पार्किंसंस रोग आमतौर पर मोटर फ़ंक्शन के नुकसान से जुड़ा होता है – हाथ कांपना, मांसपेशियों में अकड़न या संतुलन की समस्याएं। केटीयू के मल्टीमीडिया इंजीनियरिंग विभाग के एक शोधकर्ता मस्केलिनास के अनुसार, जैसे-जैसे मोटर गतिविधि घटती है, वैसे-वैसे वोकल कॉर्ड्स, डायाफ्राम और फेफड़ों का कार्य भी घटता है: “भाषण में परिवर्तन अक्सर मोटर फ़ंक्शन विकारों से पहले भी होते हैं, यही कारण है कि परिवर्तित भाषण रोग का पहला संकेत हो सकता है।”
एआई भाषा डेटाबेस का विस्तार करना
एलएसएमयू फैकल्टी ऑफ मेडिसिन में कान, नाक और गला विभाग के प्रोफेसर विर्जिलिजस उलोजस के अनुसार, पार्किंसंस रोग के शुरुआती चरण वाले रोगी शांत तरीके से बोल सकते हैं, जो नीरस, कम अभिव्यंजक, धीमा भी हो सकता है। और अधिक खंडित, और कान से नोटिस करना बहुत मुश्किल है।
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जैसे-जैसे रोग बढ़ता है, कर्कशता, हकलाना, शब्दों का धीमा उच्चारण और शब्दों के बीच विराम का नुकसान अधिक स्पष्ट हो सकता है। इन लक्षणों को ध्यान में रखते हुए लिथुआनियाई शोधकर्ताओं की एक संयुक्त टीम ने बीमारी का पहले पता लगाने के लिए एक प्रणाली विकसित की है।
केटीयू के शोधकर्ता मास्केलिनास कहते हैं, “हम रोगी की नियमित जांच के लिए कोई विकल्प नहीं बना रहे हैं – हमारी पद्धति रोग के शीघ्र निदान की सुविधा और उपचार की प्रभावशीलता को ट्रैक करने के लिए डिज़ाइन की गई है।”
उनके अनुसार, पार्किंसंस रोग और भाषण असामान्यताओं के बीच की कड़ी डिजिटल सिग्नल विश्लेषण की दुनिया के लिए नई नहीं है – यह 1960 के दशक से ज्ञात और शोधित है। हालाँकि, जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ती है, भाषण से अधिक जानकारी निकालना संभव होता जा रहा है।
अपने अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने भाषण संकेतों का विश्लेषण और आकलन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग किया, जहां गणना की जाती है और घंटों के बजाय सेकंड में निदान किया जाता है। यह अध्ययन भी अनूठा है – परिणाम लिथुआनियाई भाषा की बारीकियों के अनुरूप हैं, इस तरह एआई भाषा डेटाबेस का विस्तार होता है।
एल्गोरिथ्म भविष्य में एक मोबाइल ऐप बन जाएगा
अध्ययन की प्रगति के बारे में बात करते हुए, एलएसएमयू फैकल्टी ऑफ मेडिसिन में कान, नाक और गले विभाग के लेक्चरर किप्रास प्रिबुसिस ने जोर देकर कहा कि यह केवल पार्किंसंस के पहले से ही निदान किए गए रोगियों पर किया गया था: “अब तक, हमारा दृष्टिकोण है एक भाषण नमूने का उपयोग करके पार्किंसंस को स्वस्थ लोगों से अलग करने में सक्षम। यह एल्गोरिथम पहले प्रस्तावित की तुलना में अधिक सटीक भी है।”
ध्वनिरोधी बूथ में, स्वस्थ और पार्किंसंस रोगियों के भाषण को रिकॉर्ड करने के लिए एक माइक्रोफोन का उपयोग किया गया था, और एक इन रिकॉर्डिंग का मूल्यांकन करके सिग्नल प्रोसेसिंग करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम “सीखा”। शोधकर्ता इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि एल्गोरिदम को शक्तिशाली हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं होती है और इसे भविष्य में एक मोबाइल ऐप में स्थानांतरित किया जा सकता है।
“हमारे परिणाम, जो पहले ही प्रकाशित हो चुके हैं, में बहुत उच्च वैज्ञानिक क्षमता है। निश्चित रूप से, रोज़मर्रा के नैदानिक अभ्यास में इसे लागू करने से पहले अभी भी एक लंबा और चुनौतीपूर्ण रास्ता तय करना है,” मास्केलिनास कहते हैं।
शोधकर्ता के अनुसार, अगले कदमों में अधिक डेटा एकत्र करने के लिए रोगियों की संख्या में वृद्धि करना और यह निर्धारित करना शामिल है कि क्या प्रस्तावित एल्गोरिदम पार्किंसंस के शुरुआती निदान के लिए उपयोग की जाने वाली वैकल्पिक विधियों से बेहतर है। इसके अलावा, यह जांचना आवश्यक होगा कि एल्गोरिदम न केवल प्रयोगशाला जैसे वातावरण में बल्कि डॉक्टर के कार्यालय या रोगी के घर में भी अच्छा काम करता है या नहीं।
स्रोत: यूरेकालर्ट
