ذات صلة

اخبار متفرقة

أنثروبيك تحذر: قد يستبدل الذكاء الاصطناعي فرق البحث البشرية بالكامل خلال عام

أعلنت Anthropic أن إطار التوسع المسؤول سيحدد كيفية تشغيل...

يوتيوب بريميوم مقابل بريميوم لايت: أيهما تختار بعد التحديث الجديد؟

أعلنت يوتيوب عن طرح خطة بريميوم لايت مع ميزات...

هجوم فدية يضرب أدفانتست اليابانية.. هل تتأثر سلاسل إمداد أشباه الموصلات؟

استجابة أدفانتست لهجوم فدية مستهدف على قطاع أشباه الموصلات أعلنت...

أعراض البرد أم الإنفلونزا: كيف تميّز بينهما ومتى تقلق؟

دخول موسم الشتاء وتأثيره على التنفّس يدخل فصل الشتاء وتتقلب...

أحداث مسلسل توابع: العلاقة بين اضطرابات النوم والصحة النفسية

يركز هذا النص على أحداث الحلقة السابعة من مسلسل...

استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ المبكر باعتلال النخاع الشوكي

ما هو اعتلال النخاع الشوكي العنقي التنكسي (CSM)؟

يُعرّف اعتلال النخاع الشوكي العنقي التنكسي بأنه انضغاط أو ضغط على الحبل الشوكي في منطقة الرقبة نتيجة التغيرات التنكسية في مفاصل الرقبة، وهو حالة مزمنة تتفاقم مع الزمن. قد يسبب ألمًا في الرقبة، وضعفًا في العضلات، وصعوبة في المشي، وتعبًا عامًا، وهو أحد الأسباب الرئيسية لخلل وظائف الحبل الشوكي بين كبار السن. ورغم أن التشخيص قد يكون واضحًا في بعض الحالات، إلا أن الأعراض غالبًا ما تتطور ببطء على مدى سنوات، ما يجعل اتخاذ خيارات العلاج في وقت مبكر أمرًا حاسمًا عندما تكون التدخلات أكثر فاعلية.

تفاصيل الدراسة وأهدافها

طور فريق متعدد التخصصات من جراحين وعلماء حاسوب وباحثين في جامعة واشنطن نهجًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن اعتلال النخاع الشوكي العنقي التنكسي. اعتمدت الدراسة على سبعة نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة لتحليل مجموعات بيانات ضخمة تحتوي على بيانات السجلات الصحية الإلكترونية لأكثر من مليوني شخص مصاب وغير مصاب باعتلال النخاع الشوكي العنقي. فحصت هذه النماذج أنماط التفاعل في الرعاية الصحية، مثل الفحوصات والتشخيصات المسجلة في السجلات، بهدف تحديد المرضى الذين تتشابه تاريخهم الطبي مع تاريخ المرضى الذين تم تشخيصهم بالفعل باعتلال النخاع الشوكي العنقي.

كان الهدف من العمل اختبار إمكانية استخدام المعلومات الموجودة في السجل الصحي الإلكتروني لمحاولة تحديد هؤلاء المرضى مبكرًا وبالقدر الكافي من الزمن ليتسنى التدخل المناسب في فترة ذات صلة سريريًا. قام الفريق بتدريب نماذج تتنبأ بخطر الإصابة بالمرض في وقت مبكر يصل إلى 30 شهرًا قبل التشخيص السريري، مع تقييم نماذج كبيرة جاهزة للاستخدام مدربة على مجموعات بيانات سريرية واسعة، إضافة إلى نماذج أصغر حجمًا وأكثر تخصصًا تدمج رؤى سريرية وتركّز فقط على المتغيرات الأكثر صلة.

اعتمدت الدراسة على فحص دقة وكفاءة هذه النماذج في سياق البيانات السريرية الضخمة، بهدف توفير أداة قادرة على طرح احتمالات الخطر مبكرًا للمساعدة في رعاية المرضى وتحسين فرص التدخل المبكر.

spot_img
spot_imgspot_img

تابعونا على