تنشر شركة IBM وجامعة ألبرتا في إدمونتون بكندا بيانات جديدة تشير إلى إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي كأداة للمساعدة في التنبؤ بحالات الفصام، بدقة تصل إلى 74%.
ونشرت نتائج البحث في مقال علمي في مجلة Schizophrenia الشريكة في مجموعة Nature. وأظهر التحليل بأثر رجعي أيضًا أن التكنولوجيا قادرة على التنبؤ بمستوى شدة أعراض معينة لدى مرضى الفصام، بينما أظهرت ارتباطًا كبيرًا - بناءً على الارتباط بين النشاط الملحوظ في مناطق مختلفة من الدماغ. ويساعد هذا البحث الرائد أيضًا في تحديد العلامات البيولوجية الموضوعية، والتي يمكن رؤيتها في الصور التصويرية للدماغ التي سيتم استخدامها للتنبؤ بالمرض ودرجة خطورته.
كجزء من الدراسة، قام الباحثون بتحليل صور التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) لمرضى الفصام والذين يعانون من اضطرابات مميزة للمرض - ولمجموعة مراقبة صحية. يقيس اختبار الرنين المغناطيسي الوظيفي نشاط الدماغ عن طريق تحليل التغيرات في تدفق الدم في مناطق معينة من الدماغ. قام الباحثون بفحص صور الرنين المغناطيسي الوظيفي لـ 95 مشاركًا في الدراسة، وطبقوا تقنيات التعلم الآلي لتطوير نموذج لمرض انفصام الشخصية الذي يحدد اتصالات الدماغ الأكثر ارتباطًا بالمرض.
تشير نتائج الدراسة إلى أنه حتى عند استخدام صور التصوير الطبي التي تم جمعها من أجهزة الرنين المغناطيسي الوظيفي المختلفة، في مواقع مختلفة وفي مجموعات سكانية مختلفة - فإن خوارزمية التعلم الآلي قادرة على التمييز بين مرضى الفصام والمجموعة الضابطة بدقة تصل إلى 74%. وذلك باستخدام مستوى الارتباط (الارتباط) بين النشاط في مناطق الدماغ المختلفة.
بالإضافة إلى ذلك، تشير الدراسة إلى أن بنية الاتصال بشبكة الدماغ، كما تم تحديدها في الاختبار، قد تساعد أيضًا في تحديد مستوى شدة بعض الأعراض التي تظهر على المريض، بما في ذلك اضطرابات الانتباه والتركيز، والسلوك الغريب، والتفكير. اضطرابات، وضعف لغة الكلام (ألوجيا)، ونقص الحافز. إن التنبؤ بحدة الأعراض قد يؤدي إلى توصيف أكثر دقة لمرض انفصام الشخصية على المستوى الكمي: فهم المرض من حيث نطاق شدته، وليس من حيث وجود تشخيص أو عدم وجود تشخيص. قد يساعد النهج المبني على البيانات لتحليل شدة المرض الأطباء في تحديد خطة علاجية تتكيف مع كل مريض.
ووفقا للدكتور ميخال روزن تسفي، مدير أبحاث المعلومات الطبية في مختبرات أبحاث شركة آي بي إم: "إن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال الصحة يكتسب زخما في العالم وفي إسرائيل. إن مستوى دقة التعلم الآلي والقدرة على التعامل مع كمية هائلة من البيانات يخلق ثورة هائلة لكل من الأنظمة الصحية والمرضى. ونأمل أن يساهم البحث الحالي في تقديم رؤى حول الطرق التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لغرض تشخيص وتحليل حالة المرضى النفسيين والمرضى الذين يعانون من اضطرابات الجهاز العصبي، وذلك لمساعدة الأطباء النفسيين في التشخيص والعلاج." الكونت تسفي وتضيف أن "مجال الطب النفسي الحاسوبي أصبح ذا أهمية كبيرة وبدأت بعض كليات الطب في جامعات إسرائيل في إدراجه في المناهج الدراسية".
الفصام هو مرض عصبي مزمن وشديد يصيب سبعة إلى ثمانية من كل ألف شخص. يعاني مرضى الفصام من الهلوسة والأوهام أو اضطرابات الفكر - إلى جانب الاضطرابات المعرفية مثل عدم القدرة على التركيز، والاضطرابات الجسدية مثل اضطرابات الحركة. واكتشف الباحثون عدة اتصالات غير طبيعية في الدماغ، والتي يمكن التحقيق فيها في المستقبل. النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي تقرب الباحثين من العثور على أنماط بنية الدماغ التي يمكن تحديدها بشكل موضوعي في الصور التصويرية، والتي ستكون علامة تشخيصية أو تنبؤية لمرض انفصام الشخصية.
תגובה אחת
التنبؤ دون القدرة على العلاج لا يساوي شيئا.
نأمل أن يكون من الممكن في المستقبل المنظور استهداف المرض وتركيز البحث على الأدوية المناسبة.
المقال مثير للاهتمام.