ಡೆಮೆನ್ಷ್ಯಾ ಎಂಬುದು ಎಂದಿಗೂ ಒಂದೇ ಒಂದು ನಾಟಕೀಯ ಘಟನೆಯ ಮೂಲಕ ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ಪ್ರಕಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಕ್ರಮೇಣವಾಗಿ ನುಸುಳುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ಮರೆಯುವುದು, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳುವುದು. ಕುಟುಂಬದ ಸದಸ್ಯರು ತಜ್ಞರನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಧರಿಸುವಷ್ಟರಲ್ಲಿ, ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ ನಡೆದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕುಸಿತವು ಈಗಾಗಲೇ ಸಂಭವಿಸಿರಬಹುದು. ಆರಂಭಿಕ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲೇ ಅಡಗಿರುವುದರಿಂದ, ನರವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ (neurology) ಈ ಕಾಯಿಲೆಯನ್ನು ಮೊದಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಕಠಿಣ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (Artificial intelligence) ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. Altoida ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಶನವು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲೇ, ಜ್ಞಾನಾತ್ಮಕ ಕುಸಿತದ (cognitive decline) ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಆದರೆ, ಇಂತಹ ಪರಿಕರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕೇವಲ ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡೆಲ್ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅದಕ್ಕೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿಖರತೆ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೌಶಲ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳ ಸುತ್ತ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ (architecture) ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಯಾವುದೇ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದುವುಗಳು
ಯಾವುದೇ ಉಪಯುಕ್ತ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನ ಅಡಿಪಾಯದಲ್ಲಿ ಮೂರು ಅಂಶಗಳಿವೆ.
ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನೈಜ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಪರಿಣತಿ. ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಜ್ಞಾನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಾರದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ನಡವಳಿಕೆ ಎಂದರೆ ಏನು ಮತ್ತು ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮೆದುಳಿನ ಸರಿಯಾದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ನರೊಪ್ಸೈಕಾಲಜಿಸ್ಟ್ಗಳು (neuropsychologists), ವಯೋವೃದ್ಧರ ತಜ್ಞರು (geriatricians) ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ತಜ್ಞರ (speech pathologists) ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಸಲಹೆಯಿಲ್ಲದೆ, ನೀವು ವೈದ್ಯಕೀಯವಾಗಿ ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ಸಂಕೇತಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಕೇವಲ ಅನಗತ್ಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ದುಬಾರಿ ಆಟವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಪಾಯ ಎದುರಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆಟೊಮೇಷನ್. ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರಂತರ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕು, ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡಬೇಕು. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡುಕೊಂಡು, ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ (pattern recognition) ಕಠಿಣ ಕೆಲಸವನ್ನು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು.
ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್. ನೀವು ಅತ್ಯಂತ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾದ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆಯಲ್ಲಿ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ (Encryption), ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು HIPAA ಅಥವಾ GDPR ನಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಅನುಸರಣೆಯು ಕೇವಲ ಪೂರಕ ಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲ. ಅವು ರೋಗಿಯ ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾದ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಅಗತ್ಯಗಳಾಗಿವೆ.
ರಚನಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು (Workflows) ನಿರ್ಮಿಸಿ
ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನೆನಪಿನ ಶಕ್ತಿ, ಗಮನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು (executive function) ಅಳೆಯುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಬೇಕು. ಡಿಜಿಟ್ ಸ್ಪ್ಯಾನ್ ಚಾಲೆಂಜ್ಗಳು, ವಿಳಂಬಿತ ರಿಕಾಲ್ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳು ಅಥವಾ ಟಚ್ಸ್ಕ್ರೀನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಮರು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಟ್ರೈಲ್-ಮೇಕಿಂಗ್ ಅಡಾಪ್ಟೇಶನ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಇಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾದುದು ಸ್ಥಿರತೆ (consistency). ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ರೋಗಿಯೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸೂಚನೆಗಳು, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಬೇಕು.
ಈ ಸ್ಥಿರತೆಯು ನಿಮ್ಮ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ಗೆ ಗೊಂದಲಮಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸಂಕೇತವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯ (reaction times), ಟ್ಯಾಪ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳ ದರ ಸೇರಿದಂತೆ ಕಚ್ಚಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಡೇಟಾವು ಅಂತಿಮ ಸ್ಕೋರ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಮನುಷ್ಯರು ಗಮನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು AI ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಲ್ಲದು. ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು (longitudinal comparability) ಸಹ ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಬದಲಾದರೆ, ಕಡಿಮೆ ಸ್ಕೋರ್ ಕಂಡುಬಂದದ್ದು ಮೆದುಳಿನ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದಲೋ ಅಥವಾ ಗೊಂದಲಮಯವಾದ ಹೊಸ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಿಂದಲೋ ಎಂದು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು Natural Language Processing ಬಳಸಿ
ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದ ಡೆಮೆನ್ಷ್ಯಾವು ಜನರು ಏನು ಹೇಳಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದಕ್ಕಿಂತ, ಅವರು ಹೇಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಶಬ್ದಕೋಶವು ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ. ವಾಕ್ಯಗಳು ಸರಳವಾಗುತ್ತವೆ. ಪದಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ವಿರಾಮಗಳು (pauses) ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ. Natural Language Processing ಮೂಲಕ ನೀವು ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು.
ಒಂದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಕರವು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಭಾಷಣದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಬಹುಶಃ ಚಿತ್ರದ ವಿವರಣೆ ಅಥವಾ ಮುಕ್ತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳು) ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶಬ್ದ ವೈವಿಧ್ಯತೆ (lexical diversity), ವಾಕ್ಯ ರಚನೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ (syntactic complexity) ಮತ್ತು ವಿರಾಮದ ಆವರ್ತನದಂತಹ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ನೀವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಂಭಾಷಣೆಯಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ತಿಂಗಳುಗಟ್ಟಲೆ ನಡೆಯುವ ಸಂವಹನದ ಮೂಲಕ ಭಾಷಾ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ನೀವು ಅಳೆಯುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಕೇವಲ ಒಂದು ದಿನದ ಅಸಮರ್ಪಕ ಸಂಭಾಷಣೆ ಯಾವುದನ್ನೂ ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆದರೆ, ಭಾಷಾ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಇಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿರುವುದು ಗಮನಾರ್ಹ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. NLP ಪದರವು ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ನಿಶ್ಯಬ್ದವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕು, ಆಡಿಯೋವನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕು, ಇದರಿಂದ ಉಳಿದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಜ್ಞಾನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸ್ಕೋರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು.
ವೈದ್ಯರು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಓದುವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವರದಿಗಳನ್ನು ಆಟೊಮೇಷನ್ ಮಾಡಿ
ಪ್ರತಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ನಂತರ, ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಜ್ಞಾನಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪಾಯದ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಸ್ವಂತ ಮೂಲ baseline ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ ತೋರಿಸುವ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು. ಕಾರ್ಯನಿರತ ನರವಿಜ್ಞಾನಿಗೆ (neurologist) ಕಚ್ಚಾ JSON ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ಓದಲು ಸಮಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮೂರು ತಿಂಗಳ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ನೆನಪಿನ ಶಕ್ತಿಯ ಸ್ಕೋರ್ ಕುಸಿಯುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ತೋರಿಸಿ. ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿ. ಭಾಷಾ ಸೂಚಕಗಳು (speech markers) ಮೊದಲೇ ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ತಿಳಿಸಿ.
ಸರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಈ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವೈದ್ಯರನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಹೊರಗಿಡದೆ, ಗಂಟೆಗಟ್ಟಲೆ ಬೇಕಾಗುವ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. ವರದಿಗಳು ಸರಳ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು (visual trends) ಹೊಂದಿರಬೇಕು, ಆದರೆ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಯಾವುದಾದರೂ ಫಲಿತಾಂಶವು ಆಶ್ಚರ್ಯ ತರಿಸಿದಾಗ ಅವರು ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು (underlying data points) ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು. ವೈದ್ಯರ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದರಿಂದ ದಾಖಲೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಾಧನವು ಅವರಿಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಇನ್ಬಾಕ್ಸ್ ಹೊರೆಯಾಗುವ ಬದಲು, ಅವರು ಸಂತೋಷದಿಂದ ಬಳಸುವ ಒಂದು ಉಪಕರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಾಯಿಲೆಯ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ
ಡೆಮೆಂಷಿಯಾ (Dementia) ಎಂಬುದು ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ (database architecture) ಕ್ರಮಾನುಗತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹುಡುಕುವ (query) ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುವ ತರ್ಕಕ್ಕೆ (alerting logic) ವಿಶೇಷ ಕಾಳಜಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ರೋಗಿಯು ಕೇವಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಸರಾಸರಿಗಿಂತ ಕೆಳಗೆ ಹೋದಾಗ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಅವರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮೂಲಾಧಾರದಿಂದ (personal baseline) ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಚಲಿತರಾದಾಗ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿ. ಜೀವನಪರ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಕ್ಚಾತುರ್ಯವನ್ನು (verbal fluency) ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಸಾಂಖ್ಯಿಕ ಸರಾಸರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅವರಿಗೆ ಕಾಯಿಲೆಯ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಗೊಂದಲಕಾರಿ ಅಂಶಗಳಿಗಾಗಿ (confounders) ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ. ಸರಿಯಾದ ನಿದ್ರೆ ಇಲ್ಲದಿರುವುದು, ಹೊಸ ಔಷಧ ಅಥವಾ ಖಿನ್ನತೆಯಂತಹ ಅಂಶಗಳು ಒಂದು ಸেশনের ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ತೋರಿಸಬಹುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅಸಹಜ ದಿನಗಳನ್ನು (outlier days) ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬೇಕು ಮತ್ತು ಏಕೈಕ ಅಸಹಜತೆಗಳಿಗಿಂತ ನಿರಂತರ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ (sustained trends) ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು. ರೋಗಿಗಳು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಚಾರ್ಟ್ಗಳನ್ನು (longitudinal charts) ಸುರಕ್ಷಿತ ಪೋರ್ಟಲ್ ಮೂಲಕ ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವರಲ್ಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆತಂಕವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿಜವಾದ ಗುರಿ
AI ಡೆಮೆಂಷಿಯಾ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಧನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರ, ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ನಿಧಾನಗತಿಯ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ಇದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ, ಇಬ್ಬರೂ ಪರಸ್ಪರ ವಿಭಾಗಗಳ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಗೌರವಿಸಬೇಕು. ಸರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಇದು ವೈದ್ಯರ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಲ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಆರೈಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗಮನಕ್ಕೆ ಬಾರದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು (human judgment) ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅದು ಕೇವಲ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಉತ್ತಮವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೂಲ: https://dev.to/ideausherr/how-to-develop-an-ai-dementia-detection-tool-like-altoida