পুনরাবৃত্ত আচরণ এবং বিশেষ আগ্রহগুলি সামাজিক দক্ষতার অভাবের চেয়ে অটিজম নির্ণয়ের আরও সূচক

মন্ট্রিলের মিলা ক্যুবেক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইনস্টিটিউট এবং ম্যাকগিল বিশ্ববিদ্যালয়ের সিনিয়র লেখক ড্যানিলো বিজেডক বলেছেন, “আমাদের লক্ষ্যটি ছিল না যে আমরা চিকিত্সকদের রোগ নির্ণয়ের জন্য এআই সরঞ্জাম দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে পারি।” “বরং, আমরা একজন চিকিত্সক চূড়ান্ত ডায়াগনস্টিক সংকল্পে পৌঁছানোর জন্য পর্যবেক্ষণ করা আচরণ বা রোগীর ইতিহাসের ঠিক কী দিকগুলি ব্যবহার করে ঠিক তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করেছি। এটি করার ফলে আমরা ক্লিনিশিয়ানদের তাদের অভিজ্ঞতামূলক বাস্তবতার সাথে সামঞ্জস্য রেখে ডায়াগনস্টিক যন্ত্রগুলির সাথে কাজ করার ক্ষমতা দেওয়ার আশা করি।”

বিজ্ঞানীরা একটি ট্রান্সফর্মার ভাষার মডেলটি ব্যবহার করেছিলেন, যা প্রায় 489 মিলিয়ন অনন্য বাক্যে প্রাক প্রশিক্ষিত ছিল। তারপরে তারা অটিজম নির্ণয়ের জন্য বিবেচিত রোগীদের সাথে কাজ করা ক্লিনিশিয়ানদের দ্বারা লিখিত 4,000 এরও বেশি প্রতিবেদনের সংকলন থেকে ডায়াগনস্টিক ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এলএলএমকে সূক্ষ্মভাবে সুর করেছিলেন। প্রতিবেদনগুলি, যা প্রায়শই একাধিক ক্লিনিশিয়ান দ্বারা ব্যবহৃত হত, এতে পর্যবেক্ষণ করা আচরণ এবং প্রাসঙ্গিক রোগীর ইতিহাসের অ্যাকাউন্ট অন্তর্ভুক্ত ছিল তবে প্রস্তাবিত ডায়াগনস্টিক ফলাফল অন্তর্ভুক্ত ছিল না।

দলটি একটি বেসপোক এলএলএম মডিউল তৈরি করেছে যা সঠিক রোগ নির্ণয়ের পূর্বাভাসের সাথে সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক প্রতিবেদনে নির্দিষ্ট বাক্যগুলি চিহ্নিত করে। এরপরে তারা এই অত্যন্ত অটিজম-প্রাসঙ্গিক বাক্যগুলির সংখ্যাগত উপস্থাপনা বের করে এবং ডিএসএম -5-এ গণনা করা প্রতিষ্ঠিত ডায়াগনস্টিক মানদণ্ডের সাথে সরাসরি তাদের তুলনা করে।

“আধুনিক এলএলএম, তাদের উন্নত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা সহ, এই পাঠ্য বিশ্লেষণের জন্য স্থানীয়ভাবে উপযুক্ত,” বিজেডক বলেছেন। “আমরা যে মূল চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়েছি তা হ’ল স্বাস্থ্যসেবা পেশাদাররা নিজেরাই প্রকাশিত সঠিক বাক্যগুলি চিহ্নিত করার জন্য বাক্য-স্তরের ব্যাখ্যার সরঞ্জামগুলি ডিজাইন করার ক্ষেত্রে, যা এলএলএম দ্বারা সঠিক নির্ণয়ের পূর্বাভাসের জন্য সবচেয়ে প্রয়োজনীয় ছিল।”

গবেষকরা কীভাবে স্পষ্টভাবে এলএলএম সর্বাধিক ডায়াগনস্টিকভাবে প্রাসঙ্গিক মানদণ্ডের মধ্যে পার্থক্য করতে সক্ষম হয়েছিল তা দেখে অবাক হয়েছিলেন। উদাহরণস্বরূপ, তাদের কাঠামোটি পতাকাঙ্কিত করেছে যে পুনরাবৃত্ত আচরণ, বিশেষ আগ্রহ এবং উপলব্ধি-ভিত্তিক আচরণ অটিজমের সাথে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক মানদণ্ড ছিল। যদিও এই মানদণ্ডগুলি ক্লিনিকাল সেটিংসে ব্যবহৃত হয়, বর্তমান মানদণ্ডগুলি সামাজিক ইন্টারপ্লে এবং যোগাযোগ দক্ষতার অভাবের ঘাটতিগুলিতে আরও বেশি মনোনিবেশ করে।

লেখকরা নোট করেছেন যে ভৌগলিক বৈচিত্র্যের অভাব সহ এই অধ্যয়নের সীমাবদ্ধতা রয়েছে। অতিরিক্তভাবে, গবেষকরা সিদ্ধান্তগুলি আরও বিস্তৃতভাবে প্রযোজ্য করার লক্ষ্য নিয়ে ডেমোগ্রাফিক ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে তাদের ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করেননি।

দলটি প্রত্যাশা করে যে তাদের কাঠামোটি গবেষক এবং চিকিত্সা পেশাদারদের জন্য বিভিন্ন মনোরোগ বিশেষজ্ঞ, মানসিক স্বাস্থ্য এবং নিউরোডোপোভালপমেন্টাল ডিসঅর্ডারগুলির সাথে কাজ করে এমন ক্ষেত্রে সহায়ক হবে যেখানে ক্লিনিকাল রায় ডায়াগনস্টিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটির বেশিরভাগ অংশ গঠন করে।

“আমরা আশা করি এই কাগজটি বিস্তৃত অটিজম সম্প্রদায়ের সাথে অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক হবে,” বিজেডক বলেছেন। “আমরা আশা করি যে আমাদের কাগজটি আরও অভিজ্ঞতামূলকভাবে প্রাপ্ত মানদণ্ডে ডায়াগনস্টিক স্ট্যান্ডার্ডগুলিকে গ্রাউন্ডিং সম্পর্কে কথোপকথনকে অনুপ্রাণিত করে। আমরা আরও আশা করি যে এটি সাধারণ থ্রেডগুলি প্রতিষ্ঠিত করবে যা একসাথে অটিজমের একসাথে বিবিধ ক্লিনিকাল উপস্থাপনাগুলিকে সংযুক্ত করে।”