يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي هذا توقع مخاطر الإصابة بمرض الزهايمر بدقة تصل إلى 99٪ باستخدام عمليات مسح الدماغ

تم إنشاء نظام ذكاء اصطناعي جديد قادر على اكتشاف العلامات الأولى لمرض الزهايمر (AD) بدقة تصل إلى 99٪. تستخدم الخوارزمية عمليات مسح الدماغ لكبار السن لاكتشاف التغييرات الصغيرة التي تحدث قبل التشخيص ، مما يساعد الأطباء على توفير العلاج المبكر للمرضى المعرضين لمخاطر عالية.

تُستخدم فحوصات الدماغ لتحديد مخاطر الإصابة بمرض الزهايمر

مؤلفو الدراسة في التشخيص ذكرت المجلة أن برنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم كان قادرًا على التعرف بنجاح على الضعف الإدراكي المعتدل (MCI) ، وهو مرحلة وسيطة بين التدهور المعرفي الذي يحدث أثناء الشيخوخة الطبيعية وكذلك مرض الزهايمر. عادة ما لا يكون للاختلال المعرفي المعتدل (MCI) أعراض ملحوظة ، فهو مرتبط بالتغيرات في مناطق معينة من الدماغ والتي يمكن اكتشافها عن طريق التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI).

يعد العثور على هذه التغييرات يدويًا أمرًا صعبًا ويمكن تفويته عند تحليل الأطباء لعمليات الفحص. من خلال إعادة استخدام شبكة عصبية موجودة ، ResNet18 ، تمكن الباحثون من إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه التعرف على MCI بشكل أكثر موثوقية.

شارك مؤلف الدراسة Rytis Maskeliūnas في بيان ، “تجعل معالجة الإشارات الحديثة من الممكن تفويض معالجة الصورة إلى الجهاز ، والتي يمكنها إكمالها بشكل أسرع وبدقة كافية. بالطبع ، لا نجرؤ على اقتراح ضرورة اعتماد أخصائي طبي على أحد مائة بالمائة على خوارزمية “.

يستخدم الباحثون الشبكات العصبية لتطوير خوارزمية

يقوم الباحثون بتدريب الشبكة العصبية باستخدام أكثر من 50000 مسح دماغي تم جمعها من 138 شخصًا. تم تقسيم هذه الصور بعد ذلك إلى ست فئات ، تتراوح من صحية إلى درجات متفاوتة من MCI ثم إلى AD الكامل. ثم تم استخدام 27310 صورة أخرى للتحقق من صحة الخوارزمية ، والتي كانت قادرة في النهاية على تحديد MCI المبكر بدقة 99 ٪ وتأخر MCI بدقة 99.95 ٪.

شارك المؤلفون ، “كان أداء النموذج المقترح أفضل من النماذج الأخرى المعروفة من حيث الدقة والحساسية والنوعية. وشددوا على أن نظامهم “أكثر موثوقية وأكثر دقة” من أدوات التشخيص المستخدمة حاليًا للتحقق من مخاطر الإصابة بمرض الزهايمر في المستقبل.

طبيب أشعة

يشير الباحثون أيضًا إلى أن الاختلال المعرفي المعتدل (MCI) لا يتطور دائمًا في النهاية إلى مرض الزهايمر ، وأن الأشخاص الذين يعانون من هذه التغييرات في الدماغ لا يصابون بالضرورة في نهاية المطاف بمرض الزهايمر. ومع ذلك ، لا يزال تحديد MCI مهمًا لتحسين اختصاصي الرعاية الصحية في تحديد مخاطر إصابة المريض بالمرض ، مما يسمح بالكشف المبكر وربما التدخل المبكر.

شارك ماسكيليناس أنه “بمجرد أن تختار خوارزمية الكمبيوتر الحالات التي يحتمل أن تتأثر ، يمكن للأخصائي إلقاء نظرة فاحصة عليها ، وفي النهاية ، يستفيد الجميع لأن التشخيص والعلاج يصلان إلى المريض بسرعة أكبر بكثير”.