ട്രാൻസ്ലേഷണൽ സൈക്യാട്രിയിൽ അടുത്തിടെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഒരു ലേഖനത്തിൽ, മാനസികാരോഗ്യ ഇടപെടലുകൾ (എംഎച്ച്ഐ) പരിശോധിക്കാൻ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി) ഉപയോഗിക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) അധിഷ്ഠിത ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് ഗവേഷകർ ശാസ്ത്രീയ പേപ്പറുകളുടെ വ്യവസ്ഥാപരമായ അവലോകനവും മെറ്റാ വിശകലനവും നടത്തി.

ആഗോളതലത്തിൽ, വിഷാദം, ഉത്കണ്ഠ തുടങ്ങിയ ന്യൂറോ സൈക്കിയാട്രിക് വൈകല്യങ്ങൾ ആരോഗ്യസംരക്ഷണ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് ഗണ്യമായ സാമ്പത്തിക ഭാരം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. മാനസികാരോഗ്യ രോഗങ്ങളുടെ സാമ്പത്തിക ഭാരം 2030 ഓടെ പ്രതിവർഷം ആറ് ട്രില്യൺ യുഎസ് ഡോളറിലെത്തുമെന്ന് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.

ബിഹേവിയറൽ, സൈക്കോസോഷ്യൽ, ഫാർമക്കോളജിക്കൽ, ടെലിമെഡിസിൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി എംഎച്ച്ഐകൾ രോഗബാധിതരായ വ്യക്തികളുടെ ക്ഷേമം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഫലപ്രദമായി കാണപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അവയുടെ അന്തർലീനമായ വ്യവസ്ഥാപരമായ പ്രശ്നങ്ങൾ അവയുടെ ഫലപ്രാപ്തിയെയും വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആവശ്യം നിറവേറ്റാനുള്ള കഴിവിനെയും പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു.

മാത്രമല്ല, ക്ലിനിക്കൽ തൊഴിൽ ശക്തി വിരളമാണ്, മാനസികാരോഗ്യ വിലയിരുത്തലുകൾക്ക് വിപുലമായ പരിശീലനം ആവശ്യമാണ്, ലഭ്യമായ ചികിത്സയുടെ ഗുണനിലവാരം വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, നിലവിലെ ഗുണനിലവാര അഷ്വറൻസ് സമ്പ്രദായങ്ങൾക്ക് വ്യാപകമായ എംഎച്ച്ഐകളുടെ കുറഞ്ഞ ഇഫക്റ്റ് വലുപ്പങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.

എംഎച്ച്ഐകളുടെ കുറഞ്ഞ ഗുണനിലവാരം കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിൽ, മാനസികാരോഗ്യ രോഗനിർണയവും ചികിത്സയും സുഗമമാക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് എം എൽ അധിഷ്ഠിത ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ ഗവേഷണം ആവശ്യമാണ്.

ആയിരക്കണക്കിന് രോഗികൾക്കായി സംഭാഷണ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകളുടെയും മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകളുടെയും അളവ് പഠനം എൻഎൽപി സുഗമമാക്കുന്നു. ഇത് വാക്കുകളെ സംഖ്യാപരവും ഗ്രാഫിക്കൽ പ്രതിനിധീകരണങ്ങളുമായി മാറ്റുന്നു, മുമ്പ് അളക്കാനാവാത്തതായി കണക്കാക്കപ്പെട്ടിരുന്ന ഒരു ദൗത്യം. ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ അർത്ഥവത്തായ പ്രവണതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ദാതാക്കളുടെയും രോഗികളുടെയും സവിശേഷതകൾ പരിശോധിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും.

ഡിജിറ്റൽ ഹെൽത്ത് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ എംഎച്ച്ഐ ഡാറ്റ കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമാക്കി, ചികിത്സാ വിശ്വസ്തത, രോഗിയുടെ ഫലങ്ങൾ, ചികിത്സാ ഘടകങ്ങൾ, ചികിത്സാ സഖ്യം, ആത്മഹത്യാ അപകടസാധ്യത എന്നിവ പഠിക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി വിശകലനങ്ങൾ നടത്താൻ എൻഎൽപി ഉപകരണങ്ങൾക്ക് കഴിയും.

അവസാനമായി, മാനസികാരോഗ്യവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സന്ദർഭങ്ങളിൽ സോഷ്യൽ മീഡിയ ഡാറ്റയും ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകളും (ഇഎച്ച്ആർ) വിശകലനം ചെയ്യാൻ എൻഎൽപിക്ക് കഴിയും.

എൻഎൽപി ഗവേഷണ സാധ്യതകൾ കാണിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ക്ലിനിക്കൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് ഗവേഷകർ തമ്മിലുള്ള നിലവിലെ വേർതിരിവ് ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്ടീസിൽ അതിന്റെ സ്വാധീനം പരിമിതപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.

അതിനാൽ, മാനസികാരോഗ്യ ഡൊമെയ്നിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഉപയോഗം വർദ്ധിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, എൻഎൽപിയിലെ മുന്നേറ്റങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് കോൺഫറൻസുകളിൽ നിന്നുള്ള പിയർ-റിവ്യൂ ചെയ്ത കൈയെഴുത്തുപ്രതികൾ ക്ലിനിക്കുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല.

പഠനത്തെ കുറിച്ച്

നിലവിലെ പഠനത്തിൽ, ഗവേഷകർ എംഎച്ച്ഐ പഠിക്കാൻ വിന്യസിച്ച എൻഎൽപി രീതികളെ തരംതിരിക്കുകയും ക്ലിനിക്കൽ ഡൊമെയ്നുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും എൻഎൽപി കണ്ടെത്തലുകൾ സമാഹരിക്കാൻ അവ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്തു.

ഭാഷാപരമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ, സോഫ്റ്റ്വെയർ പാക്കേജുകൾ, വർഗ്ഗീകരണം, മൂല്യനിർണ്ണയ രീതികൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഓരോ കൈയെഴുത്തുപ്രതിയിലെയും എൻ എൽ പി പൈപ്പ് ലൈനിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ അവർ പരിശോധിച്ചു. അതുപോലെ, അവർ അതിന്റെ ക്ലിനിക്കൽ ക്രമീകരണങ്ങൾ, ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് ഉത്ഭവം, ക്ലിനിക്കൽ നടപടികൾ, അടിസ്ഥാന സത്യങ്ങൾ, റേറ്ററുകൾ എന്നിവ വിലയിരുത്തി.

മാത്രമല്ല, ഈ ഉപകരണങ്ങളുടെ ക്ലിനിക്കൽ ഉപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ, ക്ലിനിക്കൽ ഗവേഷകരെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഗവേഷണ ചട്ടക്കൂട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനായി എൻഎൽപിയെ എംഎച്ച്ഐയിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്നതിലെ പൊതുവായ മേഖലകൾ, പക്ഷപാതങ്ങൾ, അറിവ് വിടവുകൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഗവേഷകർ എൻഎൽപി-എംഎച്ച്ഐ പഠനങ്ങൾ വിലയിരുത്തി.

മാനസികാരോഗ്യം വിലയിരുത്തുന്നതിനായി മനുഷ്യരിൽ നിന്ന് മനുഷ്യരിലേക്ക് എംഎച്ച്ഐക്കായി എൻഎൽപിയിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന പഠനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ അവർ പബ്മെഡ്, സൈക്ഇൻഫോ, സ്കോപ്പസ് ഡാറ്റാബേസുകളിൽ ലേഖനങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു, ഉദാഹരണത്തിന്, സൈക്കോതെറാപ്പി, രോഗി വിലയിരുത്തൽ, സൈക്യാട്രിക് ചികിത്സ, ക്രൈസിസ് കൗൺസിലിംഗ്.

കൂടാതെ, ഗവേഷകർ ArXiv, Google Scholar എന്നിവയിലൂടെ പിയർ-റിവ്യൂ ചെയ്ത ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് കോൺഫറൻസുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, അസോസിയേഷൻ ഫോർ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ലിംഗ്വിസ്റ്റിക്സ്) തിരഞ്ഞു.

ഫലങ്ങൾ

അന്തിമ സാമ്പിൾ സെറ്റിൽ 102 പഠനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, പ്രധാനമായും മുഖാമുഖം ക്രമരഹിതമായ നിയന്ത്രിത പരീക്ഷണങ്ങൾ (ആർസിടി), പരമ്പരാഗത ചികിത്സകൾ, ശേഖരിച്ച തെറാപ്പി കോർപോറ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഈ പഠനങ്ങളിൽ ഏകദേശം 54% 2020 നും 2022 നും ഇടയിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു, ഇത് എംഎച്ച്ഐ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള എൻഎൽപി അധിഷ്ഠിത രീതികളുടെ വർദ്ധനവ് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

അവലോകനത്തിൽ ആറ് ക്ലിനിക്കൽ വിഭാഗങ്ങൾ ഉയർന്നുവന്നു: രോഗികൾക്കും ദാതാക്കൾക്കും യഥാക്രമം രണ്ട്, രണ്ട്, രോഗി-ദാതാവ് ഇടപെടലുകൾക്കായി രണ്ട്.

ക്ലിനിക്കൽ അവതരണം, ഇടപെടൽ പ്രതികരണം (രോഗികൾക്ക്), ഇടപെടൽ നിരീക്ഷണം, ദാതാവിന്റെ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ (ക്ലിനിക്കുകൾക്ക്), റിലേഷണൽ ഡൈനാമിക്സ്, സംഭാഷണ വിഷയങ്ങൾ (ഇന്ററാക്ഷൻ) എന്നിവയായിരുന്നു അവ. എല്ലാ ചികിത്സാ ഫലങ്ങളിലും ഘടകങ്ങളായി അവയെല്ലാം ഒരേസമയം പ്രവർത്തിച്ചു.

ക്ലിനിക്കുകൾ 31 പഠനങ്ങൾക്കായി ഗ്രൗണ്ട് ട്രൂത്ത് റേറ്റിംഗുകൾ നൽകിയപ്പോൾ, 22 പഠനങ്ങൾക്കായി രോഗലക്ഷണ ഫീഡ്ബാക്കിന്റെയും ചികിത്സാ സഖ്യ റേറ്റിംഗുകളുടെയും സ്വയം റിപ്പോർട്ട് നടപടികളിലൂടെ രോഗികൾ അങ്ങനെ ചെയ്തു. ദാതാവ് / രോഗി വിവരങ്ങളുടെ ഏറ്റവും പ്രചാരമുള്ള ഉറവിടം മോട്ടിവേഷണൽ ഇന്റർവ്യൂ സ്കിൽസ് കോഡുകൾ (എംഐഎസ്സി) വ്യാഖ്യാനങ്ങളാണ്.

എൻ എൽ പി ഉപകരണങ്ങളുടെ താൽക്കാലിക വികസനം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ഒന്നിലധികം എൻ എൽ പി സമീപനങ്ങൾ ഉയർന്നുവന്നു. ഭാഷാപരമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട രോഗി-ദാതാവ് സംഭാഷണങ്ങളിലെ വളർച്ചയും പരിവർത്തനങ്ങളും ഇത് കാണിക്കുന്നു. ഭാഷാ പ്രാതിനിധ്യത്തിനായി വേഡ് എംബഡിംഗ്സ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിച്ചു, അതായത് 48% പഠനങ്ങളിൽ.

ഏറ്റവും പ്രചാരത്തിലുള്ള രണ്ട് എൻഎൽപി മോഡൽ സവിശേഷതകൾ നിഘണ്ടുക്കളും വികാര വിശകലനവുമായിരുന്നു, 43, 32 പഠനങ്ങളിൽ അവയുടെ ഉപയോഗം പ്രതിഫലിച്ചു. രണ്ടാമത്തേത് നിഘണ്ടു അധിഷ്ഠിത രീതികളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ വികാരങ്ങൾക്ക് (ഉദാഹരണത്തിന്, സന്തോഷം) ഫീച്ചർ സ്കോറുകൾ സൃഷ്ടിച്ചു.

ക്രമേണ, സന്ദർഭ-സെൻസിറ്റീവ് ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ എൻ എൽ പി മോഡലുകളിലെ വേഡ് കൗണ്ട്, ഫ്രീക്വൻസി അധിഷ്ഠിത നിഘണ്ടു രീതികൾ എന്നിവ മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചു. ക്ലിനിക്കൽ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകളിലുടനീളം പൊതുവായ തീമുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ മൊത്തം 16 പഠനങ്ങൾ വിഷയ മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിച്ചു.

ഭാഷാപരമായ ഉള്ളടക്കത്തിന് ശേഷം, രോഗികളുടെയും ദാതാക്കളുടെയും സംസാരത്തിൽ നിന്ന് 16 പഠനങ്ങൾ ഇത് പരിശോധിക്കുന്ന ചികിത്സാ ഡാറ്റയുടെ മികച്ച ഉറവിടമായി ശബ്ദ സവിശേഷതകൾ ഉയർന്നുവന്നു.

ഈ മേഖലയിലെ ഗവേഷണം മാനസികാരോഗ്യ രോഗനിർണയത്തിലും ചികിത്സാ സവിശേഷതകളിലും വളരെയധികം പുരോഗതി കാണിക്കുന്നുവെന്ന് രചയിതാക്കൾ അഭിപ്രായപ്പെട്ടു. രോഗിയുടെ ചികിത്സാരീതികളുടെ ഗുണനിലവാരവും ഇത് ശ്രദ്ധേയമായി തിരിച്ചറിഞ്ഞു.

അതനുസരിച്ച്, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ, ക്ലിനിക്കൽ ഗവേഷകരെ സഹകരിക്കാനും മാനസികാരോഗ്യ സേവനങ്ങളിലെ പുതുമകൾക്കായി നൂതന എൻഎൽപി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ രൂപപ്പെടുത്താനും സഹായിച്ച ഒരു ചട്ടക്കൂടിലേക്ക് (എൻഎൽപിഎക്സ്എംഎച്ച്ഐ) ഈ സവിശേഷമായ സംഭാവനകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ അവർ നിർദ്ദേശിച്ചു.

ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റിനായി 40 പഠനങ്ങൾ മാത്രമാണ് ഡെമോഗ്രാഫിക് വിവരങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തത്. അതിനാൽ, എൻ എൽ പി എക്സ് എം എച്ച് ഐ ഗവേഷകർ അവരുടെ മോഡലുകളുടെ പരിശീലനത്തിലും വിലയിരുത്തലിലും പങ്കെടുക്കുന്ന എല്ലാ വ്യക്തികളുടെയും ഡെമോഗ്രാഫിക് ഡാറ്റ രേഖപ്പെടുത്തണമെന്ന് രചയിതാക്കൾ ശുപാർശ ചെയ്തു.

കൂടാതെ, പക്ഷപാതം പരിഹരിക്കുന്നതിനും എൻഎൽപി മോഡലുകളുടെ പ്രാതിനിധ്യം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നതിന് പ്രാതിനിധ്യം കുറഞ്ഞ ഗ്രൂപ്പുകളുടെ അമിത സാമ്പിൾ അവർ ഊന്നിപ്പറഞ്ഞു.

കൂടാതെ, ഇടപെടൽ പഠനങ്ങളുടെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള തുടർച്ചയായ പ്രവർത്തനങ്ങളായി ചികിത്സയെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ അവർ ശുപാർശ ചെയ്തു, പ്രയോജനകരമായ ഫലങ്ങൾ സമ്പന്നമാക്കുന്നതിൽ സമയത്തിന്റെയും സന്ദർഭത്തിന്റെയും പ്രാധാന്യം ഊന്നിപ്പറഞ്ഞു. തിരിച്ചറിഞ്ഞ ക്ലിനിക്കൽ വിഭാഗങ്ങളെ ഒരു ഏകീകൃത മോഡലിലേക്ക് സമന്വയിപ്പിക്കുന്നത് ചികിത്സാ ശുപാർശകളുടെ സമ്പന്നത വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ അന്വേഷകരെ സഹായിക്കും.

അവലോകനം ചെയ്ത പഠനങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ നടപ്പാക്കി. എൻ എൽ പി മോഡലുകളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള പെരുമാറ്റം വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ഇത് അന്വേഷകരെ തടഞ്ഞു (ഇൻപുട്ടുകളിലുടനീളം).

എന്നിരുന്നാലും, ക്ലിനിക്കൽ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഡൊമെയ്നുകൾ തമ്മിലുള്ള തുടർച്ചയായ സഹകരണം ക്ലിനിക്കൽ അവലോകനം, മോഡൽ ട്യൂണിംഗ്, സാമാന്യവൽക്കരണം എന്നിവയിലൂടെ വ്യാഖ്യാനവും കൃത്യതയും തമ്മിലുള്ള വിടവ് സാവധാനം നികത്തും. ഭാവിയിൽ, സാധുവായ ചികിത്സാ തീരുമാന നിയമങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിനും കൃത്യതയുള്ള മരുന്നിന്റെ വാഗ്ദാനം നിറവേറ്റുന്നതിനും ഇത് സഹായിച്ചേക്കാം.

നിഗമനങ്ങൾ

മൊത്തത്തിൽ, എൻഎൽപി രീതികൾക്ക് എംഎച്ച്ഐ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കാനുള്ള കഴിവുണ്ട്. വ്യവസ്ഥാപരമായ വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിൽ അതിന്റെ പ്രൂഫ്-ഓഫ്-കൺസെപ്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വാഗ്ദാനം കാണിച്ചിട്ടുണ്ട്.

എന്നിരുന്നാലും, NLPxMHI ചട്ടക്കൂട് ഗവേഷണ രൂപകൽപ്പനകളെയും ശാഖകളെയും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിനാൽ, തുടർച്ചയായ പുരോഗതിക്കായി വലിയ സുരക്ഷിത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, ഒരു പൊതു ഭാഷ, ഇക്വിറ്റി പരിശോധനകൾ എന്നിവയുടെ പിന്തുണയും ആവശ്യമാണ്.

ഇത് മാനസികാരോഗ്യ രോഗങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തലുകളിലും ചികിത്സകളിലും വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുമെന്ന് രചയിതാക്കൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.