ستساعدك المقالة التالية: اقترح باحثون من جامعة ألبرتا نموذجًا للكشف عن مرض الزهايمر بالذكاء الاصطناعي باستخدام الهواتف الذكية بدقة 70-75٪
اكتشف التعلم الآلي مرة أخرى حالة استخدام رائعة في مجال الرعاية الصحية. هذه المرة ، تم مواجهة تحدي اكتشاف مرض الزهايمر وجهاً لوجه.
كان الباحثون العاملون في جامعة ألبرتا يعملون على تطوير نموذج للتعلم الآلي يمكنه اكتشاف الخرف في مرحلة مبكرة جدًا ويمكنه بعد ذلك تحديد حالة المريض. يمكن الوصول إلى محرك التعلم الآلي هذا ، في دائرة الضوء ، عن طريق الأجهزة الحسابية المنخفضة مثل smartphones ويمكنه التمييز بين مرضى الزهايمر والأفراد الأصحاء بمتوسط دقة 70-75٪. إنه يعمل عن طريق تحليل نمط كلام المتحدث بدلاً من التركيز على ما يتحدثون. يمكن للأداة بعد ذلك توفير مؤشرات حاسمة يمكن استخدامها لتوفير تشخيص وعلاج أفضل للمرض.
يعد الخرف الناجم عن مرض الزهايمر مهمة صعبة لا يمكن اعتراضها ، خاصة في مراحله المبكرة ، حيث يكون أكثر أهمية لأن الأعراض منخفضة جدًا ويمكن الخلط بينها وبين مشكلات الذاكرة المرتبطة بالعمر. يسمح الاكتشاف المبكر للمرضى والأطباء بالحضور إليه في وقت أقرب ، مما يقلل من سيناريو أسوأ الحالات.
الأساليب التقليدية لاكتشاف التغيرات الدماغية المرتبطة بمرض الزهايمر ، مثل العمل المخبري والتصوير الطبي ، تستغرق وقتًا طويلاً ، ومكلفة ، ولا يتم إجراؤها عادةً في المراحل المبكرة. الآن ، باستخدام الهاتف المحمول ومعالجة إدخال الكلام في مثل هذه الحالات ، فإن ذلك أيضًا في مرحلة مبكرة يعزز ويسهل علاقة أفضل بين المريض والطبيب. سيؤدي هذا الاستخدام إلى بدء العلاج في وقت مبكر وتمكين تدخل بسيط محتمل في المنزل ، مما يساعد على إبطاء تقدم المرض.
من الجدير بالذكر أن هذا النموذج لا يهدف إلى استبدال المتخصصين في الرعاية الصحية ؛ إنها تهدف بدلاً من ذلك إلى العمل كأداة ، خدمة رعاية صحية عن بُعد تسعى جاهدة لتوفير طريقة ملائمة لتحديد المخاوف المحتملة للمرضى الذين يواجهون حاجزًا جغرافيًا أو لغويًا وليس لديهم مرافق أفضل في منطقتهم. من خلال تثليث المرضى المحتملين ، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تحديد وتحديد الأولويات والحالات التي أبلغت عنها العلامات.
تركز مجموعة البحث على ميزات الكلام الصوتية واللغوية الحيادية للغة بدلاً من المفردات أو الكلمات المحددة لتطوير النموذج ، حيث يمكن أن يكون التركيز على الكلمات مضللاً. تضمنت الأعمال السابقة تحليل اللغة المستخدمة من قبل مرضى ألزهايمر ، والتي فرضت تحديات حسابية ، وعلى وجه التحديد قضايا تداخل اللغات. يؤكد النهج الحالي على دراسة خصائص الصوت التي تتجاوز حاجز اللغة. يميل المرضى المصابون بخرف ألزهايمر إلى التحدث بشكل أبطأ ، ومزيد من التوقف المؤقت أو الاضطراب في حديثهم ، واستخدام كلمات أقصر ، وتقليل الوضوح. درس الباحثون وترجموا هذه الخصائص إلى ميزات الكلام التي يمكن للنموذج أن ينسبها لتحليل الحالة.
النموذج نفسه معقد ، لكن تجربة المستخدم للأداة النهائية التي تدمجها ستكون بسيطة. سيتحدث المستخدمون في الجهاز ، وسيحلل كلامهم ويعطي النتيجة ، سواء كانوا مصابين بمرض الزهايمر أم لا. يمكن بعد ذلك مشاركة هذه المعلومات مع المتخصصين في الرعاية الصحية ، الذين يمكنهم تحديد أفضل مسار للعمل للفرد. على الرغم من اختبار النموذج على المتحدثين باللغة الإنجليزية واليونانية ، إلا أن الباحثين متفائلون بإمكانية استخدام هذه التقنية عبر لغات مختلفة ولهجات ونغمات مختلفة.
كانت هناك بعض الأعمال السابقة حول الرعاية الصحية والتكنولوجيا التي تتبع نهجًا مشابهًا إلى حد ما. قامت مجموعة أبحاث الطب النفسي الحسابي في جامعة ألبرتا ، بقيادة روس غرينر وإيليني ستروليا ، بتطوير نماذج وأدوات إحصائية مماثلة للكشف عن اضطرابات الصحة العقلية مثل اضطراب ما بعد الصدمة ، والفصام ، والاكتئاب ، والاضطراب ثنائي القطب.
سيكون أي تقدم تقني موضع تقدير في مجال الرعاية الصحية لأنه يؤدي إلى قرارات مستنيرة تكون أيضًا ضمن الفترة الزمنية المناسبة ولديها القدرة على خفض تكلفة خدمة الرعاية الصحية المقدمة.
