డిమెన్షియా అనేది అరుదుగా ఏదైనా ఒకే ఒక్క పెద్ద సంఘటనతో మొదలవుతుంది. ఇది క్రమంగా పెరుగుతూ వస్తుంది. ఇక్కడ ఒక అపాయింట్మెంట్ మిస్ అవ్వడం, అక్కడ ఒకే ప్రశ్నను మళ్ళీ మళ్ళీ అడగడం... ఇలా కుటుంబ సభ్యులు గమనించి స్పెషలిస్ట్ను సంప్రదించే సమయానికి, సంవత్సరాల తరబడి జరిగిన సూక్ష్మమైన క్షీణత ఇప్పటికే జరిగి ఉండవచ్చు. ప్రారంభ దశలోనే ఈ వ్యాధిని గుర్తించడం న్యూరాలజీలో అతిపెద్ద సవాళ్లలో ఒకటి, ఎందుకంటే ప్రారంభ లక్షణాలు సాధారణ ప్రవర్తనలోనే దాగి ఉంటాయి. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ దీనికి ఒక ఆచరణాత్మక మార్గాన్ని చూపుతోంది. Altoida వంటి సాధనాలు, ఒక సాధారణ క్లినికల్ ఇంటర్వ్యూ ద్వారా గుర్తించగలిగే లోపే, మెషిన్ లెర్నింగ్ ద్వారా మేధో సామర్థ్యం (cognitive decline) తగ్గుతున్న సూచనలను ఎలా గుర్తించవచ్చో నిరూపిస్తున్నాయి. అయితే, ఇటువంటి సాధనాలను నిర్మించడం అంటే కేవలం ఒక ఓపెన్-సోర్స్ మోడల్ను డౌన్లోడ్ చేసి, కెమెరాను కనెక్ట్ చేయడం మాత్రమే కాదు. దీనికి క్లినికల్ ఖచ్చితత్వం, జాగ్రత్తగా చేసిన ఇంజనీరింగ్ మరియు రోగిని కేంద్రంగా చేసుకున్న ఆర్కిటెక్చర్ అవసరం.
కోడ్ రాయడానికి ముందే మీకు కావాల్సినవి
ఏ ఉపయోగకరమైన ప్లాట్ఫామ్ పైనైనా మూడు అంశాలు పునాదిగా ఉంటాయి.
మొదటిది, నిజమైన ఆరోగ్య సంరక్షణ నైపుణ్యం (healthcare expertise). ఇంజనీర్లు ఏకాంతంగా కూర్చుని కాగ్నిటివ్ టెస్ట్లను రూపొందించకూడదు. సాధారణ ప్రవర్తన ఎలా ఉంటుందో మరియు ఏ పనులు మెదడులోని సరైన భాగాలపై ఒత్తిడి తెస్తాయో నిర్వచించడానికి మీకు న్యూరోసైకాలజిస్టులు, జెరియాట్రిషియన్లు మరియు స్పీచ్ పాథాలజిస్టులు అవసరం. ఈ ఇన్పుట్ లేకపోతే, మీరు వైద్యపరంగా చెల్లుబాటు అయ్యే సంకేతాలకు బదులుగా కేవలం అనవసరమైన గణాంకాలను (vanity metrics) సేకరించే ఒక ఖరీదైన ఆటను రూపొందించే ప్రమాదం ఉంది.
రెండవది, స్మార్ట్ ఆటోమేషన్. నిరంతర మాన్యువల్ రివ్యూ అవసరం లేకుండానే సిస్టమ్ అసెస్మెంట్లను నిర్వహించాలి, సిగ్నల్స్ను ప్రాసెస్ చేయాలి మరియు అంతర్దృష్టులను (insights) అందించాలి. నిర్ణయాత్మక దశల్లో క్లినీషియన్ పర్యవేక్షణను కొనసాగిస్తూనే, ప్యాటర్న్ రికగ్నిషన్ వంటి కష్టమైన పనులను ఇంటెలిజెన్స్ నిర్వహించాలి.
మూడవది, సురక్షితమైన సాఫ్ట్వేర్. మీరు అత్యంత వ్యక్తిగతమైన ఆరోగ్య డేటాను హ్యాండిల్ చేస్తున్నారు. ఎన్క్రిప్షన్ (Encryption), కఠినమైన యాక్సెస్ కంట్రోల్స్ మరియు HIPAA లేదా GDPR వంటి ఫ్రేమ్వర్క్లకు అనుగుణంగా ఉండటం అనేది కేవలం చెక్బాక్స్ ఫీచర్లు మాత్రమే కాదు. అవి రోగి నమ్మకాన్ని పొందడానికి మరియు చట్టబద్ధమైన కార్యకలాపాలకు ప్రాథమిక అవసరాలు.
నిర్మాణాత్మక అసెస్మెంట్ వర్క్ఫ్లోలను నిర్మించండి
మీ అప్లికేషన్ మెమరీ, అటెన్షన్ మరియు ఎగ్జిక్యూటివ్ ఫంక్షన్ను కొలిచే ప్రామాణిక పనుల ద్వారా వినియోగదారులను నడిపించాలి. డిజిట్ స్పాన్ ఛాలెంజెస్, డిలేడ్ రీకాల్ వ్యాయామాలు లేదా టచ్స్క్రీన్ల కోసం రూపొందించిన ట్రైల్-మేకింగ్ అడాప్టేషన్ల గురించి ఆలోచించండి. ఇక్కడ కీలకం స్థిరత్వం (consistency). ప్రతి రోగికి ఒకే రకమైన సూచనలు, ఒకే రకమైన సమయం మరియు ఒకే రకమైన స్కోరింగ్ విధానం ఉండాలి.
ఈ స్థిరత్వం మీ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు అస్తవ్యస్తమైన ప్రోటోకాల్ మార్పుల వల్ల వచ్చే నాయిస్ (noise) కి బదులుగా స్పష్టమైన సిగ్నల్ను అందిస్తుంది. రియాక్షన్ టైమ్స్, ట్యాప్ ప్యాటర్న్స్ మరియు ఎర్రర్ రేట్లు వంటి ముడి ప్రవర్తనా డేటా (raw behavioral data), తుది స్కోరు కంటే ఎక్కువ విలువైనదిగా నిరూపించబడింది, ఎందుకంటే ఒక మనిషి గమనించలేని సూక్ష్మ మార్పులను AI గుర్తించగలదు. ప్రామాణిక వర్క్ఫ్లోలు లాంగ్ ట్యూడినల్ పోలికను (longitudinal comparability) కూడా సృష్టిస్తాయి. ప్రతి నెలా ఫార్మాట్ మారితే, తక్కువ స్కోరు మెదడులో మార్పు వల్ల వచ్చిందా లేదా కొత్త ఇంటర్ఫేస్ వల్ల అయోమయం వల్ల వచ్చిందా అనేది మీరు చెప్పలేరు.
సూక్ష్మ మార్పులను గుర్తించడానికి నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ ఉపయోగించండి
డిమెన్షియా అనేది మనుషులు ఏమి చెప్పాలనుకుంటున్నారో మార్చకముందే, వారు ఎలా మాట్లాడుతున్నారో మారుస్తుంది. పదజాలం తగ్గుతుంది. వాక్యాలు సరళంగా మారుతాయి. పదాలను వెతకడం కష్టమవుతున్న కొద్దీ మాటల మధ్య విరామాలు (pauses) పెరుగుతాయి. నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) ద్వారా మీరు ఈ మార్పులను ఖచ్చితంగా కొలవవచ్చు.
ఒక సమర్థవంతమైన సాధనం చిన్న మాటల నమూనాలను (speech samples) రికార్డ్ చేస్తుంది—బహుశా ఒక చిత్రాన్ని వివరించడం లేదా ప్రశ్నలకు సమాధానాలు చెప్పడం—మరియు లెక్సికల్ డైవర్సిటీ, సింటాక్టిక్ కాంప్లెక్సిటీ మరియు పాజ్ ఫ్రీక్వెన్సీ వంటి ఫీచర్లను సంగ్రహిస్తుంది. మీరు ఒకే ఒక సంభాషణ ఆధారంగా వ్యాధిని నిర్ధారించడానికి ప్రయత్నించడం లేదు. మీరు నెలల తరబడి జరిగే క్రమబద్ధమైన సంభాషణలలో భాషా పరమైన మార్పులను (linguistic drift) కొలుస్తున్నారు. ఒకే ఒక్క సెషన్ వల్ల ఏమీ కాదు. కానీ సెమాంటిక్ కాంప్లెక్సిటీ క్రమంగా తగ్గడం మరియు సమాధానం ఇవ్వడానికి పట్టే సమయం (latency) పెరగడం అనేది గమనించాల్సిన విషయం. NLP లేయర్ బ్యాక్గ్రౌండ్లో నిశ్శబ్దంగా పనిచేస్తూ, ఆడియోను స్ట్రక్చర్డ్ ఫీచర్లుగా మారుస్తుంది, వీటిని మిగిలిన సిస్టమ్ కాగ్నిటివ్ టెస్ట్ స్కోర్లతో కలిపి ట్రాక్ చేయగలదు.
డాక్టర్లు నిజంగా చదివే క్లినికల్ రిపోర్టులను ఆటోమేట్ చేయండి
ప్రతి అసెస్మెంట్ తర్వాత, ప్లాట్ఫామ్ కాగ్నిటివ్ పనితీరును వివిధ విభాగాల వారీగా, నిర్దిష్ట రిస్క్ సూచికలతో మరియు రోగి యొక్క సొంత బేస్లైన్తో పోల్చి చూపిస్తూ ఒక స్పష్టమైన సమ్మరీని రూపొందించాలి. ఒక బిజీ న్యూరాలజిస్ట్కు ముడి JSON లాగ్లను విశ్లేషించే సమయం ఉండదు. మూడు నెలల కాలంలో మెమరీ స్కోర్లు తగ్గుతున్న తీరును చూపండి. ఎగ్జిక్యూటివ్ ఫంక్షన్ స్థిరంగా ఉందని హైలైట్ చేయండి. స్పీచ్ మార్కర్లు ముందుగా నిర్ణయించిన పరిమితులను (thresholds) దాటినప్పుడు తెలియజేయండి.
ఇది సరిగ్గా చేసినప్పుడు, ఈ ఆటోమేషన్ క్లినిషియన్ను ప్రక్రియ నుండి పక్కకు నెట్టకుండానే, గంటల కొద్దీ పట్టే సమీక్షను నిమిషాల్లోకి కుదిస్తుంది. నివేదికలు సరళమైన భాషను మరియు విజువల్ ట్రెండ్స్ను ఉపయోగించాలి, కానీ డాక్టర్లకు ఏదైనా ఫలితం ఆశ్చర్యపరిచినప్పుడు వారు లోతుగా పరిశీలించడానికి వీలుగా అందులోని అంతర్లీన డేటా పాయింట్లు కూడా ఉండాలి. వైద్యుల సమయాన్ని ఆదా చేయడం వల్ల రికార్డుల నాణ్యత పెరుగుతుంది మరియు ఈ సాధనం వారికి మరో ఇన్బాక్స్ భారంలా కాకుండా, వారు ఇష్టపడి ఉపయోగించే ఒక సాధనంగా మారుతుంది.
వ్యాధి యొక్క దీర్ఘకాలిక పరిణామ క్రమానికి అనుగుణంగా రూపకల్పన చేయండి
డిమెన్షియా అనేది రోజుల్లో కాకుండా సంవత్సరాల కాలంలో పరిణమిస్తుంది. మీ డేటాబేస్ ఆర్కిటెక్చర్ సీరియలైజ్డ్ ఫలితాలను సురక్షితంగా నిల్వ చేయాలి మరియు సుదీర్ఘ కాలపరిమితిలో వాటిని సమర్థవంతంగా క్వెరీ చేయగలగాలి. అలెర్టింగ్ లాజిక్ విషయంలో ప్రత్యేక శ్రద్ధ వహించాలి. ఒక రోగి కేవలం జనాభా సగటు కంటే తక్కువగా ఉన్నప్పుడు మాత్రమే కాకుండా, వారి వ్యక్తిగత బేస్లైన్ నుండి గణనీయంగా మారినప్పుడు డాక్టర్లను అలెర్ట్ చేయాలి. జీవితాంతం అధిక వాక్ నైపుణ్యం (verbal fluency) ఉన్న వ్యక్తి కూడా గణాంక సగటు కంటే ఎక్కువ స్కోరు సాధించినప్పటికీ, వారిలో లోపాలు ఉండవచ్చు.
కన్ఫౌండర్స్ (confounders) కోసం గార్డ్రైల్స్ను నిర్మించండి. సరిగ్గా నిద్రపోకపోవడం, కొత్త మందులు వాడటం లేదా డిప్రెషన్ వంటివి ఒక సెషన్ను ప్రభావితం చేయవచ్చు. సిస్టమ్ అసాధారణ రోజులను (outlier days) గుర్తించాలి మరియు ఒకేసారి వచ్చే అసాధారణతల కంటే స్థిరమైన ధోరణులకు (sustained trends) ఎక్కువ ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి. రోగులు ఒక సురక్షిత పోర్టల్ ద్వారా తమ స్వంత లాంగిట్యూడినల్ చార్ట్లను చూడగలిగేలా ఉండాలి, ఇది ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తూ, చికిత్స పట్ల నిబద్ధతను పెంచుతుంది మరియు ఆందోళనను తగ్గిస్తుంది.
అసలు లక్ష్యం
AI డిమెన్షియా డిటెక్షన్ టూల్ను నిర్మించడం కష్టమైనది, ఖరీదైనది మరియు నెమ్మదైన ప్రక్రియ. దీనికి క్లినిషియన్లు మరియు ఇంజనీర్ల మధ్య పరస్పర గౌరవంతో కూడిన సహకారం అవసరం. అయితే, ఇది సరిగ్గా చేసినట్లయితే, డాక్టర్ యొక్క అవగాహనను కాలం మరియు వివిధ పద్ధతుల (modalities) ద్వారా విస్తరిస్తుంది, తద్వారా సాంప్రదాయ సంరక్షణలో పసిగట్టలేని మార్పులను కూడా గుర్తించగలదు. ఈ సాంకేతికత మానవ విచక్షణను భర్తీ చేయదు. ఇది కేవలం విచక్షణకు మెరుగైన సమాచారాన్ని అందిస్తుంది.
మూలం: https://dev.to/ideausherr/how-to-develop-an-ai-dementia-detection-tool-like-altoida