වර්තමානයේ පවතින සංකීර්ණ ප්‍රජා සෞඛ්‍ය සහ සමාජීය අභියෝග වටහා ගැනීම සඳහා කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) භාවිතය ශීඝ්‍රයෙන් වර්ධනය වෙමින් පවතින අතර, මිනීමැරුම් සහ සියදිවි නසාගැනීම් වැනි සිතාමතා සිදුකරගන්නා අනතුරු හේතුවෙන් සිදුවන මරණ පිළිබඳ අර්බුද විමර්ශනය කිරීම ද මීට ඇතුළත් වේ. මෑතකදී ප්‍රකාශයට පත් කරන ලද ජාත්‍යන්තර පර්යේෂණ අධ්‍යයනයක් මඟින් ඇමරිකානු කලාපය පුරා පවතින මෙම ගැටලුව විමර්ශනය කිරීම සඳහා ‘පැහැදිලි කළ හැකි කෘත්‍රිම බුද්ධිය’ සාර්ථකව උපයෝගී කරගෙන ඇත. මෙමඟින් ගෝලීය වශයෙන් වැදගත් පර්යේෂණ සඳහා ශ්‍රී ලාංකික විද්වතුන් දක්වන දායකත්වය සහ ඔවුන්ගේ වර්ධනය වෙමින් පවතින භූමිකාව මැනවින් ඉස්මතු වේ.

“Explainable AI for Public Health Surveillance: Investigating the Persistent Crisis of Intentional Injury Mortality (Suicide and Homicide) in the Americas” මැයෙන් යුත් මෙම පර්යේෂණ පත්‍රිකාව කීර්තිමත් 'Scientific Reports' සඟරාවේ ප්‍රකාශයට පත් කර ඇත. ෂෙරින් කුලරත්න මෙනවිය, ආචාර්ය නාමල් රත්නායක, මහාචාර්ය රුවන් ජයතිලක, මහාචාර්ය අයෝරි නකාඕකා සහ මහාචාර්ය යුකිනොබු හොෂිනෝ යන මහත්ම මහත්මීන් විසින් මෙම අධ්‍යයනය මෙහෙයවා තිබේ.

මෙම පර්යේෂණය ශ්‍රී ලංකා-ජපන් ඒකාබද්ධ ශාස්ත්‍රීය දායකත්වයකින් සිදු වූවක් වීම මෙහි ඇති සුවිශේෂීත්වයයි. SLIIT ආයතනයේ හිටපු MBA ශිෂ්‍යාවක සහ දැනට ජපානයේ කොචි තාක්ෂණ විශ්වවිද්‍යාලයේ (Kochi University of Technology) ආචාර්ය උපාධි අපේක්ෂකයෙකු වන ෂෙරින් කුලරත්න මෙනවිය, එහි දත්ත සහ නවෝත්පාදන පීඨයේ මහාචාර්ය යුකිනොබු හොෂිනෝ සමඟ එක්ව මේ සඳහා දායක වී ඇත. ජපානයේ යොකොහාමා හි සාගර පරිසර පද්ධති වෙනස්වීම් පිළිබඳ උසස් ආයතනයට (Advanced Institute for Marine Ecosystem Change) අනුබද්ධිත ආචාර්ය නාමල් රත්නායක සහ SLIIT ව්‍යාපාරික පීඨය නියෝජනය කරමින් මහාචාර්ය රුවන් ජයතිලක ද මීට සම්බන්ධ වී සිටිති. මීට අමතරව, ජපානයේ ෂිමොනොසෙකි සිටි විශ්වවිද්‍යාලයේ (Shimonoseki City University) දත්ත විද්‍යා පීඨයට (Faculty of Data Science) අනුබද්ධ මහාචාර්ය අයෝරි නකාඕකා ද මෙම පර්යේෂණ කණ්ඩායම නියෝජනය කරයි.

මෙම පර්යේෂණය මඟින් 2000 සිට 2019 දක්වා කාලය තුළ ඇමරිකානු කලාපයේ රටවල් 25ක දත්ත විශ්ලේෂණය කර ඇති අතර, එහිදී විරැකියාව, උද්ධමනය, දූෂණය පිළිබඳ සංජානනය (Corruption Perception) සහ ආර්ථික වර්ධනය වැනි සමාජ-ආර්ථික මෙන්ම පාලන ක්ෂේත්‍රයට අදාළ දර්ශක කෙරෙහි අවධානය යොමු කර ඇත. මෙහිදී ක්ෂණික (Snapshot) සහ අඛණ්ඩතා-සංවේදී (Persistence-aware) ආකෘතිකරණ ක්‍රමවේදයන් භාවිත කර ඇති අතර, ඒ ඔස්සේ දිගුකාලීන ව්‍යුහාත්මක තත්ත්වයන් සහ ඓතිහාසික රටාවන්, සිතාමතා සිදුකරගන්නා අනතුරු හේතුවෙන් සිදුවන මරණ කෙරෙහි ප්‍රබල බලපෑමක් එල්ල කරන බව අනාවරණය වී තිබේ.

මේ පිළිබඳව අදහස් දක්වමින් මහාචාර්ය රුවන් ජයතිලක මහතා මෙසේ පැවසීය."කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) භාවිත කළ යුත්තේ ප්‍රතිඵල පුරෝකථනය කිරීමට පමණක් නොවේ. එම ප්‍රතිඵල ඇතිවීමට බලපාන හේතු වටහා ගැනීමට ද එය පර්යේෂකයන්ට සහ ප්‍රතිපත්ති සම්පාදකයින්ට උපකාරී විය යුතුයි. 'පැහැදිලි කළ හැකි කෘත්‍රිම බුද්ධිය' (Explainable AI) මඟින් ප්‍රජා සෞඛ්‍ය අර්බුද කෙරෙහි බලපාන සාධක නිවැරදිව හඳුනා ගැනීමටත්, වඩාත් පැහැදිලි හා සාක්ෂි මත පදනම් වූ තීරණ ගැනීමටත් අපට අවස්ථාව ලැබෙනවා."

විවිධ සාධක මඟින් මෙම පුරෝකථනයන් කෙරෙහි බලපෑම් එල්ල කළ ආකාරය පැහැදිලි කිරීම සඳහා මෙම අධ්‍යයනයේදී 'SHAP විශ්ලේෂණය' ද භාවිත කර ඇත. එමඟින් ප්‍රජා සෞඛ්‍ය නිරීක්ෂණ කටයුතු වඩාත් ඉලක්කගත, විනිවිදභාවයකින් යුත් සහ සාක්ෂි මත පදනම් වූ ක්‍රියාවලියක් බවට පත් කරගන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳව ප්‍රතිපත්ති සම්පාදකයින්ට පැහැදිලි අවබෝධයක් ලබා දෙයි.

ජාත්‍යන්තර සහයෝගීතාව, දත්ත විද්‍යාව සහ සමාජයීය වගකීමෙන් යුතු පර්යේෂණ මඟින් ප්‍රජා සෞඛ්‍යය පිළිබඳ පුළුල් අවබෝධයක් මෙන්ම ප්‍රායෝගික ප්‍රතිපත්තිමය විසඳුම් ලබාගත හැකි බව මෙම පර්යේෂණ කණ්ඩායම මැනවින් පෙන්වා දෙයි.

ඡායාරූප සටහන - 'Scientific Reports' සඟරාවේ පළ වූ AI පර්යේෂණය පිටුපස සිටින ශ්‍රී ලංකා - ජපන් පර්යේෂණ කණ්ඩායම; මෙහිදී ප්‍රජා සෞඛ්‍ය නිරීක්ෂණ කටයුතු ප්‍රවර්ධනය කිරීම සඳහා ජාත්‍යන්තර ශාස්ත්‍රීය සහයෝගීතාවයේ ඇති වැදගත්කම මැනවින් ඉස්මතු කෙරේ.