نماذج الذكاء الاصطناعي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لتوقع مخاطر الإصابة بمرض الزهايمر

فريق من باحثي الذكاء الاصطناعي من شركة آي بي إم وشركة فايزر طور خوارزميات ذكاء اصطناعي يمكنها потенسيально الكشف عن علامات مرض الزهايمر من خلال تحليل كتابات الأشخاص والبحث عن الأنماط اللغوية.

طور باحثون آخرون نماذج ذكاء اصطناعي تهدف إلى توقع تطوير مرض الزهايمر من خلال تحليل مسح التصوير بالتصوير المقطعي الإصطاعي أو تفسير بيانات الاختبارات السريرية. تم تدريب هذه النماذج على بيانات حديثة، ولكن نموذج فريق آي بي إم-فايزر تم تدريبه على بيانات من دراسة القلب في فرامينغهام، التي تشمل بيانات على أكثر من 14,000 شخص على ثلاثة أجيال وستة عقود. طبيعة البيانات على المدى الطويل مهمة، لأن إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على الكشف عن الأنماط بداخل السكان على مدى فترات زمنية طويلة، يمكن للباحثين потенسيально توقع ظهور مرض الزهايمر بعد سنوات من تقنيات التشخيص الحالية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون طريقة تشخيص موثوقة لا تتطلب استخدام تقنيات المسح أو الاختبارات الغازية، مما يزيد من نطاق الحالات التي يمكن استخدامها فيها.

وفقًا لنائب رئيس آي بي إم للرعاية الصحية والعلوم الحيوية، آجاي روير، يمكن أن تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي التي طورها فريق البحث كأداة تساعد الممارسين الطبيين على الحصول على أدلة حول تطوير مرض الزهايمر في وقت مبكر من الاختبارات السريرية. يمكن أن تعمل النماذج بشكل أساسي كأنظمة إنذار مبكر تحفز الممارسين الطبيين على متابعة اختبارات أكثر شمولاً.

为了训练 نماذج الذكاء الاصطناعي، استخدم فريق البحث نسخًا من الاستجابات المكتوبة لأسئلة مختلفة. تم طلب من المشاركين في دراسة القلب في فرامينغهام وصف صورة لموقع باستخدام لغة طبيعية. تم تحويل الإجابات التي قدمها المستجيبون إلى نسخة رقمية، وتم تغذية النسخ إلى خوارزميات التعلم الآلي كبيانات تدريبية. وفقًا لشركة آي بي إم، تمكنت النماذج من الكشف عن بعض الميزات اللغوية المرتبطة بتطور الاضطرابات العصبية. لقد وجد الأطباء منذ فترة طويلة أن استخدام كلمات متكررة، والأخطاء الإملائية، والتفضيل لجمل بسيطة على جمل معقدة يمكن أن يكون مؤشرًا على تقدم مرض الزهايمر، و达ست نماذج الذكاء الاصطناعي إلى نفس هذه الميزات.

وفقًا لنتائج الدراسة ، حقق النموذج الرئيسي دقة تقريبًا 70٪ في توقع المشاركين الذين طوّروا في النهاية مرض الزهايمر في سن 85. تم اشتقاق النماذج، وبالتالي النتائج، من البيانات التاريخية داخل الدراسة الأصلية. لم يتوقعوا فعلاً أحداث مستقبلية. بالإضافة إلى ذلك، تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على الجزء الأقدم من سكان فرامينغهام. كان هذا السكان في الغالب من البيض غير الإسبان، ونتيجة لذلك، هناك حدود لمدى قابليتها للتعميم على أعراق أخرى وسكان آخرين حول العالم. كان حجم العينة للدراسة صغيرًا جدًا، حيث يتكون فقط من 40 فردًا طوروا الخرف و 40 لم يطوروا.

على الرغم من هذه القيود، فإن الدراسة لها قيمة كأحد أول الدراسات التي تحليل بيانات حقيقية على نطاق واسع تم جمعها على مدى فترة زمنية طويلة. يمكن أن تزيد دقة النموذج بشكل محتمل إذا تم تضمين بعض الميزات التي تم استبعادها من الدراسة في بيانات التدريب المستقبلية، مثل الكتابة اليدوية. يمكن استخدام نهج مشابه مع تسجيلات صوتية للكلام، التي تتضمن فترات زمنية لا تمثلها اللغة المكتوبة.

وفقًا لروير، فإن ميزة استخدام عينات اللغة هي أنها، بغض النظر عما إذا كانت العينات مكتوبة أو منطوقة، فإنها طريقة غير غازية لتحديد حالة الإنسان المعرفية. يمكن جمع بيانات اللغة عن بُعد وبطريقة رخيصة نسبيًا من خلال الاستفادة من الإنترنت، على الرغم من أنه من المهم أن تكون هناك ضوابط لضمان الخصوصية والموافقة المستنيرة عند جمع مثل هذه البيانات.

المشارك المشارك في الدراسة والباحث في التصوير العصبي وعلم النفس الحاسوبي في آي بي إم، غييرمو سيتشي، أوضح لصحيفة ساينتيفيك أمريكان أن العملية يتم تعديلها لفهم أشكال أخرى من الأمراض:

“نحن في proceso استغلال هذه التكنولوجيا لفهم أمراض مثل الفصام، التصلب الجانبي الأميوتروفيك ومرض باركنسون، ونحن نفعل ذلك في دراسات مستقبلية تحليل عينات كلام منطوق، مع موافقة من نفس الاختبارات اللغوية المعرفية.”