ذات صلة

اخبار متفرقة

وصفات طبيعية للعناية بالشفاه في الشتاء: ترطيب وتفتيح بخطوات سهلة

وصفات طبيعية للعناية بالشفاه فى الشتاء وصفة جل الصبار لترطيب...

4 خطوات تساعدك على الانتظام في الرياضة.. حتى لو بتكسل تروح الجيم

ابدأ العام الجديد بخطة واضحة لاستغلال عروض صالات الألعاب...

أعمال العقارات والأغذية والاتصالات.. خريطة المليارات في البورصة المصرية

أبرزت بيانات الأسبوع الماضي في البورصة المصرية القوة المتداخلة...

كيف تحافظ على صورتك الشخصية في واتساب من السرقة أو إساءة الاستخدام؟

أولًا: التحكم في من يمكنه رؤية صورتك الشخصية حدد من...

عوامل الإصابة بأمراض الكبد.. إرشادات للوقاية من المخاطر

أصبح الاهتمام بصحة الكبد محور اهتمام واسع، فالكبد الدهني...

برنامج قائم على الذكاء الاصطناعي يتنبأ بخطر الإصابة بالخرف والنوبات القلبية والسرطان

طور الفريق SleepFM، وهو نموذج ذكاء اصطناعي قادر على التنبؤ بخطر الإصابة بالخرف والنوبات القلبية والسكتات الدماغية والسرطان اعتمادًا على بيانات ليلة نوم واحدة فقط. وتدرب النموذج على 585,000 ساعة من بيانات النوم جمعتها 65,000 مشارك، وهي بيانات من تخطيط النوم المتعدد الذي يسجل موجات الدماغ وحركات العين ونشاط العضلات ونبض القلب والتنفس ومستويات الأكسجين.

قارن الفريق بيانات تخطيط النوم المتعدد بسجلات صحية إلكترونية تمتد حتى 25 عامًا، واكتشفوا أنه يمكن التنبؤ بـ130 مرضًا مختلفًا بدقة معقولة من بيانات النوم وحدها.

وقال الباحث جيمس زو: “يتعلم SleepFM لغة النوم بشكل أساسي، لقد فوجئنا بقدرته على تقديم تنبؤات مفيدة لمجموعة متنوعة من الحالات.” وأضاف: “بالنسبة لجميع الأزواج الممكنة من الأفراد، يرتب النموذج الأشخاص الأكثر عرضة للإصابة بحدث معين، مثل النوبة القلبية، في وقت مبكر.”

ووجدت النتائج أن النموذج دقيق بنسبة 89% في التنبؤ بمرض باركنسون، وبنسبة 85% في التنبؤ بالخَرَف، وبنسبة 81% في التنبؤ بالنوبة القلبية، كما بلغ تقييمه 87% في سرطان الثدي و89% في سرطان البروستاتا، وبلغت دقته 84% في التنبؤ بخطر الوفاة. يعمل SleepFM من خلال منح مؤشر C، حيث إن قيمة 0.8 تعني أن التنبؤات تتطابق مع الواقع في 80% من الحالات.

توصلت الدراسة إلى أن إشارات القلب كانت الأكثر فائدة في تشخيص أمراض الدورة الدموية، بينما إشارات نشاط الدماغ تعكس الحالات العقلية والعصبية بشكل أفضل، بينما تُعد إشارات التنفّس الأفضل في التنبؤ باضطرابات الجهاز التنفسي، إلا أن دمج جميع الإشارات يعطي أفضل النتائج الإجمالية.

ويعمل الفريق حاليًا على تحسين التنبؤات بإدخال بيانات من الأجهزة القابلة للارتداء مثل ساعة أبل، بهدف تعزيز قدرة النموذج على التنبؤ بالمخاطر الصحية قبل سنوات من حدوثها.

spot_img
spot_imgspot_img

تابعونا على