توقع مرض ألزهايمر قبل ظهور الأعراض باستخدام الذكاء الاصطناعي

  • تاريخ النشر: الإثنين، 25 مارس 2024

نموذج للذكاء الاصطناعي يتوقع مرض ألزهايمر قبل 7 سنوات من ظهور الأعراض

مقالات ذات صلة
دراسة تؤكد إمكانية اكتشاف مرض ألزهايمر قبل ظهور أعراضه
10 من أفضل برامج الترجمة باستخدام الذكاء الاصطناعي
اختبار دم يكشف مرض ألزهايمر قبل ظهر أعراضه بسنوات

قام فريق من العلماء في جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو UCS وجامعة ستانفورد بإجراء دراسة تجريبية أظهرت إمكانية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، للتنبؤ بظهور أعراض مرض ألزهايمر، قبل سنوات من ظهورها الفعلي لدى الأشخاص.

نموذج للذكاء الاصطناعي يتوقع مرض ألزهايمر قبل 7 سنوات من ظهور الأعراض

وبحسب ما ذكرته تقارير علمية، فقد تم تطبيق أساليب التعلم الآلي على مجموعة ضخمة تزيد عن 5 ملايين سجل صحي، وذلك بهدف تعلم الذكاء الاصطناعي كيفية اكتشاف الأنماط المرتبطة بمرض ألزهايمر، من خلال تحليل علاقته بحالات أخرى.

وأوضحت أنه بعد تجربة النموذج الجديد، مقارنة ببيانات الأشخاص الذين تأثروا بمرض ألزهايمر لاحقاً، تبين أن الذكاء الاصطناعي قادر على التنبؤ بتطور المرض بنسبة 72% من الوقت، وذلك قبل 7 سنوات من ظهور الأعراض في بعض الحالات.

وأشارت التقارير إلى أن نجاح النموذج الذكي، يعود إلى قدرته على توظيف مجموعة متنوعة من التحليلات، لتقدير احتمالية الإصابة بمرض ألزهايمر، حيث يقوم بدمج العديد من المتغيرات، مثل ارتفاع ضغط الدم ونسبة الكوليسترول المرتفعة، وكذلك نقص فيتامين د والاكتئاب.

ولفتت إلى أنه من المهم فهم أن وجود هذه المشاكل الصحية، لا يعني بالضرورة تطور مرض ألزهايمر، ولكن نموذج الذكاء الاصطناعي يأخذ كل هذه العوامل بعين الاعتبار، لتوفير تقدير دقيق للمخاطر المحتملة في المستقبل.

ونوهت التقارير إلى أنه تم أيضاً مناقشة الروابط البيولوجية التي تم تحديدها، حيث تم اكتشاف علاقة بين هشاشة العظام ومرض ألزهايمر لدى النساء، وتغير في جين MS4A6A، مما يعطي الفرصة لإجراء المزيد من الدراسات لفهم تطور هذا الاضطراب.

وأكدت على الاستفادة المثمرة من بيانات المرضى، من خلال تطبيق التعلم الآلي لتحليل البيانات، وتوقع الأمراض المستقبلية، مشددة على أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات السريرية، وفهم العوامل البيولوجية وراءها.

وأضافت التقارير أن هذه الخطوة هي الأولى نحو تطبيق الذكاء الاصطناعي، في تحسين التشخيص وتوقع الإصابة بالأمراض في الوقت الحالي.