كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تشخيص الأطفال

وقال الباحثون إن دراستهم، التي لم تنشر بعد في مجلة يراجعها النظراء، مهمة لأنها أول من استخدم التعلم العميق لتحديد مؤشرات اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه.

التعلم العميق هو نوع من الذكاء الاصطناعي يمكنه التعرف تلقائيًا على الأنماط والاتصالات ضمن كميات هائلة من البيانات.

قال جوستين هيونه، MS، وهو مؤلف مشارك في الدراسة وباحث في قسم الأشعة العصبية بجامعة كاليفورنيا سان فرانسيسكو وطالب الطب في كلية كارل إلينوي للطب في أوربانا شامبين في إلينوي، الأخبار الطبية اليوم أنهم قاموا بتحليل مجموعة كبيرة من صور الدماغ للمراهقين الذين يعانون من اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه أو بدونه.

وقال: “لقد وجدنا أنه، في المتوسط، كانت هناك فروق ذات دلالة إحصائية في التصوير بين المشاركين في الدراسة الذين يعانون من (نقص الانتباه) ومن لا يعانون منه”.

نأمل أن تكون النتائج التي توصلنا إليها بمثابة خطوة واعدة نحو تحقيق فهم أفضل لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه من وجهة نظر بيولوجية بالإضافة إلى طريقة أكثر معيارية وموضوعية ودقة لتشخيص الحالة.

جوستين هيونه، MS

تضمن البحث بيانات من فحوصات الدماغ والمسوحات السريرية ومعلومات أخرى تم جمعها من 21 موقعًا بحثيًا في الولايات المتحدة.

تضمنت بيانات تصوير الدماغ التي استخدموها تقنية متخصصة للتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) تُعرف باسم التصوير الموزون للانتشار (DWI).

أفاد الباحثون أن المحاولات السابقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه واجهت صعوبات بسبب صغر حجم العينات والطبيعة المعقدة للاضطراب.

في هذه الدراسة، اختار فريق البحث على وجه التحديد 1704 فردًا يتألفون من المراهقين المصابين باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه وأولئك الذين لا يعانون من هذه الحالة.

وباستخدام فحوصات DWI، استخرجوا قياسات التباين الجزئي (FA) على طول 30 منطقة رئيسية من المادة البيضاء داخل الدماغ. يقيس FA كيفية تحرك جزيئات الماء عبر ألياف هذه المساحات.

تم استخدام قيم FA من 1371 فردًا لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق، والذي تم اختباره لاحقًا على 333 مشاركًا، من بينهم 193 تم تشخيص إصابتهم باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه و140 بدون اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه.

ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي، قال الباحثون إنهم توصلوا إلى اكتشاف مهم. وأفادوا أنه في الأفراد الذين يعانون من اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، كانت قيم FA أعلى بشكل ملحوظ في تسع مناطق من المادة البيضاء.

لم تتم ملاحظة أنماط التصوير بالرنين المغناطيسي المميزة هذه لدى الأشخاص المصابين باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه بمثل هذه التفاصيل المعقدة من قبل.

في معظم الحالات، تتماشى المخالفات المكتشفة في مساحات المادة البيضاء مع الأعراض المرتبطة عادةً باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه.

تحدث الدكتور ديفيد ليفكويتز، أخصائي الأشعة العصبية والمدير الطبي للتصوير بالرنين المغناطيسي في شركة SimonMed Imaging والذي لم يشارك في هذه الدراسة، إلى الأخبار الطبية اليومقائلًا: “أنا أتفق مع الإطار الأساسي (للباحثين) لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه باعتباره اضطرابًا معقدًا مع اختلافات هيكلية ووظيفية محتملة تدعم علم النفس المرضي.”

وقال ليفكويتز: “من الناحية التاريخية، وبجهد كبير، كانت المحاولات للعثور على الارتباطات الهيكلية التي كشف عنها التصوير بالرنين المغناطيسي لتشخيص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، غير ناجحة إلى حد كبير”.

وأوضح: “لكنها ربما تكون موجودة، ويستخدم الباحثون هنا أفضل الأدوات المتاحة للعثور على مثل هذه الارتباطات باستخدام مزيج من DTI والتعلم العميق”.

في حين أن التشوهات الهيكلية في اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه قد تكون موجودة إذا نظرنا بجدية كافية، إلا أن هذا ليس النهج التحقيقي الأكثر جاذبية. بعد كل شيء، اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه هو اضطراب سلوكي. ومن الناحية المنطقية، يبدو أن تقنية التصوير التي تقيم الوظيفة، وليس البنية، ستكون واعدة أكثر. لذا، فإن دراسة الشبكات الوظيفية (fMRI) أو استقلاب الدماغ (PET) ستكون بمثابة تحيزي. ومع ذلك، أعتقد أنه من المهم أن نكون متفتحين.

الدكتور ديفيد ليفكويتز

وقال ليفكويتز: “الاكتشافات تحدث في أماكن غير متوقعة، لذلك لا ينبغي النظر إلى شكوكي على أنها رافضة”. “سأكون مهتمًا جدًا بمعرفة إلى أين سيؤدي هذا، خاصة عندما تنضج الدراسة إلى منشور خاضع لمراجعة النظراء.”

وقالت ليفيا لايفز، الرئيس التنفيذي لشركة Neuroute والخبيرة في الذكاء الاصطناعي والتي لم تشارك أيضًا في البحث الأخبار الطبية اليوم أن “هذا البحث يمثل تقدمًا كبيرًا في تطبيق الذكاء الاصطناعي وتحليل بيانات التصوير في مجال تشخيص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه.”

تتمتع تقنيات التعلم العميق غير الخاضعة للرقابة، مثل أجهزة التشفير التلقائي، بالقدرة على الكشف عن الأنماط الهيكلية الدقيقة التي قد تفوتها طرق التشخيص التقليدية. وهذا يمكن أن يعزز بشكل كبير دقة تشخيص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه ويوفر رؤى قيمة حول البيولوجيا العصبية الأساسية للاضطراب.

ليفيا لايفز

ويوافق ليفكويتز على ذلك قائلاً: “إن تقنية التصوير الدقيقة غير الجراحية لمرضى اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه يمكن أن تكون مفيدة جدًا في الإدارة السريرية وأيضًا في تجارب الأدوية”.

وقال: “أحد التحديات التي تواجه إثبات فعالية الدواء هو اختيار المريض”. “إن تكاليف تجارب الأدوية السريرية هائلة، ويرجع ذلك جزئيًا إلى الحاجة إلى أعداد كبيرة من المرضى لتحقيق نتائج ذات دلالة إحصائية.”

وأضاف: “التشخيص الأكثر دقة لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، بالإضافة إلى القدرة على تقسيم المرضى إلى طبقات بناءً على شدتهم، لديه القدرة على تقليل الحجم المطلوب وبالتالي تكلفة مثل هذه التجارب”.

وفي الختام، قال ليفكويتز: “إن الآثار المترتبة على ذلك تتجاوز مجموعة المرضى (والتي من الواضح أنها ستستفيد)، ولكنها تمتد إلى المجتمع على نطاق أوسع”.