জেনারেলাইজড উদ্বেগ ডিসঅর্ডার (জিএডি) আক্রান্ত ব্যক্তিদের, কমপক্ষে ছয় মাস স্থায়ী হওয়া প্রতিদিনের অতিরিক্ত উদ্বেগ দ্বারা চিহ্নিত একটি শর্ত, চিকিত্সা পাওয়ার পরেও উচ্চতর পুনরায় হারের হার থাকে। পেন স্টেটের গবেষকদের মতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) মডেলগুলি দীর্ঘমেয়াদী পুনরুদ্ধারের পূর্বাভাস এবং রোগীদের চিকিত্সার আরও ভাল ব্যক্তিগতকৃত করার কারণগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে।
গবেষকরা জিএডি দ্বারা নির্ণয় করা 126 বেনামে ব্যক্তিদের জন্য – মনস্তাত্ত্বিক এবং সোসিয়োডেমোগ্রাফিক থেকে শুরু করে স্বাস্থ্য এবং জীবনযাত্রার ভেরিয়েবলগুলি পর্যন্ত – 80 টিরও বেশি বেসলাইন উপাদানগুলি বিশ্লেষণ করতে মেশিন লার্নিং নামে একটি এআই এর একটি ফর্ম ব্যবহার করেছিলেন। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে মিডলাইফ নামে পরিচিত মার্কিন জাতীয় স্বাস্থ্য ইনস্টিটিউটস অফ হেলথের অনুদৈর্ঘ্য গবেষণা থেকে তথ্য এসেছে, যা ১৯৯৫-৯6 সালে প্রথম সাক্ষাত্কার নেওয়া হয়েছিল 25 থেকে 74 বছর বয়সী মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বাসিন্দাদের স্বাস্থ্য তথ্য নমুনা করে। মেশিন লার্নিং মডেলগুলি 11 টি ভেরিয়েবল চিহ্নিত করেছে যা নয় বছরের সময়কালের শেষে 72% পর্যন্ত নির্ভুলতার সাথে পুনরুদ্ধার এবং নন-রিকওভারির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রদর্শিত হয়। গবেষকরা তাদের অনুসন্ধানগুলি প্রকাশ করেছেন মার্চ ইস্যুতে উদ্বেগজনিত ব্যাধি জার্নাল।
পেন স্টেটের শীর্ষস্থানীয় স্টাডি লেখক এবং ডক্টরাল প্রার্থী ক্যান্ডিস বাস্টারফিল্ড বলেছেন, “পূর্বের গবেষণাটি জিএডি-তে খুব বেশি পুনরায় সংক্রমণের হার দেখিয়েছে এবং দীর্ঘমেয়াদী ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে ক্লিনিশিয়ান রায়তেও সীমিত নির্ভুলতা রয়েছে।” “এই গবেষণাটি পরামর্শ দেয় যে মেশিন লার্নিং মডেলগুলি জিএডি থেকে কে পুনরুদ্ধার করবে না এবং পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে ভাল নির্ভুলতা, সংবেদনশীলতা এবং নির্দিষ্টতা দেখায়। পুনরুদ্ধারের এই ভবিষ্যদ্বাণীকারীরা দীর্ঘমেয়াদী পুনরুদ্ধারের জন্য প্রমাণ-ভিত্তিক, ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা তৈরি করতে সহায়তা করার জন্য সত্যই গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।”
গবেষকরা দুটি মেশিন লার্নিং মডেলের মাধ্যমে বেসলাইন ভেরিয়েবলগুলি চালিয়েছিলেন: একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল যা প্রায় সোজা রেখার সাথে দুটি ভেরিয়েবল এবং প্লট ডেটা পয়েন্টের মধ্যে সম্পর্ক পরীক্ষা করে, এবং একটি ননলাইনার মডেল যা গাছের মতো শাখা করে, নতুন গাছগুলি বিভক্ত করে এবং এটি কীভাবে স্ব-সংশোধন করে তা প্লট করে। লিনিয়ার মডেলটি ননলাইনার মডেলকে ছাড়িয়ে যাওয়ার সাথে নয় বছরের সময়কালে পুনরুদ্ধার বা নন-রিকওভারির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মডেলগুলি 11 টি ভেরিয়েবল কী চিহ্নিত করেছে। মডেলগুলিও চিহ্নিত করেছিল যে প্রতিটি ভেরিয়েবলের পুনরুদ্ধারের ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অন্যদের সাথে কতটা গুরুত্বপূর্ণ ছিল।
গবেষকরা আবিষ্কার করেছেন যে উচ্চ শিক্ষার স্তর, বয়স্ক বয়স, আরও বন্ধু সমর্থন, উচ্চতর কোমর থেকে হিপ-অনুপাত এবং উচ্চতর ইতিবাচক প্রভাব, বা আরও প্রফুল্ল বোধ করা, সেই ক্রমে পুনরুদ্ধারের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ছিল। এদিকে, হতাশাগ্রস্থ প্রভাবিত, প্রতিদিনের বৈষম্য, গত 12 মাসে মানসিক স্বাস্থ্য পেশাদারের সাথে আরও বেশি সেশন এবং গত 12 মাসে মেডিকেল চিকিত্সকদের কাছে বেশি সংখ্যক ভিজিট নন -রিকওভারির পূর্বাভাস দেওয়ার পক্ষে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রমাণিত হয়েছে। গবেষকরা মিডাস ডেটার সাথে মেশিন লার্নিং পূর্বাভাসগুলির তুলনা করে মডেল অনুসন্ধানগুলি বৈধ করেছেন, এটি আবিষ্কার করেছেন যে নয় বছরের সময়কালের শেষে কোনও জিএডি লক্ষণ দেখিয়েছেন না এমন 95 জন অংশগ্রহণকারীদের সাথে ট্র্যাক করা পূর্বাভাসযুক্ত পুনরুদ্ধার ভেরিয়েবলগুলি।
অনুসন্ধানগুলি পরামর্শ দেয় যে চিকিত্সকরা এই ভেরিয়েবলগুলি সনাক্ত করতে এবং জিএডি রোগীদের জন্য চিকিত্সার ব্যক্তিগতকৃত করতে – বিশেষত যারা যৌগিক রোগ নির্ণয় করেন তাদের জন্য এআই ব্যবহার করতে পারেন, গবেষকদের মতে।
পেন স্টেটের সিনিয়র লেখক এবং মনোবিজ্ঞানের অধ্যাপক মিশেল নিউম্যান বলেছেন, জিএডি আক্রান্ত প্রায় 50% থেকে 60% লোকের কমরবিড হতাশা রয়েছে। তিনি ব্যাখ্যা করেছিলেন যে ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সাগুলি সেই হতাশা এবং উদ্বেগের চিকিত্সাও লক্ষ্য করতে পারে।
নিউম্যান বলেছিলেন, “মেশিন লার্নিং কেবল পৃথক ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের দিকে নজর দেয় না তবে আমাদের সেই ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের ওজন উভয়ই বুঝতে সহায়তা করে – তারা পুনরুদ্ধার বা নন -রিকভারির পক্ষে কতটা গুরুত্বপূর্ণ – এবং সেই ভবিষ্যদ্বাণীকারীরা একে অপরের সাথে যেভাবে যোগাযোগ করে, যা কোনও মানুষের পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হতে পারে এমন কোনও কিছুর বাইরে,” নিউম্যান বলেছিলেন।
গবেষকরা উল্লেখ করেছেন যে গবেষণাটি নয় বছরের সময়কালে জিএডি-র সময়কাল নির্ধারণ করতে পারে না, কারণ এটি একটি দীর্ঘস্থায়ী অবস্থা এবং সময়কাল যেখানে লক্ষণগুলি দৃ strongly ়ভাবে আসে এবং যায়। কাজটি অবশ্য আরও উপযুক্ত চিকিত্সার জন্য ভিত্তি তৈরি করে, তারা বলেছে।
নিউম্যান বলেছিলেন, “এই কাজটি আমাদের আরও উপায়গুলি বুঝতে শুরু করতে সহায়তা করে যাতে নির্দিষ্ট ব্যক্তিদের জন্য চিকিত্সা ব্যক্তিগতকৃত করা যায়,” নিউম্যান বলেছিলেন।
ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ মেন্টাল ইনস্টিটিউট অফ মেন্টাল হেলথের মাধ্যমে মার্কিন জাতীয় স্বাস্থ্য ইনস্টিটিউটগুলি এই গবেষণাকে সমর্থন করেছে।