एआई मॉडल प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके अल्जाइमर रोग के विकास के जोखिम की भविष्यवाणी करते हैं

आईबीएम और फाइजर के एआई शोधकर्ताओं की एक टीम ने एआई एल्गोरिदम विकसित किए हैं जो लोगों के लेखन का विश्लेषण करके और भाषाई पैटर्न खोजकर अल्जाइमर रोग के संकेतों का पता लगाने में सक्षम हो सकते हैं।

अन्य एआई शोधकर्ताओं ने मॉडल विकसित किए हैं जो अल्जाइमर रोग के विकास की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं पीईटी स्कैन का विश्लेषण करके या क्लिनिकल परीक्षण डेटा की व्याख्या करके। इन अन्य मॉडलों को हाल के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, लेकिन आईबीएम-फाइजर टीम द्वारा विकसित मॉडल को फ्रेमिंघम हार्ट स्टडी के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें तीन पीढ़ियों और छह दशकों में 14,000 से अधिक लोगों के डेटा शामिल हैं। डेटा की लंबी अवधि महत्वपूर्ण है, क्योंकि यदि एआई बड़ी आबादी में लंबे समय तक विश्वसनीय रूप से पैटर्न का पता लगाने में सक्षम है, तो शोधकर्ता वर्तमान निदान तकनीकों से पहले वर्षों में अल्जाइमर रोग के प्रकट होने की भविष्यवाणी कर सकते हैं। इसके अलावा, यह एक विश्वसनीय निदान विधि हो सकती है जिसके लिए स्कैनिंग तकनीक या आक्रामक परीक्षणों की आवश्यकता नहीं है, जिससे इसका उपयोग अधिक परिदृश्यों में किया जा सकता है।

आईबीएम के स्वास्थ्य और जीवन विज्ञान के उपाध्यक्ष अजय रॉययरु के अनुसार, शोध टीम द्वारा विकसित एआई मॉडल चिकित्सा पेशेवरों को अल्जाइमर रोग के संभावित विकास के बारे में सुराग देने में मदद करने के लिए एक उपकरण के रूप में कार्य कर सकते हैं। मॉडल मूल रूप से चिकित्सा पेशेवरों को अधिक व्यापक परीक्षणों का पीछा करने के लिए प्रेरित करने वाली प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के रूप में कार्य कर सकते हैं।

एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, शोध टीम ने विभिन्न प्रश्नों के लिए हस्तलिखित प्रतिक्रियाओं के लिप्यंतरण का उपयोग किया। फ्रेमिंघम हार्ट स्टडी में भाग लेने वालों से एक दृश्य का वर्णन करने के लिए अपनी प्राकृतिक भाषा का उपयोग करने के लिए कहा गया था। उत्तरदाताओं द्वारा उत्पन्न उत्तरों को डिजिटल किया गया और लिप्यंतरणों को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षण डेटा के रूप में खिलाया गया। आईबीएम के अनुसार, मॉडल ने तंत्रिका तंत्र विकारों के विकास से संबंधित कुछ भाषाई विशेषताओं पर ध्यान देने में सक्षम थे। चिकित्सकों ने लंबे समय से पाया है कि बार-बार शब्दों का उपयोग, वर्तनी त्रुटियां और जटिल वाक्यों की तुलना में सरल वाक्यों का पसंद करना अल्जाइमर रोग की प्रगति का संकेत हो सकता है, और एआई मॉडल ने इन्हीं विशेषताओं पर ध्यान दिया।

अध्ययन के परिणामों के अनुसार, मुख्य मॉडल ने लगभग 70% सटीकता के साथ भागीदारों में से कौन अल्जाइमर रोग विकसित करेगा 85 वर्ष की आयु तक की भविष्यवाणी की। मॉडल, और इसलिए परिणाम, मूल अध्ययन के ऐतिहासिक डेटा से प्राप्त किए गए थे। उन्होंने वास्तव में भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी नहीं की। इसके अलावा, एआई मॉडल को फ्रेमिंघम जनसंख्या के सबसे पुराने उपखंड पर प्रशिक्षित किया गया था। यह आबादी मुख्य रूप से गैर-हिस्पैनिक श्वेत थी, और परिणामस्वरूप, परिणामों को अन्य जातीयताओं और दुनिया भर की अन्य आबादी के लिए कितना सामान्य किया जा सकता है, इस पर सीमाएं हैं। अध्ययन के लिए नमूना आकार भी काफी छोटा था, जिसमें केवल 40 व्यक्ति शामिल थे जिन्हें डिमेंशिया था और 40 जिन्हें नहीं था।

इन सीमाओं के बावजूद, अध्ययन का मूल्य है क्योंकि यह पहले अध्ययनों में से एक है जिसने लंबे समय तक एकत्र किए गए वास्तविक जीवन डेटा का विश्लेषण किया है। मॉडल की सटीकता को भविष्य के प्रशिक्षण डेटा में कुछ विशेषताओं को शामिल करके बढ़ाया जा सकता है, जैसे कि हस्तलेखन। एक समान दृष्टिकोण का उपयोग बोले गए भाषण के ऑडियो रिकॉर्डिंग के साथ भी किया जा सकता है, जिसमें लिखित भाषा में प्रतिनिधित्व नहीं किए गए विराम शामिल हैं।

रॉययरु के अनुसार, भाषा नमूनों का उपयोग करने का लाभ यह है कि चाहे नमूने लिखे हों या बोले हों, वे लोगों की संज्ञानात्मक स्थिति का पता लगाने के लिए गैर-आक्रामक तरीके हैं। भाषा डेटा को इंटरनेट का लाभ उठाकर दूरस्थ रूप से और अपेक्षाकृत सस्ते में एकत्र किया जा सकता है, हालांकि यह महत्वपूर्ण है कि डेटा एकत्र करते समय गोपनीयता सुरक्षा और सूचित सहमति हो।

अध्ययन के सह-लेखक और आईबीएम में न्यूरोइमेजिंग और गणनात्मक मनश्चिकित्सा के शोधकर्ता, गुइलेर्मो सेची, ने साइंटिफिक अमेरिकन को बताया कि इस प्रक्रिया को अन्य प्रकार के रोगों को बेहतर ढंग से समझने के लिए अनुकूलित किया जा रहा है:

“हम इस प्रौद्योगिकी का लाभ उठाने की प्रक्रिया में हैं ताकि हम स्किज़ोफ्रेनिया, [एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस] और पार्किंसंस रोग जैसे रोगों को बेहतर ढंग से समझ सकें, और हम इसे संभावित अध्ययनों में कर रहे हैं जो बोले गए भाषण नमूनों का विश्लेषण करते हैं, जो समान संज्ञानात्मक मौखिक परीक्षणों से सहमति से दिए जाते हैं।”