कंप्यूटर ने 93% सटीकता के साथ मनोभ्रंश का पता लगाना सिखाया

पागलपन का डर होमो सेपियन्स के सबसे शक्तिशाली फोबिया में से एक है। दो सौ साल पहले, अलेक्जेंडर पुश्किन ने इस बारे में लिखा था कि "भगवान ना करे मैंने अपना दिमाग खो दिया।" अब, प्रगतिशील इक्कीसवीं सदी में, थोड़ा बदल गया है, और हम अभी भी अधिग्रहित मानसिक विकारों से डरते हैं। उदाहरण के लिए, रूस में, मनोभ्रंश कैंसर और स्ट्रोक से अधिक लोगों को डराता है: 45% उत्तरदाताओं ने इसे बुढ़ापे की सबसे भयानक बीमारी (Mail.ru स्वास्थ्य पोर्टल पर सर्वेक्षण डेटा) कहा है।

सौभाग्य से, दवा आज पुश्किन युग की तुलना में मनोभ्रंश से बहुत अधिक सफलतापूर्वक संघर्ष कर रही है। प्रारंभिक निदान के साथ, व्यक्तित्व क्षय को रोका जा सकता है और संज्ञानात्मक क्षमताओं को संरक्षित किया जा सकता है। और हाल ही में, कृत्रिम बुद्धि पर आधारित मनोभ्रंश के प्रारंभिक निदान के लिए ओसाका विश्वविद्यालय में एक कार्यक्रम विकसित किया गया था। परियोजना ने मशीन सीखने के एल्गोरिदम और डेटा का उपयोग बीमार और स्वस्थ लोगों के साथ काम करने की प्रक्रिया में किया; नैदानिक ​​सटीकता 93% थी।

डिमेंशिया क्या है और इसे कैसे पहचाना जाता है

चलिए परिभाषा के साथ शुरू करते हैं। डिमेंशिया - अधिग्रहित मनोभ्रंश, ज्ञान और व्यावहारिक कौशल की हानि और नए लोगों को प्राप्त करने की कठिनाई या असंभवता के साथ संज्ञानात्मक गतिविधि में लगातार गिरावट। यह मस्तिष्क क्षति के परिणामस्वरूप होता है, ज्यादातर बुढ़ापे में। डिमेंशिया के साथ अल्जाइमर रोग होता है (यह 60% तक मामलों में होता है), नॉर्मोटेन्सिव हाइड्रोसिफ़लस, इंट्राक्रैनील ट्यूमर और फोड़े।

मनोभ्रंश को पहचानना "आंख से" आसान नहीं है: यहां तक ​​कि करीबी लोग वर्षों तक यह नहीं देख सकते हैं कि किसी व्यक्ति के साथ कुछ गलत है। और जब उन्हें पता चलता है कि उनका रिश्तेदार अपना नाम भूल रहा है या स्टोर के रास्ते से गुम हो रहा है, तो मस्तिष्क परिवर्तन पहले से ही बहुत दूर चले जाते हैं।

इस तरह का "अंधापन" मुख्य रूप से इस तथ्य के कारण होता है कि हमारे समाज में मनोभ्रंश को कलंकित किया जाता है और लोग इसके बारे में बहुत कम जानते हैं। विकार की एक विशेषता भी एक भूमिका निभाती है: परिवर्तन धीरे-धीरे होते हैं।

हालांकि, डॉक्टर प्रारंभिक अवस्था में मनोभ्रंश को पहचानने में सक्षम हैं। इसके लिए, रोगी के साथ मनोवैज्ञानिक परीक्षण किए जाते हैं (सबसे प्रसिद्ध में से एक वेक्सलर परीक्षण है), और निदान की पुष्टि करने के लिए, वे मस्तिष्कमेरु द्रव परीक्षण लेते हैं और एमआरआई आयोजित करते हैं।

“बौद्धिक विकास के स्तर को मापने के लिए वेक्सलर परीक्षण (या वेक्स्लर स्केल) सबसे प्रसिद्ध परीक्षणों में से एक है। 1939 में डेविड वेक्सलर द्वारा डिज़ाइन किया गया। परीक्षण डी। वेक्सलर की बुद्धि के श्रेणीबद्ध मॉडल पर आधारित है और सामान्य बुद्धि और इसके घटकों - मौखिक और गैर-मौखिक बुद्धिमत्ता का निदान करता है। " विकिपीडिया

मौजूदा प्रणाली बोझिल है और बहुत सुविधाजनक नहीं है, क्योंकि रोगी को एक न्यूरोलॉजिस्ट से मिलने और परीक्षणों को पारित करने के लिए समय निकालने की आवश्यकता होती है। यदि मनोभ्रंश के लक्षणों के लिए सभी बुजुर्गों की सालाना जांच की जाती है, तो डॉक्टरों पर बोझ कई गुना बढ़ जाएगा।


डब्ल्यूएचओ 2050 तक मनोभ्रंश मामलों में तिगुनी वृद्धि की भविष्यवाणी करता है

मदद के लिए ए.आई.

ओसाका विश्वविद्यालय में समस्या का समाधान प्रस्तावित किया गया था: नारा इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी के सहयोग से, उन्होंने एक कार्यक्रम विकसित किया जो लोगों के साथ साक्षात्कार आयोजित करता है और उनके भाषण और चेहरे के भावों का विश्लेषण करता है। कार्यक्रम कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित है; उन्होंने स्वस्थ लोगों और मनोभ्रंश के निदान की पुष्टि के साथ साक्षात्कार के आधार पर अध्ययन किया। यह कार्यक्रम 93% की सटीकता के साथ लोगों को "मनोभ्रंश के लक्षणों के साथ" या "मनोभ्रंश के लक्षणों के बिना" के रूप में वर्गीकृत करता है। यह "एनालॉग" विधियों के सबसे प्रभावी से मेल खाती है।

यह कैसे काम करता है

मनोभ्रंश के लिए एक कंप्यूटर परीक्षण पास करना, पुराने लोग कार्यक्रम के अवतार के साथ संवाद करते हैं - एक एनिमेटेड लड़की। वह उपशीर्षक में दोहराए गए प्रश्नों को पूछती है और उत्तर सुनती है। उसके बाद, कार्यक्रम कई प्रतिभागियों द्वारा परीक्षण प्रतिभागी के भाषण और चेहरे के भावों का विश्लेषण करता है और परिणाम प्रदर्शित करता है।

जैसा कि नारा और ओसाका के वैज्ञानिकों ने अपने काम का वर्णन करते हुए एक प्रकाशन में बताया है, उन्होंने एक अवतार बनाया जो बड़े लोगों के लिए "कैद" था: चित्रित लड़की में भाषण की धीमी गति होती है, और वाक्यांश के बाद वह रुक जाती है। बड़े उपशीर्षक में शब्दों की नकल की जाती है। जब परीक्षण प्रतिभागी ने उत्तर दिया, तो प्रणाली बयान को पहचानती है, जिसके बाद अवतार अपना सिर हिलाता है। डेवलपर्स ने इस तकनीक को जापान में लोकप्रिय एनीमेशन प्रोग्राम - मीकुमीकडांस से उधार लिया: उपयोगकर्ताओं के अनुसार, यह चरित्र को अधिक जीवंत बनाता है।


विकसित परीक्षण में कई संवाद और परिदृश्य शामिल हैं: ए) रोगी खुद के बारे में बात करता है; ख) उसकी आँखों को ध्यान केंद्रित करने की क्षमता का परीक्षण किया जाता है; ग) पढ़ना; एफ) कहानी कहने - रोगी को एक कहानी याद करने के लिए कहा जाता है; ई) यादृच्छिक प्रश्न (उदाहरण के लिए, "आपकी भूख कैसी है?")।

परीक्षण में छह ब्लॉक हैं, जो अलग-अलग तरीकों से बनाए गए हैं। पहला परिचयात्मक (सरल प्रश्न "आपका नाम क्या है?" और "आप कितने साल के हैं?")। यह उपयोगकर्ता को सिस्टम से परिचित कराता है और प्रबंधन के लिए उपयोग करने के लिए समय देता है। निम्नलिखित संज्ञानात्मक क्षमताओं के आकलन के लिए दो आधिकारिक तरीकों पर आधारित ब्लॉक हैं: वेक्सलर परीक्षण और संक्षिप्त मानसिक स्थिति मूल्यांकन पैमाने (एमएमएसई)। परीक्षण में यादृच्छिक प्रश्नों और उत्तरों का एक ब्लॉक भी है ("क्या वर्ष है?", "क्या आप अच्छी तरह से सोते हैं?", "जापान के प्रधान मंत्री कौन हैं?"), जिनके जवाब में कार्यक्रम भाषण मापदंडों के रूप में इतनी अधिक जानकारी का विश्लेषण नहीं करता है।

काम में, वैज्ञानिकों ने मनोभ्रंश वाले लोगों के भाषण के अध्ययन पर भरोसा किया: उन्हें वाक्यांशों को समझने में कठिनाई होती है, लंबे समय तक शब्द लेते हैं, और उनकी सक्रिय शब्दावली कम हो जाती है। लेकिन सभी चयनित मापदंडों में भाषण का विश्लेषण करने के लिए, कार्यक्रम में मशीन सीखने के लंबे सप्ताह लगे।

उपकरण और कार्यप्रणाली

सामग्री एकत्र करने के लिए, 29 प्रतिभागियों का चयन किया गया: 14 - ओसाका विश्वविद्यालय अस्पताल में रोगियों को मनोभ्रंश की पुष्टि के साथ; 15 - इस निदान के बिना पुराने लोग। उनमें से प्रत्येक ने परीक्षण के प्रश्न सुने और उनका उत्तर दिया।

उसके बाद, डेवलपर्स ने ऑडियो फ़ाइलों को वीडियो से अलग किया और मैन्युअल रूप से ऑडेसिटी एप्लिकेशन का उपयोग करके डेटा को ट्रांसकोड किया, भाषण को अलग-अलग बयानों में तोड़ दिया। बाद में, कई कारकों के लिए सामग्रियों का विश्लेषण किया गया।

1) भाषण की विशेषताएं: आवाज की शक्ति, अभिव्यक्ति की गति और स्वर बैठना। स्पेक्ट्रोग्राम के आधार पर मापदंडों का अनुमान लगाया गया था। अवतार के प्रश्नों और उत्तरदाता के उत्तरों के बीच की खाई का भी विश्लेषण किया गया था।

2) भाषा की विशेषताएं। मक्का कार्यक्रम का उपयोग करते हुए, हमने महत्वपूर्ण शब्दों और "अनिश्चितता की आवाज़" का विश्लेषण किया - "मिमीम", "एह"। समान शब्दों के उपयोग की आवृत्ति और "अनिश्चितता की आवाज़" के साथ उनका संबंध शब्दावली का अनुमानित आकलन देता है।

3) छवि। डेवलपर्स ने महिला मॉडल से पहचाने गए वीडियो में खुश चेहरे और 31 तटस्थ लोगों के 31 नमूने दिखाए हैं। प्रत्येक चेहरे (भौंहों की ऊंचाई, होठों के कोनों, आंखों की चौड़ाई और अन्य) में 68 विशेषताओं का विश्लेषण किया गया। इन आंकड़ों के आधार पर, एआई ने यह निर्धारित करना सीखा कि क्या चेहरे पर मुस्कान है।

प्रतिवादी के साथ साक्षात्कार के दौरान, कार्यक्रम प्रत्येक फ्रेम के लिए निर्धारित होता है कि प्रतिवादी मुस्कुराता है या नहीं; एकत्र किए गए आँकड़ों को "स्माइल इंडेक्स" कहा जाता था। अल्जाइमर वाले लोग अधिक बार मुस्कुराते हैं, इसलिए उनके पास यह सूचकांक बहुत कम होगा। और पागलपन के साथ जुड़े अन्य मानसिक विकारों के साथ, भावनात्मकता, इसके विपरीत, घट जाती है।

टकटकी की दिशा पर भी नजर रखी गई: अध्ययनों से पता चलता है कि डिमेंशिया से पीड़ित कुछ रोगी इंटरकोलेक्टर के साथ आंखों का संपर्क बनाए रखते हैं।

परिणामों को संसाधित करने के लिए, हमने एक रैखिक कर्नेल और तार्किक प्रतिगमन के साथ सपोर्ट वेक्टर मशीनों एल्गोरिथ्म (एसवीएम, या सपोर्ट वेक्टर विधि) का उपयोग किया। यह एक द्विआधारी क्लासिफायरियर है जो प्रभावी रूप से कार्य को हल करता है: समूह के प्रति उत्तरदाता को "मनोभ्रंश के लक्षणों के साथ" या "मनोभ्रंश के लक्षणों के बिना" असाइन करें।

संभावनाओं

डेवलपर्स की योजना अन्य भाषाओं और अन्य राष्ट्रीय प्रकार के व्यक्तियों (वह जापानी में अध्ययन की जाती है) के लिए कार्यक्रम को अनुकूलित करने की है। मॉड्यूल को बेहतर बनाने की भी योजना है। सबसे पहले, युवा मॉडल नहीं, बल्कि पुराने लोगों के चेहरे के आधार पर चेहरे के भावों के विश्लेषण के लिए एक नया डेटासेट लें। इससे अभिव्यक्ति की मान्यता की सटीकता बढ़ जाएगी। दूसरे, विभिन्न प्रकार के मानसिक विकारों वाले लोगों से अधिक डेटा प्राप्त करने के लिए नियंत्रण समूह का विस्तार करें। यह योजनाबद्ध है कि कार्यक्रम न केवल मनोभ्रंश के लक्षणों की उपस्थिति की पुष्टि करने के लिए सीखेगा, बल्कि बाहरी संकेतों द्वारा इसके प्रकार को निर्धारित करने के लिए भी होगा: यह तब महत्वपूर्ण होगा जब एक डॉक्टर निदान करता है।

PS नवंबर में, स्माइल-एक्सपो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर दो सम्मेलन आयोजित करेगा: कीव में (14 नवंबर) और मास्को में (22 नवंबर)।

मॉस्को में, सम्मेलन वक्ता कृत्रिम बुद्धि, बिग डेटा, मशीन लर्निंग, चैट बॉट और सूचना सुरक्षा के बारे में बात करेंगे; कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन की तुलना करेंगे (प्रोग्रामों का उपयोग करके उपयोगकर्ता की क्रियाओं का अनुकरण करें)। सम्मेलन "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड द इंटरनेट ऑफ थिंग्स: एक्सपेक्टेशन एंड रियलिटी" विषय पर एक चर्चा पैनल की मेजबानी करेगा।

कीव में, सम्मेलन का मुख्य उद्देश्य कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करके व्यावसायिक प्रक्रियाओं के स्वचालन के बारे में ज्ञान की संरचना करना होगा। व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एआई के कार्यान्वयन पर ध्यान दिया जाएगा: कार्यान्वयन के लाभदायक क्षेत्र, दक्षता की गणना, परियोजना प्रबंधन।