طور باحثون في مستشفى ماساتشوستس العام في الولايات المتحدة الأمريكية، نموذجا تقنيا يعتمد على "التعلم العميق" وهو إحدى تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكنه الكشف عن الإصابة بمرض الزهايمر بسهولة وبدقة عالية لجميع الأعمار.
والزهايمر هو أحد أكثر أشكال الخرف شيوعا، ويؤدي إلى تدهور متواصل بقدرات التفكير ووظائف الدماغ، وفقدان الذاكرة، ويتطور تدريجيا لفقدان القدرة على القيام بالأعمال اليومية، والتواصل مع المحيط، وانعدام الأداء الوظيفي.
وأثبتت دراسة باحثي مستشفى ماساتشوستس، والتي نشرها موقع "PLOS ONE"، نجاح تقنية التعلم العميق في اكتشاف الإصابة بالزهايمر سواء للحالات المعتادة للإصابة بالمرض مثل كبار السن، أو النادرة مثل الشباب.
وباستخدام التعلم العميق، الذي ثبت بالفعل نجاحه في اكتشاف العديد من الأمراض في البيانات المأخوذة من صور الرنين المغناطيسي للدماغ عالية الجودة (MRI) التي تم جمعها في بيئة بحثية خاضعة للرقابة، تمكن الباحثون من اكتشاف مخاطر الإصابة بمرض الزهايمر بدقة تصل إلى 90.2٪، استنادًا إلى صور الدماغ السريرية التي يتم جمعها بشكل روتيني.
الفريق البحثي عالج تلك المشكلة من خلال جعل نموذج التعلم العميق يغفل خصائص الدماغ التي وجد أنها مرتبطة بشكل مفرط بعمر المريض المذكورماثيو ليمينغ
وقال ماثيو ليمينغ، مؤلف مشارك في الدراسة إن مرض الزهايمر يحدث عادة عند كبار السن؛ ولذا فإن نماذج التعلم العميق غالبا ما كانت تواجه صعوبة في اكتشاف الحالات المبكرة الأكثر ندرة (التي تصيب الشباب وتسمى بالزهايمر المبكر).
وأضاف ليمينغ أن الفريق البحثي عالج تلك المشكلة من خلال جعل نموذج التعلم العميق يغفل خصائص الدماغ التي وجد أنها مرتبطة بشكل مفرط بعمر المريض المذكور.
ووفق الدارسة، فقد استخدم الباحثون صور الرنين المغناطيسي للدماغ لمرضى تم فحصهم في مستشفى ماساتشوستس قبل العام 2019، بما في ذلك المرضى الذين يعانون من مرض الزهايمر وغير المصابين لتطوير نموذجهم.
وأوضحت أن الباحثين اختبروا النموذج عبر آلاف الحالات بينهم مصابون بالزهايمر وآخرون غير مصابين وفي جميع مجموعات البيانات، كان النموذج يتمتع بدرجة عالية من الدقة، فضلا عن قدرته على اكتشاف المخاطر بدقة بغض النظر عن المتغيرات المختلفة، مثل عمر المرضى.