الذكاء الاصطناعي يفتح آفاقاً جديدة لتشخيص باركنسون من خلال الصوت قبل ظهور الأعراض
أفادت وکالة آنا الإخباریة، ووفقًا لدراسة حديثة نُشرت على موقع MedRxiv، نجح فريق بحثي بقيادة عالم المعلومات الحيوية أنيروث أنانثانارايانان من جامعة شمال تكساس، في تطوير نموذج تعلم آلي قادر على رصد مؤشرات صوتية دقيقة مرتبطة بالمرض، بدقة تصل إلى 90%.
وأوضح الباحثون أن نتائجهم تشير إلى قدرة النماذج الصوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على اكتشاف التغيرات العصبية في الصوت التي تسبق الأعراض الظاهرة للحالة، ما يمثل قفزة في مجال التشخيص المبكر لهذا المرض التنكسي الذي يصيب نحو 9 ملايين شخص حول العالم.
ويُعد مرض باركنسون من أكثر الاضطرابات العصبية تعقيدًا، حيث يسبب مشكلات في الحركة مثل الرعشة وبطء الأداء الحركي، بالإضافة إلى أعراض غير حركية مثل اضطرابات المزاج والذاكرة. ورغم التقدم في فهم بعض الآليات المسببة له، إلا أن العوامل المحفزة لظهوره لا تزال محل جدل، مع ربط المرض بعوامل بيئية ووراثية مثل المبيدات الحشرية والأطعمة المصنعة.
ونظرًا لغياب علاج شافٍ للمرض، فإن الكشف المبكر يمثل الأمل الأكبر للحد من تفاقم الأعراض، وزيادة فعالية العلاجات المتاحة.
وفي التجربة، استخدم الفريق البحثي 195 تسجيلاً صوتيًا لـ31 متطوعًا، من بينهم 23 شخصًا تم تشخيصهم بالإصابة بباركنسون. وتمكنت الخوارزميات من التمييز بين المرضى والأصحاء بدقة بلغت 90%، من خلال تحليل سمات صوتية محددة مثل الاهتزازات غير المنتظمة في الأحبال الصوتية، ونسبة الضوضاء إلى النغمة، واضطراب أنماط الصوت، والتي ترتبط ببحة الصوت وصعوبة النطق لدى المرضى.
ورغم النتائج المشجعة، شدد الباحثون على ضرورة إجراء دراسات أوسع تشمل بيانات صوتية من شرائح سكانية متنوعة، لتقييم قدرة النماذج على التعميم في ظروف العالم الواقعي.
وفي تعليق له على الدراسة، قال عالم البيانات آيدن أرنولد، الذي لم يشارك في البحث، إن هذا النهج "يُظهر وعدًا حقيقيًا كأداة للفحص المبكر". وأضاف أن التوسع في هذه التقنية قد يوفّر وسيلة منخفضة التكلفة وواسعة الانتشار لتشخيص باركنسون في وقت مبكر، لا سيما في ظل الارتفاع المستمر في أعداد المصابين.
