वाशिंगटन (एएनआई): एक अध्ययन के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ऑटिज्म-स्पेक्ट्रम-डिसऑर्डर">ऑटिज्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर का निदान कर सकती है। 'साइंटिफिक रिपोर्ट्स' एक पत्रिका है जिसने इस अध्ययन को प्रकाशित किया है।
स्थिति की जटिलता के कारण, ऑटिज्म-स्पेक्ट्रम-डिसऑर्डर">ऑटिज्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर (एएसडी) का निदान करना अभी भी एक कठिन मुद्दा है जिसके लिए उच्च योग्य चिकित्सकों की आवश्यकता होती है। मल्टीफैक्टोरियल न्यूरोडेवलपमेंटल डिसऑर्डर ऑटिज्म में लक्षणों की एक विस्तृत श्रृंखला होती है।
यह अध्ययन 500 लोगों के मस्तिष्क इमेजिंग डेटा पर आधारित था, जिनमें से लगभग आधे (242) को एएसडी का निदान किया गया था। डेटा पर मशीन लर्निंग तकनीक लागू की गई। लेख के अंतिम लेखक फ्रांसिस्को रोड्रिग्स ने कहा, "हमने कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग [एफएमआरआई] और इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम [ईईजी] डेटा एकत्र करके अपनी कार्यप्रणाली विकसित करना शुरू किया।" वह ब्राजील के साओ कार्लोस में साओ पाउलो विश्वविद्यालय के गणित और कंप्यूटर विज्ञान संस्थान (आईसीएमसी-यूएसपी) में प्रोफेसर हैं, और अनुसंधान में उनके योगदान को एफएपीईएसपी द्वारा समर्थित किया गया था।
रोड्रिग्स ने कहा, "हमने एएसडी वाले और बिना एएसडी वाले लोगों के मानचित्रों की तुलना की और पाया कि इस पद्धति का उपयोग करके निदान संभव था।"
शोधकर्ताओं ने इन मानचित्रों के साथ एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डाला। सीखे गए उदाहरणों के आधार पर, सिस्टम 95% से अधिक सटीकता के साथ यह निर्धारित करने में सक्षम था कि कौन से मस्तिष्क परिवर्तन एएसडी से जुड़े थे।
लेख में कहा गया है कि हालिया शोध में मशीन लर्निंग के आधार पर एएसडी का निदान करने के तरीकों का प्रस्ताव दिया गया है, लेकिन मस्तिष्क नेटवर्क संगठन को नजरअंदाज करते हुए एक एकल सांख्यिकीय पैरामीटर का उपयोग किया जाता है, जो इस अध्ययन में प्रदर्शित नवाचार है। मस्तिष्क मानचित्र या कॉर्टिकल नेटवर्क दिखाते हैं कि मस्तिष्क क्षेत्र कैसे जुड़े हुए हैं। इन नेटवर्कों पर शोध लगभग 20 साल पहले शुरू हुआ और इसने तंत्रिका विज्ञान की एक नई दृष्टि पेश की है। रोड्रिग्स ने कहा, "जिस तरह रुकावट वाली सड़क किसी क्षेत्र में यातायात को बदल देती है, उसी तरह बदलाव वाला मस्तिष्क व्यवहार में बदलाव लाता है।"
एफएमआरआई डेटा के विश्लेषण ने संज्ञानात्मक, भावनात्मक, सीखने और स्मृति प्रक्रियाओं से जुड़े मस्तिष्क के कुछ क्षेत्रों में परिवर्तनों पर प्रकाश डाला। एएसडी रोगियों के कॉर्टिकल नेटवर्क ने नियंत्रण की तुलना में अधिक अलगाव, सूचना का कम वितरण और कम कनेक्टिविटी प्रदर्शित की।
“कुछ साल पहले तक, एएसडी के लक्षणों को जन्म देने वाले परिवर्तनों के बारे में बहुत कम जानकारी थी। अब, हालांकि, एएसडी रोगियों में मस्तिष्क परिवर्तन को कुछ व्यवहारों से जुड़ा हुआ माना जाता है, हालांकि शारीरिक शोध से पता चलता है कि परिवर्तनों को देखना मुश्किल है, जिससे हल्के एएसडी का निदान करना अधिक कठिन हो जाता है। रोड्रिग्स ने कहा, हमारा अध्ययन नवीन पद्धतियों के विकास में एक महत्वपूर्ण कदम है जो हमें इस न्यूरोडाइवर्जेंस की गहरी समझ प्राप्त करने में मदद कर सकता है।
कार्यप्रणाली विकासाधीन है और इसे लागू करने में वर्षों लगेंगे। फिर भी, यह मस्तिष्क संबंधी मतभेदों को समझने में योगदान देगा और भविष्य में विशेषज्ञों की सहायता के लिए उपयोगी होगा, खासकर नैदानिक अनिश्चितता से जुड़े मामलों में।
रोड्रिग्स के लिए, अध्ययन एएसडी मस्तिष्क परिवर्तनों से कैसे संबंधित है, इसकी गहरी समझ में एक छोटा सा योगदान है। इस स्वचालित निदान पद्धति को व्यवहार में लाने के लिए बहुत अधिक शोध की आवश्यकता है। एएसडी के अलावा अन्य स्थितियों के निदान के लिए ब्रेन मैपिंग उपयोगी हो सकती है। पिछले काम से पता चलता है कि मस्तिष्क मानचित्रों का उपयोग काफी सटीकता के साथ सिज़ोफ्रेनिया का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है।
“हमने एक दशक पहले मानसिक विकारों की पहचान करने के लिए नए तरीके विकसित करना शुरू किया था। हमने पाया कि मस्तिष्क नेटवर्क और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके सिज़ोफ्रेनिया के निदान में काफी सुधार किया जा सकता है। हमने हाल ही में अल्जाइमर रोग की जांच के लिए पद्धति के उपयोग का भी अध्ययन किया और पाया कि सटीक स्वचालित निदान संभव है, ”रोड्रिग्स ने जर्नल ऑफ न्यूरल इंजीनियरिंग में 2022 में रिपोर्ट किए गए एक अध्ययन का जिक्र करते हुए कहा।
कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जैसे छोटे डेटाबेस और डेटा एकत्र करने की कठिनाई, लेकिन एक सामान्य पद्धति के रूप में यह वैज्ञानिकों को कई स्थितियों को समझने में मदद कर सकती है, और समूह का एक लक्ष्य मानसिक विकारों के बीच संबंधों की जांच करना है।
"मस्तिष्क परिवर्तन के मामले में सिज़ोफ्रेनिया और अल्जाइमर कितने समान हैं? यदि हम मानसिक विकारों के बीच सहसंबंध पा सकते हैं, तो हम विभिन्न स्थितियों के लिए नई दवाएं और समान उपचार विकसित करने में सक्षम हो सकते हैं, या यहां तक कि एक स्थिति के लिए उपचार को दूसरे में उपयोग करने के लिए अनुकूलित कर सकते हैं। रोड्रिग्स ने कहा, हम इससे काफी दूर हैं, लेकिन आगे का रास्ता आशाजनक है।
शोधकर्ता इस बात की बेहतर समझ की उम्मीद करते हैं कि मस्तिष्क में होने वाले परिवर्तन व्यवहार को कैसे प्रभावित करते हैं, जिससे अधिक मानवीय और कुशल उपचार के साथ-साथ और भी अधिक उपचार संभव हो सके