একই স্কোরিং রুব্রিক থাকা উচিত।

এই ধারাবাহিকতা আপনার মেশিন লার্নিং মডেলকে অগোছালো প্রোটোকল পরিবর্তনের কারণে সৃষ্ট 'নয়েজ' (noise) এর পরিবর্তে একটি পরিষ্কার সিগন্যাল প্রদান করে। রিঅ্যাকশন টাইম, ট্যাপ প্যাটার্ন এবং এরর রেটসহ কাঁচা আচরণগত ডেটা (raw behavioral data) প্রায়শই চূড়ান্ত স্কোরের চেয়ে বেশি মূল্যবান প্রমাণিত হয়, কারণ AI এমন সূক্ষ্ম পরিবর্তন শনাক্ত করতে পারে যা একজন মানুষ কখনোই লক্ষ্য করতে পারবেন না। মানসম্মত ওয়ার্কফ্লো দীর্ঘমেয়াদী তুলনামূলকতাও (longitudinal comparability) তৈরি করে। যদি প্রতি মাসে ফরম্যাট পরিবর্তিত হয়, তবে আপনি বুঝতে পারবেন না যে কম স্কোরটি মস্তিষ্কের পরিবর্তনের কারণে নাকি একটি বিভ্রান্তিকর নতুন ইন্টারফেসের কারণে হচ্ছে।

সূক্ষ্ম পরিবর্তন শনাক্ত করতে Natural Language Processing ব্যবহার করুন

ডিমেনশিয়ার প্রাথমিক পর্যায় মানুষের কথা বলার ধরণ বদলে দেয়, তার কথা বলার বিষয়বস্তু বদলানোর আগেই। শব্দভাণ্ডার সংকুচিত হয়। বাক্যগুলো সহজ হয়ে যায়। শব্দ খুঁজে পেতে সমস্যা হওয়ার কারণে কথা বলার মাঝে বিরতি দীর্ঘায়িত হয়। Natural Language Processing আপনাকে এই পরিবর্তনগুলো নিখুঁতভাবে পরিমাপ করতে সাহায্য করে।

একটি কার্যকর টুল ছোট ছোট কথা বলার নমুনা রেকর্ড করে—যেমন কোনো ছবির বর্ণনা বা উন্মুক্ত প্রশ্নের উত্তর—এবং সেখান থেকে lexical diversity, syntactic complexity, এবং pause frequency-এর মতো বৈশিষ্ট্যগুলো বের করে আনে। আপনি কেবল একটি অস্বস্তিকর কথোপকথন থেকে রোগ নির্ণয় করার চেষ্টা করছেন না। আপনি কয়েক মাস ধরে নিয়মিত মিথস্ক্রিয়ার মাধ্যমে ভাষাগত পরিবর্তন (linguistic drift) পরিমাপ করছেন। একটি সাধারণ সেশন দিয়ে কিছু বোঝা সম্ভব নয়। কিন্তু semantic complexity ক্রমাগত কমতে থাকা এবং উত্তরের বিলম্ব (response latency) বৃদ্ধি পাওয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ সংকেত হতে পারে। NLP লেয়ারটিকে ব্যাকগ্রাউন্ডে নিঃশব্দে কাজ করা উচিত, যা অডিওকে এমন কাঠামোগত বৈশিষ্ট্যে রূপান্তর করবে যা সিস্টেমটি জ্ঞানীয় পরীক্ষার স্কোরের পাশাপাশি ট্র্যাক করতে পারে।

স্বয়ংক্রিয় ক্লিনিক্যাল রিপোর্ট তৈরি করুন যা চিকিৎসকরা প্রকৃতপক্ষে পড়বেন

প্রতিটি অ্যাসেসমেন্টের পরে, প্ল্যাটফর্মটিকে একটি পরিষ্কার সারাংশ তৈরি করা উচিত যা ডোমেইন অনুযায়ী জ্ঞানীয় পারফরম্যান্স, নির্দিষ্ট ঝুঁকির সূচক এবং রোগীর নিজস্ব বেসলাইনের সাথে তুলনা প্রদর্শন করবে। একজন ব্যস্ত নিউরোলজিস্টের কাছে কাঁচা JSON লগ বিশ্লেষণ করার সময় নেই। গত তিন মাসে স্মৃতিশক্তির স্কোর কীভাবে কমছে তা দেখান। এক্সিকিউটিভ ফাংশন স্থিতিশীল আছে কিনা তা হাইলাইট করুন। স্পিচ মার্কারগুলো কখন পূর্বনির্ধারিত সীমা অতিক্রম করছে তা উল্লেখ করুন।

সঠিকভাবে সম্পন্ন হলে, এই অটোমেশন চিকিৎসককে প্রক্রিয়া থেকে বাদ না দিয়েই কয়েক ঘণ্টার পর্যালোচনাকে কয়েক মিনিটে কমিয়ে আনে। রিপোর্টগুলোতে সহজ ভাষা এবং ভিজ্যুয়াল ট্রেন্ড ব্যবহার করা উচিত, তবে এতে অন্তর্নিহিত ডেটা পয়েন্টগুলোও অন্তর্ভুক্ত থাকতে হবে যাতে কোনো ফলাফল চিকিৎসকদের অবাক করলে তারা আরও গভীরভাবে অনুসন্ধান করতে পারেন। চিকিৎসকদের সময় বাঁচানো রেকর্ড বা নথির মান উন্নত করে এবং এই টুলটিকে ইনবক্সের বাড়তি বোঝা হিসেবে না দেখে বরং স্বেচ্ছায় ব্যবহারের উপযোগী করে তোলে।

রোগের দীর্ঘমেয়াদী পরিক্রমার জন্য ডিজাইন

ডিমেনশিয়া কয়েক দিনে নয়, বরং কয়েক বছর ধরে প্রকাশ পায়। আপনার ডেটাবেস আর্কিটেকচারকে অবশ্যই সিরিয়ালাইজড ফলাফলগুলো নিরাপদে সংরক্ষণ করতে হবে এবং দীর্ঘ সময়ের ব্যবধানে সেগুলোকে দক্ষতার সাথে কুয়েরি করতে হবে। অ্যালার্টিং লজিকের ক্ষেত্রে বিশেষ যত্নের প্রয়োজন। একজন রোগী যখন তার ব্যক্তিগত বেসলাইন থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বিচ্যুত হন, তখন ডাক্তারদের সতর্ক করুন; শুধুমাত্র জনসংখ্যার গড়ের নিচে নেমে গেলে নয়। কারো আজীবনের মৌখিক সাবলীলতা (verbal fluency) অনেক বেশি হলেও, পরিসংখ্যানগত গড়ের (statistical mean) উপরে স্কোর করার পরেও তার ডিমেনশিয়া থাকতে পারে।

কনফাউন্ডারদের (confounders) জন্য গার্ডরেল তৈরি করুন। এক রাত ঠিকমতো ঘুম না হওয়া, নতুন কোনো ওষুধ বা বিষণ্নতার কারণে একটি সেশনের ফলাফল প্রভাবিত হতে পারে। সিস্টেমটির উচিত আউটলায়ার দিনগুলো শনাক্ত করা এবং একক অসংগতির চেয়ে দীর্ঘস্থায়ী প্রবণতাকে বেশি গুরুত্ব দেওয়া। রোগীরা একটি নিরাপদ পোর্টালের মাধ্যমে তাদের নিজস্ব লঙ্গিটিউডিনাল চার্ট (longitudinal charts) দেখতে পাবেন, যা প্রক্রিয়াটিকে সহজবোধ্য করার মাধ্যমে তাদের নিয়ম মেনে চলতে উৎসাহিত করে এবং উদ্বেগ কমায়।

আসল লক্ষ্য

একটি এআই (AI) ডিমেনশিয়া শনাক্তকরণ টুল তৈরি করা কঠিন, ব্যয়বহুল এবং ধীরগতির কাজ। এর জন্য চিকিৎসক এবং ইঞ্জিনিয়ারদের মধ্যে এমন সহযোগিতা প্রয়োজন যারা একে অপরের কাজের প্রতি শ্রদ্ধা রাখেন। তবে সঠিকভাবে করা হলে, এটি সময়ের এবং বিভিন্ন মোডালিটির (modality) মাধ্যমে একজন চিকিৎসকের পর্যবেক্ষণ ক্ষমতাকে প্রসারিত করে এবং প্রচলিত চিকিৎসার মাধ্যমে যা ধরা পড়ে না, এমন পরিবর্তনগুলো শনাক্ত করতে সাহায্য করে। এই প্রযুক্তি মানুষের বিচারবুদ্ধিকে প্রতিস্থাপন করে না; এটি কেবল বিচারবুদ্ধি প্রয়োগের জন্য আরও উন্নত উপকরণ প্রদান করে।

উৎস: https://dev.to/ideausherr/how-to-develop-an-ai-dementia-detection-tool-like-altoida