عبر الذكاء الاصطناعي.. تشخيص أسرع لمرض التصلب العصبي المتعدد

ووفقاً لوكالة أنباء آنا، جاء في مخرجات المقال الذي كتبه الدكتور عبد الحسين رضائي، عضو هيئة التدريس في قسم الهندسة الكهربائية بجامعة العلوم والثقافة، بعنوان تقنيات التعلم الآلي في التنبؤ بالتصلب المتعدد باستخدام EEG، والذي تم نشره في مجلة الهندسة الطبية الحيوية: التطبيقات والأساس والاتصالات من المنشورات العلمية العالمية مع ملف تعريف Web of Science (ISI)، يوضح أن هذه الطريقة يمكن أن تكون بديلاً فعالاً للطرق التقليدية والمكلفة مثل التصوير بالرنين المغناطيسي.

حيث قدم الباحثون إقتراحات بأن الجمع بين بيانات مخطط كهربية الدماغ (EEG) ومعلومات حركة المرضى الأخرى يمكن أن يزيد من دقة التشخيص.

في هذا الصدد قام عبد الحسين رضائي، عضو هيئة التدريس في قسم الهندسة الكهربائية بجامعة العلوم والثقافة، بالتعاون مع فريق من الباحثين الإيرانيين، بدراسة طرق التعلم الآلي للتشخيص المبكر لمرض التصلب العصبي المتعدد من خلال تحليل إشارات مخطط كهربية الدماغ.

حيث توضح المراجعات الواردة في هذه المقالة أن طرق تشخيص مرض التصلب العصبي المتعدد التقليدية، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي، تستغرق وقتًا طويلاً وفي بعض الأحيان غير قابلة للتكرار بالإضافة إلى التكاليف المرتفعة. في المقابل، يمكن أن يوفر استخدام مخطط كهربية الدماغ (EEG) جنبًا إلى جنب مع تقنيات التعلم الآلي تشخيصًا منخفض التكلفة وسريعًا ودقيقًا.

وكشفت النتائج أنه باستخدام تقنيات من قبيل تجزئة نطاق مخطط كهربية الدماغ ومعالجة البيانات في مجالات الوقت والتردد، تمكن الباحثون من تقليل خطأ التشخيص. يمكن لهذه النتائج أن تمهد الطريق للبحث المستقبلي لتطوير أدوات تشخيصية أكثر تقدمًا.

وشدد المؤلفون في هذا البحث الواعد على ضرورة جمع مجموعات بيانات أكثر شمولاً من تخطيط كهربية الدماغ واقترحوا ما يلي: في المستقبل، يمكن أن يؤدي الجمع بين تخطيط كهربية الدماغ مع بيانات أخرى مثل تحليل حركة المريض إلى زيادة دقة التشخيص.

ولذلك، فإن التطورات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي والهندسة الطبية يمكن أن تكون خطوة كبيرة نحو تشخيص أسرع وعلاج أفضل لمرض التصلب العصبي المتعدد.