बालपणीची भाषा पद्धती पुढील मानसिक आरोग्य जोखमीचा अंदाज देऊ शकतात

निदानाच्या वर्षांपूर्वीच बोलण्याच्या पद्धती धोका दर्शवू शकतात

स्टॅनफोर्डच्या संशोधकांच्या मते, मुलं ताणतणावपूर्ण अनुभवांबद्दल कसे बोलतात हे भविष्यातील मानसिक आरोग्य जोखमीचे सुरुवातीचे संकेत देऊ शकते, कदाचित नैराश्य किंवा चिंता औपचारिकपणे निदान होण्याच्या अनेक वर्षे आधी. Nature Mental Health मध्ये प्रकाशित अभ्यासात, टीमने 9 ते 13 वयोगटातील 200 हून अधिक मुलांच्या रेकॉर्ड केलेल्या मुलाखतींचे विश्लेषण करण्यासाठी natural language processing models वापरले. त्यानंतर या models ने त्या मुलांपैकी कोणांना सहा वर्षांनंतर मानसिक आरोग्य स्थिती विकसित होईल, याचा अंदाज लावला.

हा निष्कर्ष महत्त्वाचा आहे, कारण किशोरावस्था हा काळ असतो जेव्हा नैराश्य आणि चिंता अनेकदा दिसू लागतात, तरीही लक्षणे गंभीर होण्यापूर्वी कोणती मुले सर्वाधिक असुरक्षित आहेत हे ओळखण्यासाठी चिकित्सकांकडे अजून मर्यादित साधने आहेत. संशोधकांच्या मते, हे नवीन काम तुलनेने स्वस्त, scalable, आणि मुलं नैसर्गिकरित्या करत असलेल्या गोष्टीवर आधारित screening approach दर्शवते: बोलणे.

अभ्यास कसा केला गेला

संशोधन टीमने अशा मुलाखतींचे मूल्यमापन केले ज्यात मुलांनी त्यांच्या आयुष्यातील ताणतणावपूर्ण घटनांचे वर्णन केले होते. transcripts वर चार वेगवेगळे language models लागू करण्यात आले. त्या models मध्ये system नंतरच्या मानसिक आरोग्य परिणामांचा अंदाज लावण्यात अत्यंत अचूक ठरला, आणि त्याच सामग्रीचे परीक्षण करणाऱ्या मानवी तज्ज्ञांच्या पॅनेलपेक्षा सरस ठरला.

अभ्यासातील एक मुख्य निष्कर्ष असा की भाकितक्षम मूल्य मुलांनी काय सांगितले यापेक्षा ते कसे सांगितले यामध्ये अधिक होते. “and,” “to,” आणि “but” सारख्या छोट्या connector words चा वापर यासह speech ची रचना, वर्णन केलेल्या ताणतणावपूर्ण घटनांच्या विशिष्ट तपशीलांपेक्षा अधिक माहितीपूर्ण ठरली.

हा फरक महत्त्वाचा आहे. याचा अर्थ models ने केवळ नाट्यमय किंवा स्पष्टपणे गंभीर stressors अनुभवलेल्या मुलांनाच ओळखले नाही. त्याऐवजी, ते language organization patterns शोधत होते जे मुल ताण मानसिक पातळीवर कसा प्रक्रिया करतो याचे प्रतिबिंब असू शकतात. प्रत्यक्षात, याचा अर्थ असा की मूलभूत अनुभव कितीही वेगळे असले तरी speech-based assessment उपयुक्त ठरू शकते.

speech analysis मध्ये संशोधकांना आशा का दिसते

Stanford School of Humanities and Sciences मधील neuroscience doctoral student आणि अभ्यासाचे lead author Chase Antonacci यांनी सांगितले की हे परिणाम असे tools तयार करण्यासाठी proof of concept देतात जे निदानापूर्वी जोखमीची चिन्हे ओळखू शकतात. ही सध्याच्या पद्धतीतील एक महत्त्वाची पोकळी आहे. anxiety आणि depressive disorders जेव्हा क्लिनिकलदृष्ट्या स्पष्ट होतात, तेव्हा उपचार आधीच अधिक कठीण झालेले असू शकतात, आणि मूल वर्षानुवर्षे झगडत असू शकते.

जोखीम मोजण्याच्या विद्यमान पद्धती एकतर मोठ्या प्रमाणावर वापरण्यास कठीण आहेत किंवा अधिक सखोल प्रक्रियांना मागतात. clinician assessments उपयुक्त ठरू शकतात, पण त्या वेळखाऊ असतात आणि प्रशिक्षित व्यावसायिकांवर अवलंबून असतात. इतर अधिक objective methods मध्ये blood draws, cortisol मोजणे, physiological stress responses चे निरीक्षण, किंवा telomere length तपासणे यांचा समावेश होतो. या पद्धतींमध्ये भाकितक्षम मूल्य असू शकते, पण त्यांना विशेष उपकरणे, प्रयोगशाळेची क्षमता, किंवा अधिक invasive data collection आवश्यक असते.

Speech वेगळ्या श्रेणीत येते. ते गोळा करणे तुलनेने सोपे, अनेक जैविक मापनांपेक्षा स्वस्त, आणि मोठ्या लोकसंख्येत तैनात करण्यास सक्षम आहे. याचा अर्थ ते clinical judgment ची जागा घेण्यासाठी तयार आहे असा नाही. पण याचा अर्थ असा की ते जवळून follow-up आवश्यक असलेल्या मुलांना ओळखण्यासाठी practical front-end tool बनू शकते.

models प्रत्यक्षात काय ओळखत असावेत

connector words स्वतःच नंतर मानसिक आरोग्य समस्या निर्माण करतात, असा दावा अभ्यास करत नाही. अधिक संभाव्य अर्थ असा की सूक्ष्म भाषिक patterns खोल cognitive किंवा emotional processes साठी proxy म्हणून काम करतात. sentence construction, मुले आठवणी कशा मांडतात, लक्ष कसे नियंत्रित करतात, कठीण घटनांचे अर्थ कसे लावतात, किंवा ताण सांगताना भावना आणि तथ्य यांच्यात कसे हलतात, हे दर्शवू शकते.

हे खरे असल्यास, language analysis महत्त्वाची ठरू शकते कारण ती अशी संकेत ओळखते जी मानवी श्रोत्यांना सातत्याने मोजणे कठीण जाते. एखादा clinician किंवा teacher मुल अस्वस्थ, एकटा, किंवा असामान्यपणे भावनाशून्य वाटतो हे लक्षात घेऊ शकतो. पण machine learning systems शेकडो मुलाखतींमधील speech च्या पुनरावृत्ती होणाऱ्या संरचनात्मक वैशिष्ट्यांचे मोजमाप करू शकतात आणि त्या patterns ची नंतरच्या परिणामांशी तुलना करू शकतात, अशा प्रमाणात जे माणसे एकटीने करू शकत नाहीत.

हाच फायदा models ने मानवी तज्ज्ञांच्या पॅनेलपेक्षा चांगले का काम केले, हेही स्पष्ट करतो. तज्ज्ञांचा निर्णय महत्त्वाचा राहतो, विशेषतः प्रत्यक्ष उपचाराच्या ठिकाणी जिथे संदर्भ महत्त्वाचा असतो. तरीही, हा अभ्यास सूचित करतो की रोजच्या बोलण्यात लपलेले statistical patterns अशी माहिती ठेवू शकतात जी प्रशिक्षित निरीक्षकांच्या लक्षात येत नाही किंवा कानाने विश्वासार्हपणे मोजता येत नाही.

संभाव्य उपयोग आणि सावधगिरी

हे निष्कर्ष मोठ्या आणि अधिक वैविध्यपूर्ण populations मध्येही टिकले, तर शाळा, pediatric systems, आणि community health programs speech-based tools चा वापर लवकर intervention साठी करू शकतील. एखादे मूल नियमित संभाषणात किंवा structured interview मध्ये ताणतणावपूर्ण घटनेचे वर्णन करत असेल, तर model उच्च धोका असा अंदाज लावण्यासाठी पुरेशी भाषा तयार होऊ शकते, आणि अधिक सविस्तर मूल्यांकनाची गरज निर्माण होऊ शकते.

ही शक्यता आकर्षक असली तरी ती स्पष्ट प्रश्नही निर्माण करते. speech-based systems वयगट, dialects, languages, आणि सामाजिक वातावरणांमध्ये काळजीपूर्वक validate करावे लागतील. मुलं ताणाबद्दल बोलत असलेल्या recordings अतिशय संवेदनशील असल्यामुळे मजबूत privacy protections आवश्यक आहेत. एका research sample मध्ये चांगले काम करणारे tool मोठ्या प्रमाणावर वापरण्यास आपोआप तयार नसते.

या सावधगिरी असूनही, Stanford अभ्यास एक महत्त्वाचे पाऊल आहे. तो प्रारंभिक मानसिक आरोग्य ओळख एका अशा संकेताभोवती पुन्हा परिभाषित करतो जो मानवीही आहे आणि उपलब्धही: रोजच्या भाषेतील लपलेले patterns. एखादा disorder विकसित झाल्यानंतर दिसणाऱ्या लक्षणांवरच अवलंबून न राहता, संशोधक निदानापूर्वीच्या शांत वर्षांत धोका ओळखण्याचा मार्ग सुचवत आहेत.

मुलांमधील भविष्यातील मानसिक आरोग्य समस्यांसाठी scalable, objective indicators शोधण्यात दीर्घकाळ अडचण येत असलेल्या क्षेत्रासाठी हा बदल महत्त्वाचा ठरू शकतो. हा अभ्यास बालमानसिक आरोग्य उपचारांचा प्रश्न सोडवत नाही. पण तो असे सुचवतो की लवकर मदतीचा मार्ग अधिक काळजीपूर्वक ऐकण्यातून, आणि मानवांना प्रामुख्याने कथा ऐकू येते त्या ठिकाणी रचना ऐकू शकणाऱ्या tools मधून सुरू होऊ शकतो.

हा लेख Medical Xpress च्या रिपोर्टिंगवर आधारित आहे. मूळ लेख वाचा.