एआई-आधारित प्रणाली अनैच्छिक शारीरिक प्रतिक्रियाओं से अवसाद का पता लगाती है

दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय की एक बहु-विषयक टीम ने, जिसमें इंजीनियर, तंत्रिका वैज्ञानिक, भाषाविद् और मनोचिकित्सक शामिल थे, वर्तमान मनोचिकित्सा निदान की सीमाओं को दूर करने के लिए PRECOG परियोजना बनाई, जो व्यक्तिपरक प्रश्नावली और स्व-रिपोर्ट पर निर्भर करती है। प्रयोगों में, स्वयंसेवकों ने 160 भावनात्मक रूप से विविध कथन पढ़े और सहमति या असहमति व्यक्त की, जबकि उनकी शारीरिक प्रतिक्रियाएं तीन प्रकार के सेंसरों के माध्यम से लगातार दर्ज की गईं: मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि को मापने वाला एक 64-चैनल EEG, टकटकी की निगरानी करने वाला एक इन्फ्रारेड आई ट्रैकर, और पसीने की संरचना का आकलन करने के लिए त्वचा चालकता माप। गहरे तंत्रिका नेटवर्क ने एकत्रित आंकड़ों का विश्लेषण किया और अवसादग्रस्त विकारों से जुड़े स्थिर पैटर्न की पहचान की। EEG डिकोडिंग से पता चला कि नकारात्मक शब्दों के प्रसंस्करण में सबसे स्पष्ट असामान्यताएं मस्तिष्क में उन्हें पढ़ने के 300 से 600 मिलीसेकंड के बीच होती हैं, जबकि टकटकी विश्लेषण से पता चला कि स्वस्थ व्यक्ति नकारात्मक वाक्यांशों को पढ़ते समय 'असहमत' विकल्प की ओर स्पष्ट क्षैतिज आंखों की गति पैटर्न प्रदर्शित करते हैं, जबकि अवसादग्रस्त रोगी अराजक, बिखरी हुई या बाधित गतिविधियां दिखाते हैं। त्वचा चालकता डेटा के गणितीय प्रसंस्करण ने तनावपूर्ण शब्दों के प्रति परिवर्तित स्वायत्त प्रतिक्रियाओं का भी पता लगाया, जो सहानुभूति तंत्रिका तंत्र गतिविधि से संबंधित हैं। नया AI मंच अभ्यासरत मनोचिकित्सकों के लिए एक सहायक उपकरण के रूप में काम करने का इरादा रखता है, जो सटीक जैविक मापदंडों के आधार पर संकट की स्थितियों की भविष्यवाणी में सुधार कर सकता है। जानकारी पूरी तरह से शैक्षिक है, वैज्ञानिक अनुसंधान पर आधारित है, और व्यक्तिगत चिकित्सा सिफारिश नहीं है।