تظهر الذكاء الصناعي الإمكانات في الكشف المبكر عن التوحد

نُشرت ورقة بحثية يوم أمس تقدم نتائج واعدة لنموذج تعلم الآلة المصمم لتحديد الأطفال المعرضين لخطر اضطراب طيف التوحد (ASD) في سن مبكرة. حقق النموذج، الذي يُطلق عليه اسم AutMedAI، معدل دقة يصل إلى 80%، مما يُقدم الأمل للكشف المبكر.

تم تطوير AutMedAI بواسطة الباحثين في معهد كارولينسكا، حيث قام بتحليل بيانات من حوالي 30،000 فرد لتحديد الأنماط المرتبطة بالتوحد. استندت البيانات على 28 معامل يمكن الحصول عليه بسهولة قبل أن يبلغ الطفل سن السنتين، مثل عمر الابتسامة الأولى، الجملة القصيرة الأولى، ووجود صعوبات في الأكل.

في بيان، أكدت مؤلفة الدراسة شيام راجاجوبالان على أهمية هذه النتائج: “إن نتائج الدراسة مهمة لأنها تبين أنه من الممكن تحديد الأفراد الذين من المحتمل أن يكون لديهم التوحد من معلومات محدودة نسبياً ومتاحة بسهولة.”

يبرز الباحثون الإمكانات المحتملة لهذه الدراسة في فحص الأطفال في سن مبكرة، مما يمكن أن يؤدي إلى تنفيذ التدخلات في الوقت المناسب، مما يساعد الأطفال المصابين بالتوحد على التطور بشكل أمثل.

ولكن، يحذر الباحثون من أنه على الرغم من وعود النتائج، فإن النموذج ليس بديلاً عن التقييم السريري الشامل. إنه من الضروري إجراء المزيد من البحوث والتحقق من الصحة لتقييم إمكانات استخدام النموذج في السياق السريري بشكل كامل.

من الهام الإشارة إلى أن أدوات الذكاء الصناعي قد تؤدي أحياناً إلى التشخيص الخاطئ، مع عواقب ضارة محتملة. وجدت دراسة حديثة أن الذكاء الصناعي كافح لتشخيص الحالات البيداترية بدقة، حيث كانت التشخيصات غير الصحيحة في 83% من الحالات التي تم تحليلها.

بالإضافة إلى ذلك، تقارير دراسة نُشرت البارحة تفيد بأنه رغم أن أدوات الذكاء الصناعي يمكن أن تشخص بدقة الأمراض الوراثية استنادًا إلى الوصف المعتاد في الكتب المدرسية، فإن دقتها تنخفض بشكل كبير عند تحليل الملخصات التي كتبها المرضى.

قال جيريمي فارار، كبير العلماء في منظمة الصحة العالمية، كما ذكرته ناتشر: “تقنيات الذكاء الصناعي التوليدية لها القدرة على تحسين الرعاية الصحية، ولكن فقط إذا تمكن الأشخاص الذين يطورون وينظمون ويستخدمون هذه التقنيات من تحديد وأخذ جميع المخاطر المرتبطة بها بعين الاعتبار”.