طور الباحثون نظاماً مدعوماً بالذكاء الاصطناعي التوليدي للتعرّف على مرض الصرع، من خلال تحليل تفاعلات الدماغ، ما يحسّن تشخيص الحالات النادرة والمعقّدة.
في الوقت الذي يعاني فيه أكثر من 3.4 ملايين شخص في الولايات المتحدة و65 مليون شخص في جميع أنحاء العالم من مرض الصرع، وهو اضطراب عصبي يؤثر على الجهاز العصبي ويسبّب نوبات.
ويُصاب واحد من كل 26 شخصًا بالصرع في مرحلة ما من حياتهم، ويموت شخص واحد من كل 1000 شخص مصاب بالصرع بسبب وفيات غير متوقعة كل عام. وكالعديد من الحالات، يبدأ علاج الصرع بالكشف المبكر، وتقدّر منظمة الصحة العالمية أن 70% من المصابين بالصرع يمكن أن يعيشوا من دون نوبات إذا تمّ تشخيصهم وعلاجهم بشكل مناسب.
وطور باحثون في جامعة جنوب كاليفورنيا تقنية بالذكاء التوليدي للتعرّف على مرض الصرع من خلال تحليل تفاعلات الدماغ، ما يحسّن تشخيص الحالات النادرة والمعقّدة.
وأظهر النظام، الذي تمّ تقديمه في مؤتمر التقدّم في اكتشاف المعرفة واستخراج البيانات PAKDD في شهر أيار (مايو) 2024، تحسنًا بنسبة 12% في النماذج الحديثة.
ومن خلال دمج مصادر متعددة للمعلومات التي عادةً ما تتجاهلها أنظمة الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الصرع، بما في ذلك مواقع أقطاب تخطيط كهربية الدماغ ومناطق الدماغ التي تراقبها، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط أو الميزات التي تشير إلى احتمال حدوث النوبة. تساعد هذه التقنية أيضًا النظام في توليد نتائج دقيقة ببيانات أقل، حتى في أنواع النوبات النادرة، حيث قد لا يكون هناك سوى أمثلة قليلة في بيانات التدريب.
وقال الباحث المشارك سايروس شهابي: "عادةً، بالنسبة لأبسط أنواع حالات الاستخدام، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي معرفة ما إذا كان شخص ما قد تعرّض لنوبة صرع، لأنه تصنيف ثنائي بسيط"، "ولكن هناك أنواعًا مختلفة وأكثر ندرة من النوبات التي ليس من السهل تصنيفها، فالتقنيات الحالية منخفضة الدقّة في هذه المهمّة".
وعلى سبيل المثال، النوبات الارتعاشية، وهي نوع نادر من النوبات التي غالباً ما تؤثر على الأطفال وتؤدي إلى فقدان مفاجئ للسيطرة على العضلات والانهيار.
في هذه الحالة، سينظر النظام إلى العلاقات المكانية في مناطق الدماغ، ويعطي الأولوية لمناطق الدماغ المشاركة في التحكّم في العضلات، مثل القشرة الحركية، والعقد القاعدية، والمخيخ، وجذع الدماغ، لتحديد أنماط النشاط التي تشير إلى النوبات الارتعاشية.
وشرح الباحث الرئيسي أراش هاجيسافي: "في إطار عملنا، لدينا العلاقات المكانية والدلالات والأوصاف لكل جزء من الدماغ".
وأضاف هاجيسافي :"يتمّ سحب كل هذه المعلومات لمساعدة النموذج في اكتشاف السمات ذات الصلة بهذا النوع من النوبات. لذلك، حتى لو قمت بتغذية الشبكة العصبية بكمية صغيرة من العينات، فإنها ستظل تتعلم".
كما أكّد الباحثون أن الهدف ليس استبدال الأطباء، بل تعزيز معرفتهم في الحالات التي يصعب اكتشافها، حيث يمكن للنظام أن يطلق تنبيهًا إذا اكتشف أي خلل في موجات الدماغ، وهذا من شأنه أن يفتح فرصّا لا تُصدّق لتشخيص وعلاج الصرع.
ويأمل الباحثون يومًا ما أن يتمّ دمج هذه التكنولوجيا في أجهزة استشعار يمكن ارتداؤها، والتي تغذي المعلومات إلى الهاتف الذكي.
تويتر
فيسبوك
يوتيوب
انستغرام
مسنجر
واتساب
بريد إلكتروني
الطباعة
