एआई रोजमर्रा की भाषा में मनोविकृति के जोखिम की भविष्यवाणी कर सकता है

लोगों की भाषा विकासशील मनोविकृति के उनके भविष्य के जोखिम के बारे में सुराग दिखा सकती है। लोगों के रोजमर्रा के भाषण की सूक्ष्म विशेषताओं का अध्ययन करने के बाद वैज्ञानिकों ने यह निष्कर्ष निकाला।

शब्द के उपयोग में सूक्ष्म अंतर मनोविकृति के जोखिम को इंगित कर सकता है, और मशीन सीखने से इसे पहचानने में मदद मिल सकती है।

अटलांटा में एमोरी विश्वविद्यालय, जीए और बोस्टन में हार्वर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ता, एमए ने जोखिम वाले युवा लोगों के समूह में भाषा का विश्लेषण करने के लिए एक मशीन-सीखने की तकनीक का उपयोग किया।

उन्होंने पाया कि वे अनुमान लगा सकते हैं कि कौन से व्यक्ति 93% की सटीकता के साथ मनोविकृति के विकास के लिए जाएंगे।

हाल ही में एनपीजे सिज़ोफ्रेनिया अध्ययन पत्र बताता है कि टीम ने विधि का विकास और परीक्षण कैसे किया।

एमोरी विश्वविद्यालय के मनोविज्ञान के वरिष्ठ अध्ययन लेखक फिलिप वोल्फ बताते हैं कि पहले के शोध पहले ही स्थापित कर चुके थे कि "भविष्य के मनोविकारों की सूक्ष्म विशेषताएं लोगों की भाषा में मौजूद हैं।" हालाँकि, उन्होंने कहा, "हमने उन सीखों के बारे में छिपी जानकारी को उजागर करने के लिए मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया है।"

उन्होंने और उनके सहयोगियों ने दो भाषाई चर को मापने के लिए अपने मशीन-लर्निंग दृष्टिकोण को तैयार किया: ध्वनि से संबंधित शब्द का घनत्व और उपयोग।

उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि "मनोविकृति में रूपांतरण कम सिमेंटिक घनत्व से संकेतित होता है और आवाज़ों और ध्वनियों के बारे में बात करता है।"

कम शब्दार्थ घनत्व इस बात का एक उपाय है कि टीम "सामग्री की गरीबी" या अस्पष्टता के रूप में संदर्भित करती है।

"यह काम," लेखकों को ध्यान दें, "अवधारणा अध्ययन का एक प्रमाण है जो दर्शाता है कि भविष्य के मानसिक स्वास्थ्य के संकेतकों को कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करके लोगों की प्राकृतिक भाषा से निकाला जा सकता है।"

मशीन लर्निंग और साइकोसिस लक्षण

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक प्रकार है जिसमें कंप्यूटर "अनुभव से सीखते हैं" वैज्ञानिकों के बिना स्पष्ट रूप से सीखने का कार्यक्रम है।

एक मशीन-लर्निंग सिस्टम डेटा के एक ज्ञात सेट में पैटर्न की तलाश करता है और यह तय करता है कि कौन से पैटर्न विशिष्ट विशेषताओं की पहचान करते हैं। "सीखा" होने के बाद ये विशेषताएं क्या हैं, यह तब डेटा के एक नए सेट में अथक पहचान कर सकता है।

मशीन लर्निंग लोगों को भाषा के उपयोग में पैटर्न दिखा सकता है, यहां तक ​​कि उन डॉक्टरों को भी जिन्हें मनोविकृति के जोखिम का निदान और उपचार करने के लिए प्रशिक्षण दिया गया है, वे नोटिस नहीं कर सकते हैं।

हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में न्यूरोलॉजी विभाग के एक साथी, लेखक नेगुनी रेजाई बताते हैं, "लोगों के साथ बातचीत में इन सूक्ष्मताओं को सुनने की कोशिश करना आपकी आँखों से सूक्ष्म कीटाणुओं को देखने की कोशिश करने जैसा है।"

हालांकि, लोगों की भाषा में छिपे हुए कुछ सूक्ष्म पैटर्न को खोजने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना संभव है। "यह मनोविकृति के संकेत के लिए एक माइक्रोस्कोप की तरह है," वह कहती हैं।

रेज़ाई ने अध्ययन पर काम करना शुरू कर दिया, जब वह एमोरी यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन में मनोचिकित्सा और व्यवहार विज्ञान विभाग में निवासी थीं।

मनोविकृति मन की एक ऐसी स्थिति है जिसमें यह बताना मुश्किल है कि वास्तविक क्या है और क्या नहीं है।

जब कोई व्यक्ति मन की इस स्थिति में प्रवेश करता है, तो डॉक्टर इसे मनोवैज्ञानिक प्रकरण कहते हैं। इस तरह के एक एपिसोड के दौरान, लोग परेशान धारणाओं और विचारों का अनुभव करते हैं। भ्रम और मतिभ्रम मनोविकृति के सामान्य लक्षण हैं।

मनोवैज्ञानिक प्रकरण के दौरान, कोई व्यक्ति अनुचित व्यवहार प्रदर्शित कर सकता है या असंगत रूप से बात कर सकता है। इसके अलावा, वे नींद में व्यवधान का अनुभव कर सकते हैं और सामाजिक रूप से पीछे हटने, उदास और चिंतित हो सकते हैं।

नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (NIH) के राष्ट्रीय संस्थान के आंकड़ों के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में, लगभग 3% लोग अपने जीवनकाल के दौरान मनोविकृति की अवधि का अनुभव करेंगे।

मनोविकृति जोखिम के शीघ्र निदान में सुधार

मनोविकृति एक प्रकार का पागलपन और अन्य गंभीर दीर्घकालिक मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों की एक पहचान है।

मनोविकृति के चेतावनी संकेत आमतौर पर मध्य से देर से किशोरावस्था के बीच के मनोविकार के लक्षणों के एक समूह के साथ शुरू होते हैं, जिन्हें डॉक्टर prodromal सिंड्रोम के रूप में वर्णित करते हैं।

लगभग 25-30% किशोर, जो पेरोमोनल सिंड्रोम विकसित करते हैं, एक मानसिक बीमारी जैसे सिज़ोफ्रेनिया का विकास करेंगे।

संज्ञानात्मक क्षमता के साक्षात्कार और परीक्षणों से, उपयुक्त प्रशिक्षण वाले डॉक्टर आमतौर पर अनुमान लगा सकते हैं कि कौन-कौन से प्रोड्रोमल सिंड्रोम वाले लोग मनोविकृति को लगभग 80% की सटीकता के साथ विकसित करेंगे।

वैज्ञानिक इस भविष्यवाणी दर में सुधार करने और नैदानिक ​​प्रक्रिया को अधिक सटीक और सरल बनाने के लिए विभिन्न तरीकों की कोशिश कर रहे हैं। मशीन लर्निंग इन तरीकों में से एक है।

प्रो। वोल्फ और उनकी टीम ने रोजमर्रा की बातचीत के भाषा मानदंडों की पहचान करने के लिए अपने मशीन-लर्निंग सिस्टम प्राप्त करके अपना अध्ययन शुरू किया।

उन्होंने रेडिट के 30,000 उपयोगकर्ताओं से सिस्टम ऑनलाइन वार्तालाप को खिलाया। Reddit एक ऑनलाइन समाचार, सामग्री रेटिंग और चर्चा मंच है जहाँ पंजीकृत उपयोगकर्ता विभिन्न विषयों के बारे में बता सकते हैं।

टीम ने बातचीत में व्यक्तिगत शब्दों का विश्लेषण करने के लिए Word2Vec सॉफ्टवेयर का उपयोग किया। सॉफ्टवेयर ऐसे शब्दों को मैप करता है, जिनके समान अर्थ वाले "अर्थ स्पेस" में एक-दूसरे के पास होते हैं, जबकि जिनके पास बहुत भिन्न अर्थ होते हैं वे एक दूसरे से बहुत दूर होते हैं।

शोधकर्ताओं ने शब्दार्थ का विश्लेषण करने की क्षमता बढ़ाने के लिए प्रणाली में एक और कार्यक्रम जोड़ा। पिछले अध्ययनों ने सिमेंटिक सुसंगतता को मापने के लिए इस विश्लेषण को सीमित कर दिया है, जो यह देखता है कि लोग वाक्यों में शब्दों का उपयोग कैसे करते हैं।

हालाँकि, शब्दार्थ घनत्व एक कदम आगे बढ़ता है और यह भी आकलन करता है कि लोग अपने शब्दों को वाक्यों में कैसे व्यवस्थित करते हैं। टीम का सुझाव है कि यह मानसिक प्रक्रियाओं का एक बेहतर संकेतक है जिसका उपयोग लोग वाक्य बनाने के लिए करते हैं।

मशीन-लर्निंग सिस्टम को एक "सामान्य आधार रेखा" स्थापित करने के लिए प्रशिक्षित करने के बाद, टीम ने इसे उत्तर अमेरिकी प्रोड्यूडर लॉन्गिट्यूडिनल स्टडी (NAPLS) में 40 प्रतिभागियों के नैदानिक ​​साक्षात्कार से बातचीत को खिलाया।

एनएपीएलएस एक बहुउद्देशीय, 14-वर्षीय परियोजना है जिसका उद्देश्य डॉक्टरों की युवा लोगों का निदान करने की क्षमता में सुधार करना है जो विकासशील मनोविकृति के जोखिम और कारणों को समझने के लिए हो सकता है।

टीम ने फिर बेसलाइन डेटा के साथ NAPLS बातचीत के मशीन-लर्निंग विश्लेषण की तुलना की। उन्होंने इसकी तुलना फॉलो-अप डेटा से की, जिसमें दिखाया गया कि किन प्रतिभागियों ने साइकोसिस विकसित किया है।

परिणामों से पता चला कि जिन प्रतिभागियों ने बाद में मनोविकृति का विकास किया, वे आधारभूत की तुलना में अधिक ध्वनि-संबंधित शब्दों का उपयोग करने के लिए प्रवृत्त हुए, और उन्होंने समान अर्थ वाले शब्दों का भी अधिक बार उपयोग किया।

"यदि हम उन लोगों की पहचान कर सकते हैं जो पहले जोखिम में हैं और निवारक हस्तक्षेप का उपयोग करते हैं," सह-लेखक प्रो। एलैन वाकर बताते हैं, "हम घाटे को उलटने में सक्षम हो सकते हैं।"

वह कहती हैं, '' अच्छे आंकड़े दिखाते हैं कि संज्ञानात्मक-व्यवहार थेरेपी जैसे उपचार शुरुआत में देरी कर सकते हैं और शायद मनोविकृति की घटना को भी कम कर सकते हैं। ''

टीम अब नई मशीन-सीखने की तकनीक को अन्य मस्तिष्क और मनोरोग स्थितियों जैसे मनोभ्रंश के साथ परीक्षण करने के लिए डेटा और अधिक व्यापक संग्रह को एक साथ रख रही है।

"यह शोध न केवल मानसिक बीमारी के बारे में अधिक जानने की क्षमता के लिए दिलचस्प है बल्कि यह समझने के लिए है कि मन कैसे काम करता है - यह विचारों को एक साथ कैसे रखता है।"

फिलिप वोल्फ के प्रो