स्मृतीभ्रंश (Dementia) सहसा एका नाट्यमय घटनेने सूचित होत नाही. तो हळूहळू शिरतो. येथे एखादी अपॉइंटमेंट विसरणे, तिथे एखादा प्रश्न पुन्हा विचारणे. कुटुंबातील सदस्यांना तज्ज्ञांकडे जाण्याचा आग्रह धरण्यासाठी पुरेसे लक्षात येईपर्यंत, सूक्ष्म घसरण होऊन अनेक वर्षे उलटून गेलेली असू शकतात. रोग लवकर ओळखणे हे न्यूरोलॉजीमधील सर्वात कठीण आव्हानांपैकी एक आहे, कारण सुरुवातीची लक्षणे सामान्य वर्तनामध्ये लपलेली असतात. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) एक व्यावहारिक मार्ग प्रदान करते. Altoida सारखी साधने हे दर्शवतात की मशीन लर्निंग, क्लिनिकल मुलाखतीद्वारे धोक्याची सूचना मिळण्यापूर्वीच संज्ञानात्मक घसरणीचे (cognitive decline) सूक्ष्म संकेत शोधू शकते. तथापि, असे साधन तयार करण्यासाठी केवळ एखादे ओपन-सोर्स मॉडेल डाउनलोड करणे आणि कॅमेरा जोडणे पुरेसे नाही. तुम्हाला क्लिनिकल अचूकता, काळजीपूर्वक अभियांत्रिकी आणि रुग्णाभोवती केंद्रित आर्किटेक्चरची आवश्यकता आहे.
कोणताही कोड लिहिण्यापूर्वी तुम्हाला कशाची आवश्यकता आहे
कोणत्याही उपयुक्त प्लॅटफॉर्मचा पाया तीन घटकांवर आधारलेला असतो.
पहिले म्हणजे, वास्तविक आरोग्य सेवा क्षेत्रातील तज्ज्ञता. अभियंत्यांनी संज्ञानात्मक चाचण्या केवळ स्वतःच्या कल्पनेने तयार करू नयेत. तुम्हाला न्यूरोसायकोलॉजिस्ट, जेरियाट्रिशियन्स आणि स्पीच पॅथॉलॉजिस्टची गरज आहे, जेणेकरून सामान्य स्थिती कशी असते आणि कोणत्या कार्यांमुळे मेंदूच्या योग्य भागांवर ताण येतो हे ठरवता येईल. या इनपुटशिवाय, तुम्ही वैद्यकीयदृष्ट्या वैध संकेतांऐवजी केवळ दिखाऊ मेट्रिक्स गोळा करणारा एक महागडा खेळ तयार करण्याचा धोका पत्करू शकता.
दुसरे म्हणजे, स्मार्ट ऑटोमेशन. प्रणालीने सतत मानवी हस्तक्षेपाशिवाय मूल्यमापन करणे, सिग्नलवर प्रक्रिया करणे आणि निष्कर्ष समोर आणणे आवश्यक आहे. निर्णय घेताना क्लिनिशियनचे नियंत्रण राखून, पॅटर्न ओळखण्याचे कठीण काम बुद्धिमत्तेने (intelligence) हाताळले पाहिजे.
तिसरे म्हणजे, सुरक्षित सॉफ्टवेअर. तुम्ही अत्यंत वैयक्तिक आरोग्य डेटा हाताळत आहात. डेटा साठवताना आणि पाठवताना त्याचे एन्क्रिप्शन, कडक प्रवेश नियंत्रण आणि HIPAA किंवा GDPR सारख्या नियमांचे पालन करणे ही केवळ औपचारिकता नाही. रुग्णांचा विश्वास आणि कायदेशीर कामकाजासाठी ही पूर्वअटी आहेत.
रचनात्मक मूल्यमापन वर्कफ्लो तयार करा
तुमच्या ॲप्लिकेशनला वापरकर्त्यांना स्मृती, लक्ष आणि कार्यकारी कार्य (executive function) मोजणाऱ्या प्रमाणित कार्यांद्वारे मार्गदर्शन करण्याची आवश्यकता आहे. डिजिट स्पॅन आव्हाने, विसरलेल्या गोष्टी आठवण्याचे व्यायाम किंवा टचस्क्रीनसाठी डिझाइन केलेले ट्रेल-मेकिंग ॲडॅप्टेशन्स यांचा विचार करा. महत्त्वाची गोष्ट म्हणजे सुसंगतता. प्रत्येक रुग्णाला सारख्याच सूचना, सारखाच वेळ आणि सारख्याच स्कोअरिंग पद्धतीचा अनुभव आला पाहिजे.
ही सुसंगतता तुमच्या मशीन लर्निंग मॉडेलला गोंधळ निर्माण करण्याऐवजी स्पष्ट संकेत देते. प्रतिक्रिया वेळ, टॅप पॅटर्न आणि त्रुटी दर यासह कच्चा वर्तनात्मक डेटा अनेकदा अंतिम स्कोअरपेक्षा अधिक मौल्यवान ठरतो, कारण AI अशा सूक्ष्म बदलांचा शोध घेऊ शकते जे मानवी तपासणीत कधीही लक्षात येणार नाहीत. प्रमाणित वर्कफ्लोमुळे दीर्घकालीन तुलना करणे देखील सोपे होते. जर दर महिन्याला फॉरमॅट बदलला, तर कमी स्कोअर हा मेंदूतील बदलामुळे आहे की नवीन इंटरफेसमुळे गोंधळल्यामुळे, हे तुम्ही सांगू शकणार नाही.
सूक्ष्म बदल टिपण्यासाठी नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंगचा वापर करा
सुरुवातीचा स्मृतीभ्रंश लोकांच्या बोलण्याच्या विषयांत बदल करण्यापूर्वी त्यांच्या बोलण्याच्या पद्धतीत बदल घडवून आणतो. शब्दसंग्रह मर्यादित होतो. वाक्ये सोपी होतात. शब्द शोधणे कठीण झाल्यामुळे बोलताना मध्येच थांबण्याचे प्रमाण वाढते. नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) तुम्हाला हे बदल अचूकपणे मोजू देते.
एक प्रभावी साधन संभाषणाचे छोटे नमुने रेकॉर्ड करते, कदाचित एखाद्या चित्राचे वर्णन किंवा खुल्या प्रश्नांची उत्तरे, आणि त्यातून शब्दवैविध्य (lexical diversity), वाक्यरचनात्मक जटिलता (syntactic complexity) आणि थांबण्याचे प्रमाण (pause frequency) यांसारखी वैशिष्ट्ये काढते. तुम्ही एकाAwkward संभाषणावरून निदान करण्याचा प्रयत्न करत नाही आहात. तुम्ही महिन्यांच्या नियमित संवादातील भाषिक बदल मोजत आहात. एका साध्या सत्राचा काहीही अर्थ नाही. परंतु, अर्थपूर्ण जटिलतेमध्ये (semantic complexity) सातत्याने घट होणे आणि प्रतिसाद देण्यास लागणारा वेळ वाढणे, हे लक्ष देण्यासारखे लक्षण आहे. NLP लेयरने पार्श्वभूमीवर शांतपणे काम केले पाहिजे, ऑडिओचे रूपांतर अशा संरचित वैशिष्ट्यांमध्ये केले पाहिजे जे संपूर्ण प्रणाली संज्ञानात्मक चाचणी स्कोअरसोबत ट्रॅक करू शकेल.
अशा क्लिनिकल रिपोर्ट्सचे ऑटोमेशन करा जे डॉक्टर खरोखर वाचतील
प्रत्येक मूल्यमापनानंतर, प्लॅटफॉर्मने संज्ञानात्मक कामगिरीचे विविध क्षेत्रांनुसार विभाजन, विशिष्ट जोखीम निर्देशक आणि रुग्णाच्या स्वतःच्या बेसलाइनशी तुलना दर्शवणारा स्पष्ट सारांश तयार केला पाहिजे. एका व्यस्त न्यूरोलॉजिस्टकडे कच्च्या JSON लॉग्सचे विश्लेषण करण्यासाठी वेळ नसतो. तीन महिन्यांत स्मृती स्कोअर कमी होत असल्याचे दाखवा. कार्यकारी कार्य (executive function) स्थिर असल्याचे हायलाइट करा. स्पीच मार्कर्स पूर्व-निर्धारित मर्यादेच्या पलीकडे कधी जातात याची नोंद करा.
जेव्हा हे व्यवस्थित केले जाते, तेव्हा हे स्वयंचलन क्लिनिशियनला प्रक्रियेतून बाहेर न काढता तासांचे पुनरावलोकन काही मिनिटांत पूर्ण करते. अहवालांमध्ये साधी भाषा आणि दृश्यमान कल (visual trends) असावेत, परंतु डॉक्टरांना एखादा निकाल आश्चर्यकारक वाटल्यास अधिक सखोल माहिती मिळवण्यासाठी त्यामध्ये मूळ डेटा पॉइंट्सचाही समावेश असणे आवश्यक आहे. डॉक्टरांचा वेळ वाचल्यामुळे रेकॉर्डची गुणवत्ता सुधारते आणि हे साधन त्यांच्यासाठी इनबॉक्सवरील अतिरिक्त भार न ठरता, ते स्वेच्छेने वापरण्याचे एक साधन बनते.
रोगाच्या दीर्घकालीन प्रवासासाठी डिझाइन
डिमेंशिया (Dementia) हा आजार दिवसांत नाही तर वर्षांच्या कालावधीत विकसित होतो. तुमच्या डेटाबेस आर्किटेक्चरने क्रमबद्ध निकाल सुरक्षितपणे साठवले पाहिजेत आणि दीर्घ कालावधीसाठी त्यांची कार्यक्षमतेने क्वेरी (query) करता आली पाहिजे. अलर्टिंग लॉजिककडे (alerting logic) विशेष लक्ष देणे आवश्यक आहे. रुग्ण केवळ लोकसंख्येच्या सरासरीपेक्षा खाली गेल्यावरच नाही, तर जेव्हा तो त्याच्या वैयक्तिक बेसलाइनपासून लक्षणीयरीत्या विचलित होतो, तेव्हा डॉक्टरांना अलर्ट द्यावा. ज्या व्यक्तीची आयुष्यभर भाषिक प्रगल्भता (verbal fluency) उच्च राहिली आहे, ती व्यक्ती सांख्यिकीय सरासरीपेक्षा जास्त गुण मिळवत असतानाही बाधित असू शकते.
गोंधळ निर्माण करणाऱ्या घटकांसाठी (confounders) सुरक्षात्मक उपाय (guardrails) तयार करा. अपुरी झोप, नवीन औषध किंवा नैराश्याचा एखादा प्रसंग एका सत्राचा निकाल विस्कळीत करू शकतो. प्रणालीने 'आउटलायर' (outlier) दिवस ओळखले पाहिजेत आणि एकल विसंगतींपेक्षा सातत्यपूर्ण कल (sustained trends) यांना अधिक महत्त्व दिले पाहिजे. रुग्णांना त्यांच्या स्वतःच्या दीर्घकालीन तक्त्यांचे (longitudinal charts) निरीक्षण एका सुरक्षित पोर्टलद्वारे करता आले पाहिजे, ज्यामुळे प्रक्रियेबद्दलची भीती कमी होऊन उपचारांचे पालन करण्यास प्रोत्साहन मिळेल.
वास्तविक ध्येय
AI डिमेंशिया शोधण्याचे साधन तयार करणे कठीण, खर्चिक आणि संथ प्रक्रिया आहे. यासाठी वैद्यकीय तज्ज्ञ आणि अभियंते यांच्यात असे सहकार्य आवश्यक आहे जे एकमेकांच्या क्षेत्राचा आदर करतात. मात्र, जर हे योग्यरित्या केले गेले, तर ते डॉक्टरांच्या दृष्टीकोनाला वेळ आणि विविध पद्धतींच्या पलीकडे विस्तारते, ज्यामुळे पारंपारिक उपचारांमध्ये सुटणाऱ्या बदलांना पकडणे शक्य होते. हे तंत्रज्ञान मानवी निर्णयक्षमता बदलत नाही, तर ते केवळ निर्णय घेण्यासाठी अधिक चांगले साहित्य उपलब्ध करून देते.
स्त्रोत: https://dev.to/ideausherr/how-to-develop-an-ai-dementia-detection-tool-like-altoida