يمكن للذكاء الاصطناعي تشخيص الخرف بدقة مثل الخبراء
نتائج الأبحاث الحديثة لها آثار واسعة على علاج الخرف.
يعيش المزيد من الأفراد حتى سن الشيخوخة على مستوى العالم بفضل التحسينات التي طرأت على الصحة العامة على مدى العقود العديدة الماضية. الخرف، ولا سيما مرض الزهايمر، والحالات الأخرى التي ترتبط في كثير من الأحيان بالشيخوخة تؤدي إلى ارتفاع كبير. قد يعيق هذا القدرة على توفير العلاج الفوري للأفراد المحتاجين، خاصة في ضوء النقص المتوقع في عدد الأطباء في العقود القادمة.
وفقًا لدراسة حديثة أجراها باحثون في كلية الطب بجامعة بوسطن (BUSM)، قد تكون التقنيات الحسابية (الذكاء الاصطناعي / الذكاء الاصطناعي) قادرة على المساعدة في التخفيف من بعض التحديات المرتبطة بتقديم رعاية الخرف لكبار السن.
يوضح المؤلف المقابل فيجايا: “حتى في الظروف التي ينشغل فيها طبيب أعصاب متخصص أو اختصاصي أشعة عصبية بتقديم التشخيص بشكل مباشر، فمن المتوقع أن تتدخل درجة معينة من الأتمتة للمساعدة، وبالتالي تمكين الأطباء ومرضاهم من التخطيط للعلاج وفقًا لذلك” B. Kolachalama ، دكتوراه، FAHA، أستاذ مساعد في الطب في BUSM.
نُشرت نتائج الباحثين مؤخرًا في مجلة Nature Communications .
أظهرت الأبحاث من الماضي أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها الاختيار بين “المرض” و “عدم وجود مرض” بطريقة بسيطة، لكن هذه ليست الطريقة التي يعالج بها الأطباء المرضى. بدلاً من ذلك، يجب أن يأخذوا في الاعتبار جميع الظروف المحتملة التي يمكن أن تؤثر على المريض في عيادتهم، اعتمادًا على الفحص البدني، والاختبار العصبي النفسي، والنتائج المعملية، والتصوير لإنشاء توقيع مميز يعزز التشخيص. هذا البحث، في رأي Kolachalama ، يتماشى أكثر بكثير مع هذا الوضع “الحقيقي” لأنه يمكّن الكمبيوتر من التركيز على السبب الفعلي لمرض المريض حتى عندما تكون هناك احتمالات أخرى.
“نظهر أن هذا يمكن تحقيقه عندما يتم تقديم نموذج بتشخيص تفاضلي واسع للأمراض المحتملة. بالنسبة للسياق، يمكن أن يكون “الخرف” كما نعرفه نتيجة لعمليات مختلفة؛ أكثرها شيوعًا هو مرض الزهايمر، لكن التغيرات المزمنة في الحالة العقلية للشخص يمكن أن تحدث أيضًا في اضطرابات أخرى – من مرض باركنسون إلى اكتئاب الشيخوخة ونقص التغذية وما بعدها. دراستنا جديدة لأننا، على عكس العمل السابق، نعرض استراتيجية حسابية لتوفير تشخيص دقيق خلال هذا المشهد المتنوع للأمراض العصبية “.
صمم الباحثون مجموعة متنوعة من نماذج الكمبيوتر القادرة على هضم كميات كبيرة من البيانات التي قد يتم جمعها خلال فترة عمل نموذجية لمريض يشتبه في إصابته بالخرف، بما في ذلك نتائج الاختبارات العصبية والنفسية والوظيفية والتاريخ الطبي والفحص البدني والتركيبة السكانية، والتصوير بالرنين المغناطيسي. تم بعد ذلك تغذية هذه المعلومات إلى شبكة عصبية تم تدريبها بعد ذلك لاستنباط تواقيع خاصة بمرض من هذه المجموعة الواسعة من المدخلات.
باستخدام أساليب متخصصة في التعلم الآلي، تمكنوا من تحديد الأجزاء الدقيقة من البيانات التي استخدمها نموذجهم في اتخاذ القرار التشخيصي، بما في ذلك درجات الاختبارات العصبية والنفسية الهامة، والقيم المختبرية، ونتائج الفحص البدني التي يمكن أن توحي بمعيار معين. مرض. ثم طبقوا نفس الأساليب لتحديد التغيرات المرتبطة بالخرف في فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي ووجدوا أن المواقع التي تم تحديدها على أنها “مهمة” من قبل النموذج تتوافق مع مناطق الدماغ مع دليل مجهري على تغيرات الأنسجة التنكسية.
أخيرًا، شاركت مجموعة دولية من الأطباء في دراسة مقارنة “وجهاً لوجه” مع نماذج الذكاء الاصطناعي. تم تقديم كل من الخبراء والنموذج مع مجموعة متطابقة من المرضى وطُلب منهم تقديم التشخيص باستخدام نفس المعلومات. كانت دقة الأطباء والكمبيوتر متشابهة.
يعتقد Kolachalama أن الاستراتيجيات الحسابية يمكن أن تساعد في تخفيف بعض الصعوبات في توفير رعاية الخرف لدى كبار السن من السكان. “في السيناريوهات التي قد لا يتمكن فيها المرضى من الوصول إلى رعاية الأعصاب المتخصصة، يمكن أن يساعد عملنا في سد الثغرات وربط الأشخاص بمعلومات في الوقت المناسب حول صحتهم ورفاهية أحبائهم.”
المصدر: scitechdaily
قد يهمك:
