ਡਿਮੈਂਸ਼ੀਆ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਡਰਾਮੇਟਿਕ ਘਟਨਾ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦਾ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਮਿਟਿੰਗ ਦਾ ਮਿਸ ਹੋ ਜਾਣਾ, ਉੱਥੇ ਇੱਕੋ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਪੁੱਛਣਾ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਪਰਿਵਾਰਕ ਮੈਂਬਰ ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ ਕੋਲ ਜਾਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀਆਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਸੂਖਮ ਗਿਰਾਵਟ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੋ ਚੁੱਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜਨਾ ਨਿਊਰੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੱਛਣ ਆਮ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਛੁਪੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਰਸਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। Altoida ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਨਸਿਕ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇ ਮਾਮੂਲੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇੰਟਰਵਿਊ ਰਾਹੀਂ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ ਪਛਾਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੈਮਰਾ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸਾਵਧਾਨੀਪੂਰਵਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਇੱਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਕਿਸੇ ਵੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਨੀਂਹ ਤਿੰਨ ਤੱਤਾਂ 'ਤੇ ਟਿਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪਹਿਲਾ, ਅਸਲੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਾਹਰਤਾ। ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਦਿਮਾਗ ਨਾਲ ਮਾਨਸਿਕ ਟੈਸਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਹੀਂ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਊਰੋਸਾਈਕੋਲੋਜਿਸਟਾਂ, ਜੇਰੀਆਟ੍ਰੀਸ਼ੀਅਨਾਂ, ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ 'ਨਾਰਮਲ' ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਮਾਨਸਿਕ ਸਰਕਟਾਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਹਿੰਗਾ ਖੇਡ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈਧ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿਰਫ਼ ਦਿਖਾਵੇ ਵਾਲੇ ਮਾਪਦੰਡ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜਾ, ਸਮਾਰਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ। ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਮੈਨੂਅਲ ਰਿਵਿਊ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਰ ਦਰਸਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਪੁਆਇੰਟਾਂ 'ਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦਾ ਭਾਰੀ ਕੰਮ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੀਜਾ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ। ਤੁਸੀਂ ਡੂੰਘੇ ਨਿੱਜੀ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਰਹੇ ਹੋ। ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਸਖ਼ਤ ਪਹੁੰਚ ਕੰਟਰੋਲ, ਅਤੇ HIPAA ਜਾਂ GDPR ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਚੈੱਕ-ਬਾਕਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਹਨ।
ਸੰਰਚਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਓ
ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਕੰਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਅਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ, ਧਿਆਨ, ਅਤੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ। ਡਿਜੀਟ ਸਪੈਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਯਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕਸਰਤਾਂ, ਜਾਂ ਟੱਚਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਲਈ ਮੁੜ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟ੍ਰੇਲ-ਮੇਕਿੰਗ ਅਡੈਪਟੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਹੈ। ਹਰ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਸਕੋਰਿੰਗ ਰੂਬਰਿਕ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇਕਸਾਰਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗਲਤ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਸ਼ੋਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਕੱਚਾ ਵਿਵਹਾਰਕ ਡੇਟਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮਾਂ, ਟੈਪ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਦਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਅੰਤਿਮ ਸਕੋਰ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਉਹਨਾਂ ਮਾਈਕਰੋ-ਬਦਲਾਅਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਗ੍ਰੇਡਰ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕੇਗਾ। ਮਿਆਰੀ ਵਰਕਫਲੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾਤਮਕਤਾ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਫਾਰਮੈਟ ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਬਦਲਦਾ
ਜਦੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਲੀਨਿਸ਼ੀਅਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖੇ ਬਿਨਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਟ੍ਰੈਂਡਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਸ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਤੀਜਾ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰੇ ਤਾਂ ਉਹ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਣ। ਡਾਕਟਰਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਨਾਲ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਟੂਲ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਇਨਬਾਕਸ ਬੋਝ ਬਣਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਉਹ ਖੁਸ਼ੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਫ਼ਰ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ
ਡਿਮੈਂਸ਼ੀਆ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ਡ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਟਾਈਮਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੁਐਰੀ (query) ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਲਰਟਿੰਗ ਲੌਜਿਕ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਅਲਰਟ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਰੀਜ਼ ਆਪਣੇ ਨਿੱਜੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਜਦੋਂ ਉਹ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਔਸਤ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਡਿੱਗ ਜਾਵੇ। ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸਦੀ ਜੀਵਨ ਭਰ ਦੀ ਮੌਖਿਕ ਪ੍ਰਵਾਹ (verbal fluency) ਉੱਚੀ ਰਹੀ ਹੋਵੇ, ਉਹ ਸਟੈਟਿਸਟੀਕਲ ਮੀਨ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਸਕੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਨਫਾਊਂਡਰਜ਼ (confounders) ਲਈ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਬਣਾਓ। ਨੀਂਦ ਦੀ ਕਮੀ, ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ, ਜਾਂ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਦੌਰ ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਆਊਟਲਾਈਰ ਦਿਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੰਗਲ ਅਨੋਮਲੀਆਂ (anomalies) ਦੀ ਬਜਾਏ ਲਗਾਤਾਰ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੋਰਟਲ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੇ ਲੌਂਗੀਟਿਊਡੀਨਲ ਚਾਰਟ ਦੇਖ ਸਕਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਕੇ ਅਨੁਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ ਟੀਚਾ
ਇੱਕ AI ਡਿਮੈਂਸ਼ੀਆ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਕਲੀਨਿਸ਼ੀਅਨਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਜਿਹੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਮੋਡੈਲਿਟੀ ਦੇ ਪਾਰ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਸਮਝ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਬਦਲਾਅ ਫੜਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਰਹਿ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਰੋਤ: https://dev.to/ideausherr/how-to-develop-an-ai-dementia-detection-tool-like-altoida