কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে প্রাথমিক বিষণ্নতা শনাক্তকরণ: মুখের অভিব্যক্তির সূক্ষ্ম বিশ্লেষণ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহার করে তরুণ প্রাপ্তবয়স্কদের মধ্যে বিষণ্নতার প্রাথমিক লক্ষণগুলি শনাক্ত করার একটি অভিনব ও অ-আক্রমণাত্মক পদ্ধতি উদ্ভাবিত হয়েছে। জাপানের ওয়াসেদা বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা মুখের অভিব্যক্তির সূক্ষ্ম বিশ্লেষণ করে এই যুগান্তকারী প্রযুক্তিটি তৈরি করেছেন, যা শিক্ষাপ্রতিষ্ঠান এবং কর্মক্ষেত্রে মানসিক স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণে নতুন দিগন্ত উন্মোচন করতে পারে। এই গবেষণাটি বৈজ্ঞানিক প্রতিবেদন (Scientific Reports) জার্নালে প্রকাশিত হয়েছিল।

এই গবেষণায় নেতৃত্ব দেন সহযোগী অধ্যাপক এরিকো সুগিমোরি এবং ডক্টরাল গবেষক মায়ু ইয়ামাগুচি। তাঁরা ৬৪ জন জাপানি স্নাতক শিক্ষার্থীর স্ব-পরিচয় ভিডিও রেকর্ড করিয়েছিলেন। এই ভিডিওগুলি বিশ্লেষণ করে এআই বিষণ্নতার উপসর্গের সঙ্গে যুক্ত নির্দিষ্ট পেশী সঞ্চালনের ধরণ চিহ্নিত করেছে, যা সাধারণ মানুষের চোখে ধরা পড়ে না। এই সূক্ষ্ম ইঙ্গিতগুলির মধ্যে ছিল ভ্রু-এর ভেতরের অংশ সামান্য ওঠানো, ঠোঁট ও মুখের নির্দিষ্ট নড়াচড়া এবং চোখের পাতা সামান্য উঁচু হওয়া বা ঠোঁট প্রসারিত হওয়ার মতো ক্রিয়া।

গবেষণায় দেখা গেছে, যে সকল শিক্ষার্থীর মধ্যে সাবথ্রেশহোল্ড বিষণ্নতা (Subthreshold Depression বা StD) বা হালকা বিষণ্নতার লক্ষণ ছিল, তাদের সহপাঠীরা ভিডিওতে তাদের কম বন্ধুত্বপূর্ণ, কম অভিব্যক্তিপূর্ণ এবং কম পছন্দনীয় বলে রেটিং দিয়েছিলেন। তবে মজার বিষয় হলো, এই শিক্ষার্থীদের কৃত্রিম বা নার্ভাস মনে হয়নি। এই অতি সূক্ষ্ম পেশী সঞ্চালনগুলি বিষণ্নতার মাত্রার সাথে দৃঢ়ভাবে সম্পর্কযুক্ত ছিল, যা প্রমাণ করে যে হালকা বিষণ্নতাও মুখের অভিব্যক্তিতে দৃশ্যমান পরিবর্তন আনে।

গবেষকরা মনে করেন, এই অভিনব পদ্ধতিটি স্বল্প খরচে এবং অ-আক্রমণাত্মক হওয়ায় মানসিক স্বাস্থ্য স্ক্রিনিং-এর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। পূর্বে শারীরিক সংকেত বা বক্তৃতা ডেটা সংগ্রহের প্রচেষ্টা চললেও, মুখের ভাব বিশ্লেষণ একটি নতুন মাত্রা যোগ করেছে। এই অগ্রগতি মানসিক স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণে প্রযুক্তির শক্তিকে কাজে লাগানোর ইঙ্গিত দেয়, যা প্রাথমিক পর্যায়েই প্রয়োজনীয় সহায়তা প্রদানে সহায়ক হতে পারে।

তবে গবেষকরা একটি গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতার কথা তুলে ধরেছেন: এই গবেষণাটি শুধুমাত্র জাপানি শিক্ষার্থীদের উপর পরিচালিত হয়েছিল। আবেগ প্রকাশের ক্ষেত্রে সাংস্কৃতিক রীতিনীতি বড় ভূমিকা পালন করে, তাই এই মডেলটি অন্যান্য দেশে ব্যবহারের আগে স্থানীয় প্রেক্ষাপট অনুযায়ী মানিয়ে নেওয়া প্রয়োজন হতে পারে।