الذكاء الاصطناعي.. أداة واعدة في الكشف المبكر عن أعراض الخرف

أحد المؤشرات المبكرة على الخرف هو تدهور المفردات، وقد يجد الشخص المصاب بالخرف صعوبة في العثور على الكلمات المناسبة أثناء التحدث، مما يؤدي إلى استخدام كلمات أقل دقة، أو أكثر عمومية.

على سبيل المثال، بدلاً من استخدام كلمة معينة مثل “هاتف”، قد يستخدم الشخص كلمة عامة مثل “شيء”، ويستطيع الذكاء الاصطناعي اكتشاف هذه التغيرات من خلال مقارنة الكلمات المستخدمة في المحادثات على مدار الوقت.

ويعد البطء المتزايد في الكلام علامة أخرى قد تشير إلى تدهور معرفي، ويمكن أن يُظهر الشخص المصاب بالخرف بطئاً متزايداً في تكوين الجمل، أو التفكير لفترات أطول قبل الرد على الأسئلة، وتُعد هذه التغيرات في سرعة المعالجة العقلية، والتنفيذ اللفظي من العلامات التي يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشافها من خلال تحليل سرعة الكلام، ومقارنتها بالمعايير الطبيعية.

تعتمد معظم تطبيقات تحليل الكلام في الكشف عن الخرف على خوارزميات التعلم الآلي، إذ يتم تدريب النموذج على بيانات ضخمة من الكلام الطبيعي لمرضى الخرف، وأشخاص أصحاء، ثم يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد الأنماط التي تختلف بين المجموعتين، مثل الكلمات الأكثر شيوعاً، وسرعة الكلام، ومدى تعقيد الجمل، وعندما يتم تقديم بيانات جديدة للمريض، يمكن للنموذج أن يحدد ما إذا كانت هذه الأنماط تشير إلى وجود تدهور معرفي.

تقنيات معالجة اللغة الطبيعية

وتُستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية، لتحليل النصوص المنطوقة، وفهم بناء الجمل، والعبارات المستخدمة، إذ يمكن لتحليل أنماط الكلام، بدعم من الذكاء الاصطناعي، أن يكشف عن علامات مبكرة لمرض الخرف قبل ظهور أعراضه الواضحة.

وهذه القدرة على الكشف المبكر تمثل قفزة نوعية في مجال الرعاية الصحية، إذ تتيح للأطباء التدخل مبكراً وتوفير العلاجات. وتتميز تقنية تحليل الكلام بكونها غير مؤلمة، حيث يمكن للمريض إجراء الاختبار ببساطة من خلال إجراء محادثة عادية.

وتتيح تطبيقات الهواتف الذكية، والأجهزة المنزلية الذكية، المدعومة بالذكاء الاصطناعي، متابعة مستمرة لتطور الحالة الصحية للمريض. يمكن لهذه التطبيقات تسجيل وتحليل عينات صوتية بانتظام، مما يوفر للطبيب صورة واضحة عن تطور المرض، وتأثير العلاج.

رغم الفوائد العديدة لهذه التقنية، إلا أنها تواجه بعض التحديات، إذ يجب تطوير الخوارزميات لتكون قادرة على التمييز بدقة بين التغيرات الطبيعية في الكلام، والتغيرات المرضية، مع مراعاة التنوع اللغوي والثقافي.

كما يجب حماية خصوصية البيانات الصوتية للمرضى، وتطوير بروتوكولات أمنية صارمة لحماية هذه البيانات من الاختراق، وقد تكون تكلفة تطوير وتطبيق هذه التقنية مرتفعة، ما يحد من توافرها في بعض المناطق.

التنبؤ بالإصابة بمرض الخرف

يعد تحليل البيانات الجينية والمؤشرات الحيوية جزءاً لا يتجزأ من الجهود المبذولة للكشف المبكر عن الخرف، وتطوير استراتيجيات الوقاية والعلاج.

ويمثل تشخيص الخرف تحدياً كبيراً في الأوساط الطبية، نظراً لتعقيد العوامل الوراثية والبيولوجية المؤثرة في هذا المرض، لكن التطور في تقنيات الذكاء الاصطناعي قد يفتح الباب أمام طرق جديدة لتحليل مجموعات البيانات الضخمة، مثل المعلومات الجينية والمؤشرات البيولوجية، ما يمكّن الأطباء من تقييم خطر إصابة الشخص بالخرف، بشكل أكثر دقة.

تحمل الجينات بداخلها معلومات وراثية تحدد العديد من صفاتنا، بما في ذلك احتمال إصابتنا ببعض الأمراض. أحد الجينات المرتبطة بمرض ألزهايمر جين APOE ε4، فالأشخاص الذين يحملون هذا الجين أكثر عرضة للإصابة بالمرض.

ويمكن للذكاء الاصطناعي، “قراءة” هذه الشفرة الوراثية بدقة عالية. فمن خلال تحليل الجينوم البشري، يمكن للأنظمة الذكية تحديد الأنماط الجينية المرتبطة بالخرف، ما يساعد في تحديد الأفراد الأكثر عرضة للإصابة.

بالإضافة إلى الجينات، هناك مؤشرات حيوية أخرى في الجسم، يمكن أن تشير إلى بداية الخرف، هذه المؤشرات، مثل بروتينات الأميلويد وتاو، تتراكم في الدماغ قبل ظهور الأعراض.

ويستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل هذه المؤشرات بدقة عالية، من خلال فحص عينات الدم، والسائل النخاعي، والصور الطبية، ويسمح التحليل المبكر بتشخيص المرض في مراحله الأولى.

تحليل نمط الحياة

ولا يقتصر الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات الجينية، أو العلامات الحيوية فقط، بل يمكنه دمج هذه البيانات مع عوامل أخرى مثل نمط الحياة، والعادات الصحية، والتاريخ العائلي، ومن خلال ربط هذه العوامل ببعضها، يمكن للأنظمة الذكية بناء صورة أكثر شمولية عن خطر الإصابة بالخرف لدى كل فرد.

باستخدام النماذج الرياضية المعقدة، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ باحتمالية إصابة الشخص بالخرف في المستقبل، وهذه التنبؤات تساعد الأطباء والمرضى على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن خطط الرعاية الصحية، مثل تغيير نمط الحياة، أو البدء في العلاج الدوائي.

ويُمكن أن يستخدم التعلم العميق، الذي يتعامل مع كميات هائلة من البيانات المعقدة، في تحليل المعلومات الجينية بدقة فائقة، كما يمكن لهذه النماذج أن تتعامل مع المتغيرات الجينية المتعددة، وتحليل التفاعلات بينها وبين العوامل البيولوجية الأخرى.

اختبارات معرفية

تُعد الاختبارات التقليدية لتقييم الوظائف المعرفية، مثل اختبارات الذاكرة والانتباه، أدوات مفيدة، لكنها غالباً ما تكون ثابتة، وتفتقر إلى القدرة على التكيف مع القدرات الفردية للمريض. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي في تطوير اختبارات معرفية أكثر ذكاءً، تُصمّم خصيصاً لكل فرد.

يمكن لهذه الاختبارات أن تُجرى باستخدام أجهزة مثل الهواتف الذكية، أو الأجهزة اللوحية، مما يجعلها أكثر سهولة للأشخاص في بيئتهم اليومية، ومن خلال مراقبة التغيرات الطفيفة في الأداء بمرور الوقت، يمكن للطبيب تحديد ما إذا كان الشخص يعاني من تدهور معرفي تدريجي، حتى قبل أن يصبح هذا التدهور واضحاً في الحياة اليومية.

لكن، بدلاً من استخدام الاختبارات التقليدية، مثل اختبارات الذاكرة، يعتمد الذكاء الاصطناعي على طرح أسئلة مخصصة للمريض، تأخذ في الاعتبار عوامل مثل العمر، والمستوى التعليمي، والخلفية الصحية. هذه الاختبارات الذكية تجعل التقييم أكثر دقة، وملاءمة لاحتياجات كل فرد.