برنامج ذكاء اصطناعى يتنبأ بخطر إصابتك بالخرف والنوبات القلبية والسرطان

طور العلماء برنامجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي قادرًا على التنبؤ بخطر الإصابة بالخرف، والنوبات القلبية، والسكتات الدماغية، والسرطان، استنادًا إلى بيانات ليلة نوم واحدة فقط، وذلك قبل سنوات من التشخيص، حيث تم تدريب النموذج، المسمى SleepFM، على 585,000 ساعة من بيانات النوم جُمعت من 65,000 مشارك، وتأتي هذه البيانات من تقييم للنوم يُسمى تخطيط النوم المتعدد (polysomnography)، وهو دراسة تسجل موجات الدماغ، وحركات العين، ونشاط العضلات، ونبض القلب، والتنفس، ومستويات الأكسجين.

ووفقا لما ذكرته صحيفة "ديلى ميل" البريطانية، قارن الفريق، من جامعة ستانفورد، بيانات تخطيط النوم المتعدد بسجلات صحية إلكترونية، بعضها يمتد على مدى 25 عامًا، واكتشفوا أنه يمكن التنبؤ بـ 130 مرضًا مختلفًا بدقة معقولة من خلال بيانات نوم المريض.

وقال الباحث جيمس زو: "يتعلم برنامج SleepFM لغة النوم بشكل أساسي، لقد فوجئنا بقدرة النموذج على تقديم تنبؤات مفيدة لمجموعة متنوعة من الحالات المرضية"، مضيفا "بالنسبة لجميع الأزواج الممكنة من الأفراد، يُرتب النموذج الأشخاص الأكثر عرضة للإصابة بحدث معين، كالنوبة القلبية مثلاً، في وقت مبكر."

وكانت تنبؤات النموذج قوية بشكل خاص فيما يتعلق بالسرطان، ومضاعفات الحمل، وأمراض الدورة الدموية، والاضطرابات النفسية، ويعمل البرنامج من خلال إعطاء رقم يُسمى مؤشر C لكل فئة مرضية، ويعني مؤشر C البالغ 0.8 أن تنبؤات النموذج تتطابق مع ما حدث فعلياً في 80% من الحالات.

وقد وُجد أن برنامج SleepFM دقيق بنسبة 89% في التنبؤ بمرض باركنسون، و85% في التنبؤ بالخرف، و81% في التنبؤ بالنوبة القلبية، كما استطاع التنبؤ بسرطان الثدي والبروستاتا بدقة 87% و89% على التوالي، بل وبلغت دقته 84% في التنبؤ بخطر الوفاة.

على الرغم من أن دراسات النوم الحالية تتطلب معدات سريرية متخصصة، إلا أن الفريق أشار إلى أن نتائجهم تُرجح أن يصبح تخطيط النوم المتعدد أداةً فعالة للكشف المبكر.

كما اكتشف الفريق أنه على الرغم من أن إشارات القلب أثبتت أنها الأكثر فائدةً في تشخيص أمراض الدورة الدموية، إلا أن إشارات نشاط الدماغ تُجسد الحالات العقلية والعصبية بشكل أفضل، بينما تُعد إشارات التنفس الأفضل في التنبؤ باضطرابات الجهاز التنفسي، إلا أن الجمع بين جميع أنواع الإشارات هو ما حقق أفضل النتائج الإجمالية.

ويعمل الفريق حاليًا على إيجاد طرق لتحسين تنبؤات الذكاء الاصطناعي، ربما عن طريق إضافة بيانات من الأجهزة القابلة للارتداء مثل ساعة أبل.