এটা ক্রমশ স্পষ্ট হয়ে উঠছে যে আমাদের দৈনন্দিন জীবনের সাধারণ অভ্যাস – যেমন বন্ধুর কাছে দ্রুত ভয়েস নোট পাঠানো – শীঘ্রই আমাদের মানসিক স্বাস্থ্য বোঝার মূল চাবিকাঠি হতে পারে। ২১ জানুয়ারী, ২০২৬ তারিখে PLOS Mental Health-এ প্রকাশিত আকর্ষণীয় নতুন গবেষণা অনুসারে, একটি নতুন মেডিকেল AI মডেল প্রমাণ করেছে যে এটি শুধুমাত্র ছোট হোয়াটসঅ্যাপ অডিও রেকর্ডিং শুনেই চমকপ্রদ নির্ভুলতার সাথে বড় ধরনের বিষণ্ণতাজনিত ব্যাধি সনাক্ত করতে পারে।
ব্রাজিলের সান্তা কাসা দে সাও পাওলো স্কুল অফ মেডিকেল সায়েন্সেসের ভিক্টর এইচও ওটানি সহ গবেষকদের নেতৃত্বে পরিচালিত এই গবেষণায় দেখা গেছে যে তাদের এআই ৯১.৯% নির্ভুলতার সাথে মহিলা অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে বিষণ্ণতা সনাক্ত করতে পারে। এআই-এর জন্য যা প্রয়োজন তা হল তাদের সপ্তাহ কেমন গেল তা বর্ণনাকারী ব্যক্তির একটি সহজ রেকর্ডিং।
ভয়েস নোটগুলিকে গুরুত্বপূর্ণ তথ্যে রূপান্তর করা
আমরা প্রায়শই বিষণ্ণতাকে লুকানো বা অভ্যন্তরীণ কিছু বলে মনে করি, কিন্তু এটি আমাদের কথা বলার ধরণে চিহ্ন রেখে যায় – স্বর, গতি এবং শক্তির পরিবর্তন যা প্রায়শই মানুষের কানের পক্ষে সচেতনভাবে গ্রহণ করা খুব সূক্ষ্ম। গবেষণা দলটি পরীক্ষা করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে যে মেশিন লার্নিং এই "অ্যাকোস্টিক বায়োমার্কার"গুলিকে বন্য অবস্থায় সনাক্ত করতে পারে কিনা।
তারা বাস্তব-বিশ্বের তথ্য ব্যবহার করে সাতটি ভিন্ন AI মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দিয়েছে। প্রশিক্ষণ পর্বের জন্য, তারা কেবল জীবাণুমুক্ত, ক্লিনিকাল রেকর্ডিং ব্যবহার করেনি। তারা হোয়াটসঅ্যাপের মাধ্যমে প্রেরিত প্রকৃত ভয়েস বার্তাগুলি সংগ্রহ করেছে। কিছু মেজর ডিপ্রেশনে আক্রান্ত রোগীদের কাছ থেকে তাদের ডাক্তারদের কাছে আপডেট পাঠিয়েছে, অন্যরা একটি নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠী থেকে নিয়মিত চ্যাট বার্তা পাঠিয়েছে। স্বাভাবিক, স্বতঃস্ফূর্ত বক্তৃতার এই ব্যবহার অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি প্রতিফলিত করে যে লোকেরা তাদের দৈনন্দিন জীবনে আসলে কেমন শব্দ করে, পরীক্ষার জন্য "পারফর্ম" করার চেষ্টা করার সময় তারা কেমন শব্দ করে তা নয়।
এখানেই ফলাফলগুলি বিশেষভাবে আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে – এবং কিছুটা জটিল। পুরুষদের তুলনায় মহিলাদের রোগ নির্ণয়ের ক্ষেত্রে মডেলটি উল্লেখযোগ্যভাবে ভালো ছিল। "আপনার সপ্তাহ বর্ণনা করুন" রেকর্ডিং বিশ্লেষণ করার সময়, মহিলা অংশগ্রহণকারীদের জন্য AI চিত্তাকর্ষক 91.9% নির্ভুলতা হারে পৌঁছেছে। পুরুষদের ক্ষেত্রে, নির্ভুলতা প্রায় 75% এ নেমে এসেছে।
এই ব্যবধান কেন বিদ্যমান তা নিয়ে গবেষকদের কয়েকটি তত্ত্ব রয়েছে। প্রথমত, তাদের ডেটাসেটে পুরুষদের তুলনায় নারীর সংখ্যা বেশি ছিল, যার অর্থ হল AI-তে নারীর কণ্ঠস্বর শোনার অভ্যাস বেশি ছিল। তবে এমনও সম্ভাবনা রয়েছে যে পুরুষ এবং মহিলারা ভিন্নভাবে কণ্ঠস্বরে বিষণ্ণতা প্রকাশ করেন, অথবা AI যে নির্দিষ্ট অ্যাকোস্টিক প্যাটার্নগুলি সন্ধান করতে শিখেছে তা মহিলাদের বক্তৃতায় বেশি স্পষ্ট।
মজার ব্যাপার হল, যখন গবেষকরা কাজটি সহজ করে এক থেকে দশ পর্যন্ত গণনা করতে বললেন, তখন লিঙ্গ বৈষম্য কমে গেল। মহিলাদের ক্ষেত্রে নির্ভুলতা ছিল ৮২% এবং পুরুষদের ক্ষেত্রে ছিল ৭৮%। এর থেকে বোঝা যায় যে স্বতঃস্ফূর্ত বক্তৃতা ("আপনার সপ্তাহ সম্পর্কে বলুন") আরও সমৃদ্ধ আবেগগত তথ্য প্রদান করে, তবে এটি আরও পরিবর্তনশীল বিষয়গুলিও উপস্থাপন করে যা কে কথা বলছে তার উপর নির্ভর করে মডেলটিকে বিভ্রান্ত করতে পারে।
মানসিক স্বাস্থ্যের জন্য একটি "চেক ইঞ্জিন লাইট"
এই প্রযুক্তির সম্ভাব্য প্রভাব ব্যাপক, বিশেষ করে নিম্ন-আয়ের অঞ্চল বা এমন জায়গাগুলির জন্য যেখানে মনোরোগ বিশেষজ্ঞের সাথে দেখা করা কঠিন বা ব্যয়বহুল। বিশ্বব্যাপী মানসিক স্বাস্থ্যের সংস্থানগুলি খুব কম, এবং কলঙ্ক প্রায়শই মানুষকে সংকটে না পড়া পর্যন্ত সাহায্য চাইতে বাধা দেয়।
কল্পনা করুন যে আপনি প্রতিদিন যে অ্যাপটি ব্যবহার করেন তা যদি আপনার মনের জন্য এক ধরণের "চেক ইঞ্জিন লাইট" হিসেবে কাজ করতে পারে, তাহলে আপনাকে সাহায্য চাইতে হবে কারণ এটি লক্ষ্য করে যে আপনার কণ্ঠস্বর এমনভাবে পরিবর্তিত হয়েছে যা বিষণ্ণতার সাথে সম্পর্কিত। গবেষকরা, যাদের মধ্যে সিনিয়র লেখক লুকাস মার্কেসও রয়েছেন, বিশ্বাস করেন যে এই টুলটি ডাক্তারদের প্রতিস্থাপন করবে না বরং একটি শক্তিশালী, কম খরচের স্ক্রিনিং পদ্ধতি হিসেবে কাজ করতে পারে। এটি পটভূমিতে কাজ করে, একটি মাধ্যম – ভয়েস নোট – ব্যবহার করে যা কোটি কোটি মানুষ ইতিমধ্যেই ব্যবহার করতে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করে।
অবশ্যই, এখনও অনেক কাজ বাকি। দলটি এখন তাদের পরীক্ষা-নিরীক্ষা আরও বিস্তৃত করার চেষ্টা করছে যাতে লিঙ্গ বৈষম্য দূর করার জন্য আরও বৈচিত্র্যময় গোষ্ঠী এবং ভাষা অন্তর্ভুক্ত করা যায়। কিন্তু মূল ধারণাটি বিপ্লবী: আপনার পকেটে থাকা ডিভাইসটি শীঘ্রই বুঝতে পারে যে আপনি নিজের কাছে স্বীকার করার আগেই আপনি লড়াই করছেন।
"আপনার হোয়াটসঅ্যাপ ভয়েস নোটগুলি বিষণ্ণতার প্রাথমিক লক্ষণগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে" পোস্টটি প্রথমে ডিজিটাল ট্রেন্ডসে প্রকাশিত হয়েছিল।