उदासी के निदान को "दृश्य" करने वाला AI सॉफ़्टवेयर विकसित हुआ - स्वास्थ्य, श्रम और कल्याण मंत्रालय ने देश में पहली बार चिकित्सा अनुमोदन दिया।

अनुक्रमणिका

1. अनुमोदन की पृष्ठभूमि और महत्व

2. तंत्र: fMRI × AI के माध्यम से "अवसाद स्कोर" की गणना

3. विकास का इतिहास――10 वर्षों से अधिक का डेटा संग्रहण और शिक्षण

4. दवा अनुमोदन की प्रक्रिया और भविष्य की समय-सारणी

5. मानसिक चिकित्सा में तीन प्रभाव

6. क्लिनिकल सेटिंग में संचालन की छवि

7. शेष चुनौतियाँ: सटीकता, पूर्वाग्रह, नैतिकता, गोपनीयता

8. अंतरराष्ट्रीय प्रवृत्तियों की तुलना और जापान की विशिष्टता

9. भविष्य की दृष्टि: बीमा सूचीकरण, रोग विस्तार, ड्रग डिस्कवरी सहयोग

10. सारांश――AI और मानसिक चिकित्सा DX के एकीकरण की ओर

1. अनुमोदन की पृष्ठभूमि और महत्व

हाल के वर्षों में, "SaMD (Software as a Medical Device)" के रूप में AI और डिजिटल बायोमार्कर का उपयोग तेजी से बढ़ा है। विशेष रूप से मानसिक विकारों के क्षेत्र में वस्तुनिष्ठ संकेतकों की कमी एक दीर्घकालिक चुनौती रही है। स्वास्थ्य मंत्रालय द्वारा हाल ही में अनुमोदित सॉफ़्टवेयर, अवसाद निदान को संख्यात्मक रूप से "दृश्य" बनाने वाला जापान का पहला चिकित्सा उपकरण है, और यह मानसिक चिकित्सा के DX का प्रतीकात्मक घटना कहा जा सकता है।mainichi.jpmainichi.jp

2. तंत्र: fMRI × AI के माध्यम से "अवसाद स्कोर" की गणना

• अतिरिक्त शूटिंग 10 मिनट: सामान्य MRI परीक्षण में कार्यात्मक fMRI को 10 मिनट के लिए जोड़ा जाता है।

• AI विश्लेषण: मस्तिष्क गतिविधि पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया जाता है, और इसे सामान्य मस्तिष्क से अंतर सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

• आउटपुट: 0 से 100 अंक के "अवसाद स्कोर" और अनुमानित संभावना को प्रदर्शित किया जाता है। नैदानिक परीक्षणों में लगभग 70% की भेदभाव सटीकता दिखाई गई।plus-web3.com

3. विकास का इतिहास――10 वर्षों से अधिक का डेटा संग्रहण और शिक्षण

मित्सुओ कावाहिटो (ATR ब्रेन इन्फॉर्मेशन कम्युनिकेशन रिसर्च इंस्टीट्यूट) के नेतृत्व में टीम ने 2008 से 2018 के बीच 944 अवसाद रोगियों और 2031 स्वस्थ व्यक्तियों पर fMRI डेटा एकत्र किया। विशाल मस्तिष्क गतिविधि मानचित्रों का उपयोग शिक्षक डेटा के रूप में किया गया, और लक्षणों की तीव्रता को दर्शाने वाले बहुविविध विशेषताओं को निकाला गया। विश्वविद्यालय अस्पतालों और देशभर के मानसिक स्वास्थ्य क्लीनिकों के 52 संस्थानों ने सहयोग किया, जिससे विविध मामलों को शामिल किया गया, जो उच्च मूल्यांकन का कारण बना।plus-web3.com

4. दवा अनुमोदन की प्रक्रिया और भविष्य की समय-सारणी

5. मानसिक चिकित्सा में तीन प्रभाव

1. निदान का मानकीकरण: चिकित्सकों के बीच भिन्न-भिन्न मूल्यांकन वाले मामलों के लिए वस्तुनिष्ठ संकेतक प्रदान करना।

2. उपचार निगरानी: स्कोर के परिवर्तन के माध्यम से दवा चिकित्सा या CBT के प्रभाव को दृश्य बनाना।

3. रोगी सशक्तिकरण: संख्याओं को साझा करके रोग जागरूकता और उपचार निरंतरता का समर्थन करना।

6. क्लिनिकल सेटिंग में संचालन की छवि

• लक्षित रोगी: प्रारंभिक निदान, उपचार प्रतिरोधी मामले, छूट की पुष्टि आदि।

• कार्यप्रवाह: MRI आरक्षण → अतिरिक्त कार्य छवि → AI विश्लेषण (लगभग 15 मिनट) → चिकित्सक द्वारा परिणाम की व्याख्या।

• लागत: बीमा सूचीकरण के बाद, एक परीक्षण की लागत लगभग 10,000 येन होगी, और मानसिक स्वास्थ्य बाह्य रोगियों के लिए स्व-भुगतान लगभग 3,000 येन होगा।

7. शेष चुनौतियाँ: सटीकता, पूर्वाग्रह, नैतिकता, गोपनीयता

• सटीकता 70% समस्या: AI अकेले निदान नहीं कर सकता। साक्षात्कार और DSM-5 मूल्यांकन के साथ संयोजन आवश्यक है।

• डेटा पूर्वाग्रह: जापानी केंद्रित शिक्षण डेटा से विदेशी विस्तार के समय प्रदर्शन में गिरावट का खतरा।

• स्पष्टीकरण जिम्मेदारी: ब्लैक बॉक्सिंग से बचने के लिए, XAI (Explainable AI) का विकास अत्यावश्यक है।

• गोपनीयता: मस्तिष्क गतिविधि डेटा अत्यधिक व्यक्तिगत जानकारी है, और संशोधित व्यक्तिगत जानकारी संरक्षण कानून के तहत द्वितीयक उपयोग नियमों का विकास आवश्यक है।

8. अंतरराष्ट्रीय प्रवृत्तियों की तुलना और जापान की विशिष्टता

संयुक्त राज्य अमेरिका में 2024 में, PTSD स्क्रीनिंग AI ने FDA अनुमोदन प्राप्त किया, और यूरोप में भी डिजिटल मानसिक स्वास्थ्य उपकरणों का बीमा प्रतिपूर्ति प्रगति पर है। जापान की ताकत उच्च गुणवत्ता वाली सार्वभौमिक स्वास्थ्य बीमा और MRI स्थापना की संख्या में विश्व में प्रथम की चिकित्सा अवसंरचना है। मौजूदा MRI का उपयोग करने वाली इस तकनीक में लागत और स्थापना के मामले में श्रेष्ठता है।facebook.com

9. भविष्य की दृष्टि: बीमा सूचीकरण, रोग विस्तार, ड्रग डिस्कवरी सहयोग

• बीमा सूचीकरण: तेजी से मूल्यांकन चिकित्सा में प्रवेश कर प्रसार को तेज करना।

• रोग विस्तार: द्विध्रुवीय विकार, सिज़ोफ्रेनिया, चिंता विकार पर अनुप्रयोग अनुसंधान प्रगति पर है।

• ड्रग डिस्कवरी समर्थन: वस्तुनिष्ठ बायोमार्कर के रूप में क्लिनिकल परीक्षण के अंत बिंदु के लिए उपयोग की उम्मीद।

10. सारांश――AI और मानसिक चिकित्सा DX के एकीकरण की ओर

यह अनुमोदन मानसिक चिकित्सा को डेटा-चालित में परिवर्तित करने की दिशा में पहला कदम है, जो अब तक व्यक्तिपरक मूल्यांकन पर निर्भर था। सटीकता में सुधार और नैतिक ढांचे के विकास को एक साथ आगे बढ़ाते हुए, यह देखना महत्वपूर्ण होगा कि क्या हम एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र बना सकते हैं जिससे रोगी, चिकित्सक और समाज सभी लाभान्वित हो सकें।

संदर्भ लेख सूची

• मैनिची शिंबुन "AI विश्लेषण के माध्यम से अवसाद को संख्यात्मक बनाना: निदान सहायता सॉफ़्टवेयर को स्वास्थ्य मंत्रालय द्वारा दवा अनुमोदन" (30 जून 2025)mainichi.jp

• PlusWeb3 "अवसाद के AI निदान समर्थन सॉफ़्टवेयर, स्वास्थ्य मंत्रालय द्वारा दवा अनुमोदन: fMRI छवियों का संख्यात्मक विश्लेषण" (1 जुलाई 2025)plus-web3.com

• मैनिची शिंबुन (प्रिंट संस्करण) "अवसाद निदान, AI के माध्यम से विश्लेषण: संख्यात्मक सॉफ़्टवेयर, दवा अनुमोदन"