المختصر المفيد.. في الاخبار الهامة تجده في قناة الفرات نيوز على التلكرام .. للاشتراك اضغط هنا
وتقليديًا، يتضمن تشخيص مرض الزهايمر العديد من التقييمات، بما في ذلك المقابلات الشخصية، وتصوير الدماغ، واختبارات السوائل المختلفة، ومع ذلك، غالبًا ما تكتشف هذه الطرق المرض فقط بعد حدوث فقدان كبير للذاكرة وتغيرات في الشخصية.
ويعد الاكتشاف المبكر أمرًا بالغ الأهمية، إذ يمكن للعلاجات الجديدة أن تبطئ تطور المرض، لكن لا توجد طريقة موثوقة للتنبؤ بمن سيصاب بالخرف المرتبط بمرض الزهايمر حتى الآن.
وصمم فريق البحث في جامعة بوسطن، الذي يضم مهندسين وعلماء أعصاب وكمبيوتر، نموذج ذكاء اصطناعي خاصا بهم، قادرا على التنبؤ بمعدل دقة 78.5%، ما إذا كان الفرد المصاب بضعف إدراكي خفيف (MCI) سيبقى مستقرًا على مدى الأعوام الستة المقبلة، أو يتطور إلى خرف الزهايمر.
ويكمن التأثير المحتمل لهذا النموذج في شقين، هما:
أولًا: أنه يتيح التشخيص المبكر مما يمنح الأطباء أداة قيمة للتنبؤ بمسار المرض.
ثانيًا: أنه يجعل فحص الضعف الإدراكي أكثر سهولة وكفاءة، مما يلغي الحاجة إلى اختبارات معملية باهظة الثمن، أو فحوصات تصويرية، أو حتى زيارات للعيادة، إذ يستخدم النموذج التعلم الآلي، حيث يتم تدريب البرنامج على تحليل البيانات بشكل مستقل.
ونقل الموقع عن مدير معهد العلوم الحاسوبية والهندسة، إيوانيس باسكاليديس، قوله: "إننا نهدف إلى التنبؤ بالتقدم المستقبلي للضعف الإدراكي المعتدل على مدى الأعوام الستة المقبلة.. تُظهر النتائج التي توصلنا إليها قوة الذكاء الاصطناعي في القيام بهذا التنبؤ بقدر كبير من الثقة والدقة".
وأكد باسكاليديس أن "القدرة التنبؤية توفر نافذة حاسمة للتدخل في العلاجات التي يمكن أن تحافظ على الاستقرار المعرفي وتمنع الخرف الشديد".
ولتطوير نموذجهم، استفاد الباحثون من بيانات دراسة فرامنغهام للقلب التي أجرتها جامعة بوسطن، وهي واحدة من أقدم الدراسات الطويلة في البلاد، التي رغم تركيزها الأساس على صحة القلب والأوعية الدموية، فإنها توفر بيانات واسعة النطاق عن الصحة المعرفية للمشاركين من خلال الاختبارات والمقابلات النفسية والعصبية المنتظمة.
وحلل الفريق التسجيلات الصوتية من 166 مقابلة أولية مع أفراد تتراوح أعمارهم بين 63 - 97 عامًا، تم تشخيص إصابتهم بالضعف الإدراكي المعتدل.
ومن بين هؤلاء المشاركين، بقي 76 منهم مستقرين، في حين شهد 90 منهم تدهورًا إدراكيًا على مدى الأعوام الستة التالية.
وباستخدام أدوات التعرف على الكلام والتعلم الآلي، قام الباحثون بتدريب نموذجهم على تحديد أنماط الكلام والتركيبة السكانية وتطور المرض.
وأوضح باسكاليديس: "نحن نجمع المعلومات المستخرجة من التسجيلات الصوتية مع التركيبة السكانية الأساسية، التي تشمل العمر والجنس، لحساب درجة احتمالية تشير إلى الاستقرار أو التقدم إلى الخرف".
وأضاف أنه "رغم استخدام تسجيلات منخفضة الجودة وصاخبة، أظهر النموذج قدرة تنبؤية كبيرة.. والأهم من ذلك أن النموذج يركز على محتوى الكلام بدلًا من الميزات الصوتية مثل النطق أو السرعة".
ويختبر هذا النهج قدرة الذكاء الاصطناعي على تبسيط تشخيص الخرف، الأمر الذي يتطلب الحد الأدنى من التدخل البشري.
وفي المستقبل، يمكن لمثل هذه النماذج أن تسهل الرعاية عن بعد والمراقبة الروتينية من خلال التطبيقات المنزلية.
ووفقًا للمنظمة الدولية لمرض الزهايمر، فإن معظم الأشخاص المصابين بالخرف على مستوى العالم لا يحصلون على تشخيص رسمي، مما يحد من حصولهم على العلاج والرعاية.
وسلط الباحثون الضوء على الإمكانات الشاملة للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.
وبالنظر إلى المستقبل، يتصور باسكاليديس توسيع نطاق البحث ليشمل المحادثات اليومية، ودمج مصادر البيانات الإضافية، مثل رسومات المرضى وأنماط الحياة اليومية، لتعزيز دقة النموذج.
وأشار إلى أن "البيانات الرقمية هي الدم الجديد"، مؤكدًا إمكانية الابتكار المستمر في أدوات التشخيص.
