الذكاء الاصطناعي يكتشف باركنسون من نبرة الصوت قبل ظهور الأعراض
للعلّم - في إنجاز علمي قد يُحدث تحولاً كبيراً في تشخيص الأمراض العصبية، توصل باحثون إلى إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مرض باركنسون من خلال تحليل نبرة الصوت، حتى قبل ظهور الأعراض الحركية الواضحة.
ووفقاً لدراسة حديثة نُشرت على موقع MedRxiv، طوّر فريق بحثي نموذجاً من التعلم الآلي قادرًا على التقاط مؤشرات صوتية دقيقة مرتبطة بالمرض، بدقة تصل إلى 90%. ويُعد هذا التقدم بالغ الأهمية في ظل الارتفاع المتواصل في أعداد المصابين بباركنسون حول العالم، ما يعزز فرص التشخيص المبكر وتحسين جودة حياة المرضى.
قاد الدراسة أنيروث أنانثانارايانان، المتخصص في المعلومات الحيوية بجامعة شمال تكساس، حيث أظهرت النتائج أن النماذج المعتمدة على تحليل الصوت قادرة على الكشف عن إشارات مبكرة للمرض قبل أن تظهر الأعراض الحركية بوضوح.
مرض باركنسون، الذي يؤثر حالياً على ما يقارب 9 ملايين شخص حول العالم، يتسم بصعوبات في التحكم الحركي، ورعشة الأطراف، فضلاً عن تأثيراته على المزاج والقدرات العقلية. ورغم التقدم في فهم بعض آليات المرض، لا تزال الأسباب الدقيقة لتطوره غير واضحة، مع وجود مؤشرات على ارتباطه بعوامل وراثية وبيئية مثل الأغذية المصنعة والمبيدات الحشرية.
ونظراً لعدم توفر علاج شافٍ حتى الآن، فإن الكشف المبكر يُعد الوسيلة الأفضل للحد من تفاقم الأعراض، إذ أن التدخل العلاجي في المراحل الأولى يمنح فرصًا أفضل للتأقلم مع المرض.
في الدراسة، استخدم الباحثون تسجيلات صوتية لـ31 شخصاً، من بينهم 23 مصابًا بباركنسون، حيث خضع النموذج لتدريب مكثف على 195 تسجيلاً صوتياً. واعتمد النموذج على مميزات صوتية دقيقة مثل الاهتزازات غير المنتظمة في الأحبال الصوتية، ونسبة الضوضاء إلى النغمة، والتغيرات غير الطبيعية في إشارات الصوت. وقد ارتبطت هذه الخصائص سابقاً بأعراض باركنسون، مثل بحة الصوت، وصعوبة النطق، وضعف حركة العضلات الصوتية.
ورغم النتائج المبشرة، أشار الباحثون إلى أن النموذج بحاجة إلى اختبارات إضافية لضمان قدرته على التعميم، نظراً لأن العينة المستخدمة كانت محدودة من حيث العدد والتنوع. وأكدوا أن التحدي المستقبلي يكمن في التأكد من فعالية الأداة عبر مختلف الأعمار، اللهجات، والظروف البيئية.
وأعرب خبراء، من بينهم عالم البيانات آيدن أرنولد، عن تفاؤلهم بالنهج المعتمد على الصوت، واعتبروه وسيلة واعدة وغير مكلفة للفحص المبكر، خاصة في ظل تزايد الإصابات بالمرض عالمياً.
ووفقاً لدراسة حديثة نُشرت على موقع MedRxiv، طوّر فريق بحثي نموذجاً من التعلم الآلي قادرًا على التقاط مؤشرات صوتية دقيقة مرتبطة بالمرض، بدقة تصل إلى 90%. ويُعد هذا التقدم بالغ الأهمية في ظل الارتفاع المتواصل في أعداد المصابين بباركنسون حول العالم، ما يعزز فرص التشخيص المبكر وتحسين جودة حياة المرضى.
قاد الدراسة أنيروث أنانثانارايانان، المتخصص في المعلومات الحيوية بجامعة شمال تكساس، حيث أظهرت النتائج أن النماذج المعتمدة على تحليل الصوت قادرة على الكشف عن إشارات مبكرة للمرض قبل أن تظهر الأعراض الحركية بوضوح.
مرض باركنسون، الذي يؤثر حالياً على ما يقارب 9 ملايين شخص حول العالم، يتسم بصعوبات في التحكم الحركي، ورعشة الأطراف، فضلاً عن تأثيراته على المزاج والقدرات العقلية. ورغم التقدم في فهم بعض آليات المرض، لا تزال الأسباب الدقيقة لتطوره غير واضحة، مع وجود مؤشرات على ارتباطه بعوامل وراثية وبيئية مثل الأغذية المصنعة والمبيدات الحشرية.
ونظراً لعدم توفر علاج شافٍ حتى الآن، فإن الكشف المبكر يُعد الوسيلة الأفضل للحد من تفاقم الأعراض، إذ أن التدخل العلاجي في المراحل الأولى يمنح فرصًا أفضل للتأقلم مع المرض.
في الدراسة، استخدم الباحثون تسجيلات صوتية لـ31 شخصاً، من بينهم 23 مصابًا بباركنسون، حيث خضع النموذج لتدريب مكثف على 195 تسجيلاً صوتياً. واعتمد النموذج على مميزات صوتية دقيقة مثل الاهتزازات غير المنتظمة في الأحبال الصوتية، ونسبة الضوضاء إلى النغمة، والتغيرات غير الطبيعية في إشارات الصوت. وقد ارتبطت هذه الخصائص سابقاً بأعراض باركنسون، مثل بحة الصوت، وصعوبة النطق، وضعف حركة العضلات الصوتية.
ورغم النتائج المبشرة، أشار الباحثون إلى أن النموذج بحاجة إلى اختبارات إضافية لضمان قدرته على التعميم، نظراً لأن العينة المستخدمة كانت محدودة من حيث العدد والتنوع. وأكدوا أن التحدي المستقبلي يكمن في التأكد من فعالية الأداة عبر مختلف الأعمار، اللهجات، والظروف البيئية.
وأعرب خبراء، من بينهم عالم البيانات آيدن أرنولد، عن تفاؤلهم بالنهج المعتمد على الصوت، واعتبروه وسيلة واعدة وغير مكلفة للفحص المبكر، خاصة في ظل تزايد الإصابات بالمرض عالمياً.