मानसिक बीमारी के विकास के जोखिम वाले किशोरों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किए गए पूर्वानुमानित कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का विस्तार करने के लिए ड्यूक विश्वविद्यालय की एक शोध टीम को 15 मिलियन डॉलर का संघीय अनुदान प्राप्त हुआ है। मनोचिकित्सा के प्रोफेसर जोनाथन पॉस्नर, बायोस्टैटिस्टिक्स और बायोइनफॉरमैटिक्स के सहायक प्रोफेसर मैथ्यू एंगेलहार्ड और एआई हेल्थ फेलो इलियट हिल के नेतृत्व में यह पहल संयुक्त राज्य अमेरिका में सक्रिय मानसिक स्वास्थ्य देखभाल की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करती है।
लक्षण प्रकट होने से पहले जोखिम की भविष्यवाणी करना
ड्यूक प्रेडिक्टिव मॉडल ऑफ एडोलसेंट मेंटल हेल्थ (ड्यूक-पीएमए) यह अनुमान लगाने के लिए कई कारकों का आकलन करता है कि कौन से किशोरों को एक वर्ष के भीतर मनोरोग स्थितियों का अनुभव होने की सबसे अधिक संभावना है। पारंपरिक दृष्टिकोणों के विपरीत, जो लक्षण प्रकट होने के बाद ही हस्तक्षेप करते हैं, मॉडल का उद्देश्य मनोरोग को प्रतिक्रियाशील उपचार से निवारक देखभाल में स्थानांतरित करना है। पॉस्नर ने बताया, “जिस तरह से वर्तमान में मनोरोग का अभ्यास किया जाता है, वह प्रतिक्रियाशील होता है, जिसका अर्थ है कि हम किसी के मनोरोग विकसित होने तक इंतजार करते हैं, और फिर हम उपचार शुरू करते हैं।” संबंधी प्रेस।
महँगे परीक्षणों के बिना सटीकता
मॉडल ने गंभीर मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं के जोखिम वाले 10 से 15 वर्ष की आयु के किशोरों की पहचान करने, सामाजिक-आर्थिक, नस्लीय और लिंग आधार पर लगातार प्रदर्शन बनाए रखने में 84% सटीकता का प्रदर्शन किया। विशेष रूप से, यह उपकरण महंगी इमेजिंग या प्रयोगशाला परीक्षणों के बजाय पूरी तरह से प्रश्नावली पर निर्भर करता है, जो इसे विभिन्न नैदानिक सेटिंग्स में स्केलेबल और सुलभ बनाता है।
चिकित्सकों के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि
ड्यूक-पीएमए उन कारकों को भी अलग करता है जिन्हें चिकित्सकों द्वारा सीधे संबोधित किया जा सकता है, जिसमें नींद के पैटर्न और पारिवारिक संघर्ष शामिल हैं, जो शीघ्र हस्तक्षेप के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। पॉस्नर ने बताया कि चिकित्सक नियमित दौरे के दौरान मरीजों का आकलन करने के लिए मॉडल का उपयोग कर सकते हैं, रिपोर्ट प्राप्त कर सकते हैं जो जोखिम को मापते हैं और योगदान देने वाले कारकों को रेखांकित करते हैं।
वंचित क्षेत्रों तक पहुंच का विस्तार
$15 मिलियन का संघीय अनुदान परियोजना के विकास में एक महत्वपूर्ण मोड़ है। अगले चरण में उत्तरी कैरोलिना, मिनेसोटा और उत्तरी डकोटा – मानसिक स्वास्थ्य देखभाल तक सीमित पहुंच वाले क्षेत्रों – के ग्रामीण क्लीनिकों से 2,000 किशोरों का नामांकन किया जाएगा। पॉस्नर ने इन क्षेत्रों में संभावित प्रभाव पर प्रकाश डाला, यह देखते हुए कि एक स्वचालित उपकरण विशेष रूप से मूल्यवान होगा जहां विशेष सेवाएं दुर्लभ हैं।
अवलोकन अध्ययन डिजाइन
अध्ययन एक अवलोकन परीक्षण के रूप में काम करेगा: किशोरों का मूल्यांकन ड्यूक-पीएमए का उपयोग करके किया जाएगा, और यह निर्धारित करने के लिए परिवारों से एक वर्ष के बाद दोबारा संपर्क किया जाएगा कि मॉडल की भविष्यवाणियां वास्तविक मनोरोग परिणामों के साथ संरेखित हैं या नहीं।
नवाचार को सावधानी के साथ संतुलित करना
जबकि चिकित्सा में एआई अक्सर उत्साह और चिंता दोनों पैदा करता है, ड्यूक टीम सावधानीपूर्वक एकीकरण पर जोर देती है। हिल और एंगेलहार्ड ने रेखांकित किया कि ड्यूक-पीएमए को रोगी की गोपनीयता की रक्षा के लिए सख्त उपायों के साथ, नैदानिक निर्णय को पूरक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि प्रतिस्थापित करने के लिए। एंजेलहार्ड ने बताया एपी, “हम मरीजों की गोपनीयता की रक्षा के बारे में बहुत गंभीर हैं, हम जो अध्ययन कर रहे हैं उसके संदर्भ में, साथ ही अधिक व्यापक रूप से, आगे भी। यह वह जानकारी है जो आपके और आपके देखभाल प्रदाताओं के बीच होगी।”
अंतःविषय सहयोग की शक्ति
पॉस्नर ने अनुसंधान की सफलता के केंद्र में अंतःविषय प्रकृति पर प्रकाश डाला। मनोचिकित्सा, बायोस्टैटिस्टिक्स और एआई विशेषज्ञता को मिलाकर, ड्यूक टीम का लक्ष्य ऐसे उपकरण विकसित करना है जो न केवल जोखिम की भविष्यवाणी करते हैं बल्कि उन हस्तक्षेपों का मार्गदर्शन भी करते हैं जो किशोरों के मानसिक स्वास्थ्य के प्रक्षेपवक्र को बदल सकते हैं।
भविष्य के लिए मानसिक स्वास्थ्य देखभाल को फिर से परिभाषित करना
यह परियोजना चिकित्सा में बढ़ते बदलाव को दर्शाती है: लक्षणों के प्रकट होने के बाद प्रतिक्रिया करने के बजाय जोखिमों की पहचान करने और बीमारी को रोकने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना। छात्रों, चिकित्सकों और नीति निर्माताओं के लिए, ड्यूक-पीएमए प्रौद्योगिकी, डेटा और मानव निर्णय को एकीकृत करने के लिए एक मॉडल पेश करता है जो भविष्य की पीढ़ियों के लिए मानसिक स्वास्थ्य देखभाल को फिर से परिभाषित कर सकता है।
