الذكاء الاصطناعي يكشف التوحّد بسهولة.. وتصل دقته إلى نحو 80%
AI بالعربي – متابعات
طوّر باحثون من معهد “كارولينسكا” في السويد نموذجاً جديداً يعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكنه توقّع إصابة الأطفال بالتوحّد بسهولة من خلال معلومات بسيطة نسبياً.
وأوضحوا أنّ النموذج الجديد يسهم في الكشف المبكر عن التوحّد، ما يوفّر الدعم اللازم للأطفال المصابين. ونُشرت النتائج، الاثنين، في دورية “غاما نتورك”.
والتوحّد هو اضطراب في نمو الدماغ منذ الطفولة، يستمرّ مدى الحياة، ويؤثر في كيفية تعامل الشخص مع الآخرين على المستوى الاجتماعي؛ مما يتسبّب بمشكلات في التفاعل والتواصل الاجتماعي.
وعادةً ما يُشخَّص في سنّ الرابعة أو الخامسة، وهو اضطراب يتميّز بظهور أشكال غير نمطية في التواصل وسلوكيات تكرارية ومحدودة، بالإضافة إلى ارتباطه بانخفاض القدرات الإدراكية لدى المصابين به.
ولتطوير النموذج، اعتمد الفريق البحثي على قاعدة بيانات كبيرة في الولايات المتحدة تحتوي على معلومات نحو 30 ألف شخص من المصابين بالتوحّد وغير المصابين به.
ومن خلال تحليل 28 معلّمة مختلفة، طوّروا 4 نماذج متميّزة تعتمد على التعلُّم الآلي لتحديد الأنماط في البيانات.
واختيرت المعلّمات بناءً على معلومات يمكن الحصول عليها قبل عمر 24 شهراً، من دون الحاجة إلى تقييمات شاملة أو اختبارات طبية معقَّدة. وأطلق الفريق على أفضل نموذج أداءً اسم “AutMedAI”.
ونجح النموذج الجديد في التعرُّف إلى نحو 80 في المائة من الأطفال المصابين بالتوحّد من بين نحو 12 ألف شخص.
وحُدِّدت عوامل مثل عمر أول ابتسامة، وأول جملة قصيرة، وصعوبات الأكل، بوصفها مؤشرات قوية للإصابة بالتوحّد.
وقالت الباحثة الرئيسية للدراسة بمعهد “كارولينسكا” في السويد، الدكتورة كريستينا تاميميس، إنّ النموذج يتمتّع بدقة تصل إلى نحو 80 في المائة في التنبّؤ بإصابة الأطفال دون سنّ الثانية بالتوحّد، ما يجعله أداة قيمة للرعاية الصحية.
وأضافت، عبر موقع المعهد، أنّ التشخيص المبكر أمرٌ حاسم؛ إذ يمكن من خلاله تنفيذ تدخّلات فعّالة تساعد الأطفال المصابين على النمو بشكل أفضل.
وأعرب الباحثون عن تطلّعاتهم لإجراء تحسينات إضافية على النموذج، والتحقُّق من فاعليته في البيئات السريرية، مشيرين إلى أنّ الهدف من تطويره هو جعله أداة لتحسين الرعاية الصحية، ولكنه لا يُعدُّ بديلاً للتقييم السريري للتوحّد.
ويعمل الفريق أيضًا على إدراج المعلومات الجينية في النموذج، ما قد يُسهم في تحسين دقة التوقّعات بشكل أكبر.