تقنيات الذكاء الاصطناعي تركز على الأنماط الدقيقة التي قد تغفلها طرق التشخيص التقليدية

يشهد استخدام الذكاء الاصطناعي نموًا متزايدًا في مجالات الطب المختلفة، خاصة في تشخيص الأمراض، لقدرته الهائلة على تحليل بيانات التصوير الطبي، مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي، لمساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض.

وفي بحث جديد تم تقديمه في الاجتماع السنوي للجمعية الإشعاعية لأمريكا الشمالية، استخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لمراجعة فحوصات الدماغ للمراهقين الذين يعانون من اضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه (ADHD).

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تشخيص اضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه؟

ويؤثر فرط الحركة وتشتت الانتباه على حوالي 6 ملايين طفل ومراهق في الولايات المتحدة، مما يجعل التشخيص المبكر والتدخل حاسمين لتحسين رفاهية الأطفال.

ويمكن أن يسبب فرط الحركة وتشتت الانتباه صعوبة في الحفاظ على الانتباه وإدارة مستويات الطاقة، ويظهر عادةً في مرحلة الطفولة ويمكن أن يؤثر بشكل كبير على رفاهية الفرد وقدرته على العمل في المجتمع.

ويقول الخبراء إن تشخيص فرط الحركة وتشتت الانتباه يمكن أن يكون أمرًا صعبًا حيث يعتمد المتخصصون الطبيون غالبًا على المسوحات المبلغ عنها ذاتيًا والتي تكون ذاتية بطبيعتها.

ويضيفوا أن هناك طلبًا واضحًا على طرق تشخيص أكثر موضوعية.

استخدام الذكاء الاصطناعي

وفي محاولة لتشخيص فرط الحركة وتشتت الانتباه بصورة أكثر دقة، استخدم الباحثون بجامعة كاليفورنيا الأمريكية التعلم العميق وهو وسيلة في الذكاء الاصطناعي تُعلِّم أجهزة الكمبيوتر معالجة كمية هائلة من البيانات بطريقة مستوحاة من الدماغ البشري، وذلك لفحص صور التصوير بالرنين المغناطيسي للمراهقين المصابين باضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباهه وغير المصابين به.

وقال الباحثون إنهم اكتشفوا اختلافات مهمة في بعض هياكل الدماغ وتحديدا في المادة البيضاء بالدماغ لدى الأشخاص المصابين باضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه.

وأضافوا أن دراستهم، التي لم تنشر بعد في مجلة خاضعة لمراجعة النظراء، مهمة لأنها أول من استخدم التعلم العميق لتحديد مؤشرات هذا الاضطراب.

وفي هذه الدراسة، اختار فريق البحث على وجه التحديد 1704 أفراد يتألفون من المراهقين المصابين باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه وأولئك الذين لا يعانون من هذه الحالة.

وباستخدام فحوصات التصوير الطبي، استخرجوا قياسات التباين الجزئي (FA) على طول 30 منطقة رئيسية من المادة البيضاء داخل الدماغ.

وقياسات التباين الجزئي (FA) هي مقاييس لبنية المادة البيضاء في الدماغ، يتم حسابها باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي، لقياس كيفية انتشار الماء في المادة البيضاء.

والمادة البيضاء هي جزء من الدماغ يتكون من محاور عصبية مغطاة بالمايلين الذي يوفر العزل الكهربائي للألياف العصبية، مما يسمح لها بنقل الإشارات بسرعة أكبر.

وتعني قياسات التباين الجزئي المرتفعة أن الماء ينتشر بسهولة أكبر، ما يشير إلى أن المادة البيضاء صحية وذات بنية جيدة، أما القياسات المنخفضة فتعني أن الماء ينتشر بصعوبة أكبر، مما يشير إلى أن المادة البيضاء قد تكون متضررة.

ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي، قال الباحثون إنهم توصلوا إلى اكتشاف مهم. وأفادوا بأنه في الأفراد الذين يعانون من فرط الحركة وتشتت الانتباه، كانت قياسات التباين الجزئي مختلفة بشكل ملحوظ في 9 مناطق من المادة البيضاء، مقارنة بالأشخاص الذين لا يعانون من المرض.

من جانبه، قال جوستين هيونه، الباحث في قسم الأشعة العصبية بجامعة كاليفورنيا، والباحث المشارك في الدراسة لموقع “ميديكال نيوز توداي” إنهم قاموا بتحليل مجموعة بيانات كبيرة من صور الدماغ للمراهقين الذين يعانون من اضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه وغير المصابين به.

وأضاف: “لقد وجدنا أنه، في المتوسط، كانت هناك فروق ذات دلالة إحصائية في التصوير بين المشاركين في الدراسة الذين يعانون من فرط الحركة وتشتت الانتباه والذين لا يعانون منه”.

وتابع: “نأمل أن تكون النتائج التي توصلنا إليها بمثابة خطوة واعدة نحو تحقيق فهم أفضل لاضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه من وجهة نظر بيولوجية، بالإضافة إلى طريقة أكثر معيارية وموضوعية ودقة لتشخيص الحالة.

تقدم كبير

من جانبها، قالت ليفيا لايفز، الرئيسة التنفيذية لشركة Neuroute والخبيرة في الذكاء الاصطناعي، والتي لم تشارك في البحث، إن “هذه الدراسة تمثل تقدمًا كبيرًا في تطبيق الذكاء الاصطناعي وتحليل بيانات التصوير في مجال تشخيص اضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه”.

وتتمتع تقنيات التعلم العميق بالقدرة على الكشف عن الأنماط الهيكلية الدقيقة التي قد تغفلها طرق التشخيص التقليدية. وهذا يمكن أن يعزز بشكل كبير دقة تشخيص اضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه ويوفر رؤى قيمة حول البيولوجيا العصبية الأساسية للاضطراب.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تشخيص اضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه؟

استخدامات متنوعة

وهناك بعض الطرق التي استفاد فيها الطب من التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي أبرزها:

تشخيص الأمراض

يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية مثل الأشعة السينية، الأشعة المغناطيسية، والصور الشرائحية لتحسين تشخيص الأمراض مثل السرطان والأمراض القلبية.

تحليل البيانات الطبية

يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من البيانات الطبية، مما يمكن الأطباء من اتخاذ قرارات أفضل وتحسين فهمهم للتقارير الطبية.

توفير توجيهات للعلاج

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات لتوفير توجيهات دقيقة حول العلاجات المثلى للمرضى، مما يزيد من فعالية العلاجات ويقلل من العوارض الجانبية.

تحسين إدارة المرضى

يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتطوير نظم إدارة المرضى وتحسين تنسيق الرعاية الصحية، مما يساعد في تحسين تجربة المريض وتقليل الأخطاء الطبية.

تطوير الأدوية

يُستخدم الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بتأثيرات الأدوية وتحليل البيانات الجينية لتطوير أدوية مستهدفة بشكل أفضل وتقديمها بطريقة أكثر فعالية.

رصد الصحة الشخصية

تطبيقات الصحة الرقمية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تُستخدم لمراقبة الصحة الشخصية وتقديم توجيهات لتحسين العادات الصحية اليومية.

وتعكس هذه الاستخدامات كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة قوية في تحسين الرعاية الصحية، وتسريع عمليات التشخيص، وتحسين توجيهات العلاج.