نموذج الذكاء الصناعي يكتشف مرض ألزهايمر بشكل أفضل من المؤشرات السريرية القياسية

أنشأ باحثون من جامعة كامبريدج نموذجًا ذكاء صناعي يستطيع التنبؤ بدقة عالية ما إذا كان الشخص الذي يعاني من مشاكل ذاكرة مبكرة مرجحًا أن يصاب بمرض ألزهايمر، ومدى سرعة تقدم المرض. تم نشر هذه الدراسة في eClinical Medicine، وتظهر هذه الدراسة أن هذا النموذج يتفوق على الأساليب الحالية المستخدمة لتشخيص الخرف.

لتحقيق ذلك، تدرب فريق البحث نموذج تعلم الآلة على بيانات غير غازية مجمعة بشكل روتيني لتنبؤ مرض ألزهايمر (مثل اختبارات القدرات المعرفية والمسح بالرنين المغناطيسي الهيكلي). اختبروا دقة النموذج باستخدام بيانات حقيقية من 1500 مريض من الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وسنغافورة.

الدراسةتمكن الخوارزمية بفعالية من التمييز بين الأفراد الذين يعانون من ضعف طفيف مستقر في القدرات المعرفية وأولئك الذين تطورت حالتهم إلى مرض ألزهايمر خلال ثلاث سنوات. تم التعرف بشكل صحيح على الذين تطورت حالتهم إلى ألزهايمر في 82٪ من الحالات وعلى أولئك الذين لم يتطور لديهم المرض في 81٪ من الحالات. بشكل ملحوظ، يجعل هذا النموذج الذكاء الاصطناعي أكثر دقة بثلاث مرات من المؤشرات السريرية القياسية.

في دراستهم، يشير الباحثون إلى كيف يمكن لهذا النهج الذي يستند إلى الذكاء الاصطناعي أن يحسن رعاية المرضى بشكل كبير. أولاً، يمكن أن يقلل النموذج من الحاجة إلى الإجراءات المكلفة والجراحية، مما يخفض في النهاية تكاليف الرعاية الصحية. علاوة على ذلك، من خلال تحديد الأشخاص الأكثر احتمالاً لتطور مرض ألزهايمر، يمكن استهداف الموارد الطبية النادرة بشكل أكثر فعالية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد هذا النهج في توحيد التشخيصات في العيادات المختلفة للذاكرة، مما يؤدي إلى رعاية أكثر اتساقا وتقليل الفوارق في الوصول إلى الرعاية الصحية.

أعلنت البروفيسور زوي كورتزي، المؤلفة الرئيسية من جامعة كامبريدج في قسم علم النفس، قائلة:

“لقد خلقنا أداة تستخدم فقط بيانات من الاختبارات المعرفية والتصوير بالرنين المغناطيسي، ولكنها أكثر حساسية بكثير من الأساليب الحالية في التنبؤ بما إذا كان سيتقدم شخص ما من الأعراض الخفيفة إلى مرض ألزهايمر – وإذا كان الأمر كذلك، فإن التقدم هذا سيكون بطيءًا أم سريعًا. […] هذا له القدرة على تحسين رفاهية المريض بشكل كبير، مما يظهر لنا الأشخاص الذين يحتاجون إلى أقرب رعاية، بينما يزيل القلق لتلك الحالات التي نتوقع أن تظل مستقرة. في زمن الضغط الشديد على موارد الرعاية الصحية، سيساعد هذا أيضًا في إزالة الحاجة للفحوصات التشخيصية الغازية والمكلفة غير الضرورية.”

تشير الباحثات أيضًا إلى بعض القيود الموجودة في الدراسة التي يجب أخذها في الاعتبار. تتضمن هذه القيود حجم العينة السكانية وتنوعها، والأدوات المستخدمة لجمع البيانات. لتحسين نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهن، يحتجن إلى المزيد من بيانات المرضى الحقيقية من مختلف الأنظمة الصحية والبلدان. هذا سوف يساعدهن في التأكد من أن الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل جيد لمجموعات مختلفة من الناس، مما يجعله أكثر فائدة على مستوى العالم.

ومع ذلك، نظرًا للنتائج المبشرة التي توصلوا إليها، تهدف فرقة البحث إلى توسيع نموذجهن لتشمل أشكالًا أخرى من الخرف مثل الخرف الوعائي والخرف الجبهي الصدغي. بالإضافة إلى ذلك، يخططن لاستكشاف دمج علامات اختبار الدم في تحليل البيانات الخاصة بهن.

أضافت البروفيسورة كورتزي، قائلة: “إذا كنا ننوي مواجهة التحدي الصحي المتزايد الذي يطرحه مرض الخرف، سنحتاج إلى أدوات أفضل للتعرف على المرض والتدخل في أبكر مرحلة ممكنة. رؤيتنا هي توسيع نطاق أداتنا الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء على تعيين الشخص المناسب في الوقت المناسب للطريق التشخيصي والعلاجي الصحيح. يمكن أن تساعد أداتنا في مطابقة المرضى المناسبين للتجارب السريرية، مما يعجل بكتشاف أدوية جديدة لعلاج تعديل الداء.”

هذا البحث بالذات حاسم لأن أعداد حالات الخرف في تزايد على مستوى العالم. ووفقا لـ منظمة الصحة العالمية، يعيش أكثر من 55 مليون شخص حالياً مع الخرف، مع تركز معظم الحالات في البلدان النامية (أكثر من 60%). ومن القلق أن تشخص ما يقرب من 10 ملايين حالة جديدة كل عام. الخرف هو أحد أسباب العجز الرئيسية بين كبار السن، مما يتطلب منهم الاعتماد على المقدمين للرعاية للحصول على المساعدة.

مع ذلك، هذا النموذج الذكاء الاصطناعي، مع قدرته على التنبؤ بالخرف في وقت مبكر، يمتلك القدرة على التأثير بشكل كبير على الطريقة التي نتعامل بها مع هذا التحدي الصحي العالمي المتزايد. وهو يكتب من قبل كاتبة.