जापान के वासेडा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक नवीन, गैर-आक्रामक तकनीक विकसित की है जो युवा वयस्कों में अवसाद के प्रारंभिक लक्षणों का पता लगाने के लिए चेहरे के हाव-भाव का विश्लेषण करती है। यह प्रगति मानसिक स्वास्थ्य निगरानी के क्षेत्र में एक नया मार्ग प्रशस्त करती है, जिससे सतह के नीचे दबी भावनाओं को समझने का अवसर मिलता है।
शोधकर्ताओं ने विश्वविद्यालय के छात्रों द्वारा दिए गए छोटे आत्म-परिचय वीडियो का विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग किया। इस विश्लेषण में, उन्होंने विशिष्ट मांसपेशी गति पैटर्न की पहचान की जो अवसादग्रस्तता के लक्षणों से जुड़े हुए हैं। इन सूक्ष्म गैर-मौखिक संकेतों में भौंहों का अंदर की ओर उठना और होंठों तथा मुंह की विशेष गतिविधियाँ शामिल थीं, जिन्हें अक्सर सामान्य अवलोकन में छूट दिया जाता है। यह खोज दर्शाती है कि आंतरिक स्थिति बाहरी अभिव्यक्ति को किस प्रकार सूक्ष्म रूप से प्रभावित करती है, भले ही व्यक्ति सचेत रूप से इसे छिपाने का प्रयास करे।
अध्ययन में एसोसिएट प्रोफेसर एरिको सुगिमोरी और डॉक्टरेट छात्र मायू यामागुची सहित वासेडा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने 64 जापानी छात्रों का उपयोग किया। उन्होंने पाया कि एआई प्रणाली उन सूक्ष्म अभिव्यक्तियों को पकड़ सकती है जिन्हें प्रशिक्षित मानव पर्यवेक्षक भी लगातार चूक जाते हैं। जिन छात्रों में अवसाद के उप-नैदानिक लक्षण (सबथ्रेशोल्ड डिप्रेशन) थे, उन्हें उनके साथियों ने कम मिलनसार, कम अभिव्यंजक और कम मनभावन माना था, हालाँकि वे स्पष्ट रूप से नकारात्मक नहीं दिखते थे। एआई द्वारा पता लगाए गए सूक्ष्म आंदोलनों, जैसे कि आंतरिक भौंह उठाना, ऊपरी पलक उठाना, होंठ फैलाना और मुंह खोलने की क्रियाएं, अवसाद स्कोर के साथ दृढ़ता से जुड़ी हुई थीं।
यह तकनीकी प्रगति शैक्षिक और व्यावसायिक परिवेशों में मानसिक स्वास्थ्य संकेतकों की सुलभ ट्रैकिंग को संभव बनाती है, जिससे संभावित रूप से शीघ्र हस्तक्षेप किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण मानसिक स्वास्थ्य की देखभाल में एक महत्वपूर्ण अंतराल को भरता है, जहाँ प्रारंभिक अवस्था के लक्षण अक्सर अनदेखे रह जाते हैं। इस तरह की तकनीक का उपयोग स्कूलों, विश्वविद्यालयों और कार्यस्थलों में मानसिक स्वास्थ्य की जाँच के लिए किया जा सकता है, जिससे समय पर सहायता और देखभाल सुनिश्चित हो सके।