الذكاء الاصطناعي يكشف باركنسون من خلال الصوت بدقة تتجاوز 90%

طوّر فريق من الباحثين الصينيين نموذجًا متقدمًا للذكاء الاصطناعي قادر على كشف الاضطرابات العصبية، مثل مرض باركنسون (بالإنجليزية: Parkinson's disease) وهنتنغتون (بالإنجليزية: Huntington's disease)، من خلال تحليل الصوت وحده، وبدقة تتجاوز 90%.

ويأتي هذا التطور ليقدم حلاً واعدًا للتحديات التي تواجه الأساليب التقليدية في الكشف عن هذه الأمراض العصبية، والتي غالبًا ما تكون باهظة الثمن أو تتطلب إجراءات جراحية، فضلًا عن صعوبة الوصول إليها في العديد من المناطق.

تحديات التشخيص التقليدي

تُعد التغيرات الطفيفة في الكلام، سواء في نبرة الصوت أو إيقاعه أو طريقة نطق الحروف، من أولى العلامات التحذيرية التي تشير إلى وجود مشاكل عصبية كامنة.

هذه التغيرات قد تظهر قبل سنوات من تفاقم الأعراض الأخرى، لكن رصدها بدقة ظلّ تحديًا كبيرًا إلى وقتنا الحالي.

نموذج مبتكر

ولمواجهة هذه التحديات، قدّم فريق البحث بقيادة البروفيسور "لي هاي" في أكاديمية العلوم الصينية، نموذج (CTCAIT) الذي يعمل على تحليل التسجيلات الصوتية للمريض، وتفكيك أبعادها المختلفة لالتقاط التغيرات الصوتية الدقيقة التي تفلت من الأذن البشرية.

وقد أثبت النموذج فعالية مذهلة خلال الاختبارات، حيث حقق دقة بلغت 92.06% على مجموعة بيانات باللغة الصينية الماندرين، ودقة 87.73% على مجموعة بيانات خارجية باللغة الإنجليزية.

آمال واعدة للتشخيص السهل

في المستقبل القريب، قد يصبح تسجيل صوت المريض لبضع ثوانٍ إجراءً روتينيًا في أي عيادة، يُستخدم كأداة فحص أولية سريعة وغير مؤلمة؛ للكشف عن الأمراض العصبية المعقّدة وغيرها.

ومن شأن هذا النهج أن يسرّع بشكل كبير من عملية التشخيص، ويتيح البدء في العلاج في مراحل مبكرة جدًا من المرض، بالإضافة إلى تحسين قدرة الأطباء على مراقبة تطور الحالة مع مرور الوقت.

ورغم أن هذه التقنية لا تزال بحاجة إلى مزيد من التقييم قبل تطبيقها على نطاق واسع في المستشفيات والعيادات، إلا أنها تمهد الطريق بقوة نحو جيل جديد من أدوات التشخيص منخفضة التكلفة، والمتاحة للجميع.