• في كل من مرض الخرف ومرض الزهايمر، يعد التشخيص المبكر أمرًا بالغ الأهمية لإبطاء تقدم الأعراض.
  • نظرًا لأن الخرف ومرض الزهايمر لهما نفس أعراض التدهور المعرفي المرتبط بالعمر أو أعراض مشابهة لها، فقد يكون من الصعب تشخيصهما في مراحلهما المبكرة.
  • قام باحثون من جامعة كامبريدج بتطوير أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي قادرة على التنبؤ بما إذا كان الشخص الذي يعاني من أعراض الخرف المبكرة سيبقى مستقراً أو سيتطور إلى مرض الزهايمر.

على الرغم من أن مصطلحي الخرف ومرض الزهايمر غالباً ما يستخدمان بالتبادل، إلا أنهما ليسا الشيء نفسه.

الخَرَف هو مصطلح شامل للحالات التي تؤثر سلبًا على التفكير والذاكرة وقدرة الشخص على أداء مهامه اليومية. مرض الزهايمر هو حالة عصبية محددة وهو النوع الأكثر شيوعًا من الخرف، حيث يمثل 60-80% من جميع تشخيصات الخرف.

في كل من مرض الخرف ومرض الزهايمر، يعد التشخيص المبكر أمرًا أساسيًا للمساعدة في إبطاء تقدم المرض. ومع ذلك، أظهرت الدراسات السابقة أن اقل من النصف من الأشخاص الذين يعانون من أعراض الخرف يتم تشخيصهم على الإطلاق.

وبما أن الخرف ومرض الزهايمر يشتركان في أعراض مشتركة للتدهور المعرفي الطبيعي المرتبط بالعمر، فإن التشخيص المبكر لأي من الحالتين أمر صعب في كثير من الأحيان.

في محاولة للمساعدة في حل هذه المشكلة، قام باحثون من جامعة كامبريدج بتطوير أداة باستخدام الذكاء الاصطناعي وهو قادر على التنبؤ بما إذا كان الشخص الذي يعاني من أعراض الخرف المبكرة سيبقى مستقراً أم سيتطور إلى مرض الزهايمر.

نُشرت الدراسة مؤخرًا في المجلة الطب السريري الإلكتروني.

ولإنشاء أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، استخدم الباحثون اختبارات معرفية وبيانات مسح التصوير بالرنين المغناطيسي من أكثر من 400 شخص في مجموعة بحثية مقرها الولايات المتحدة.

ثم قاموا باختبار أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم على بيانات من 600 شخص آخرين في مجموعة البحث الأمريكية، بالإضافة إلى 900 مشارك من عيادات الذاكرة في المملكة المتحدة وسنغافورة.

تشرح الدكتورة زوي كورتزي، أستاذة علم النفس التجريبي ونائبة رئيس الأبحاث في قسم علم النفس بجامعة كامبريدج والمؤلفة الرئيسية لهذه الدراسة، أن “نماذج الذكاء الاصطناعي لا تكون جيدة إلا بقدر جودة البيانات التي يتم تدريبها عليها”.

وتقول: “للتأكد من إمكانية استخدام نظامنا في بيئة الرعاية الصحية، قمنا بتدريبه واختباره على بيانات يتم جمعها بشكل روتيني ليس فقط من مجموعات البحث، ولكن أيضًا من المرضى في عيادات الذاكرة الفعلية. وهذا يوضح أنه سيكون من الممكن تعميمه على بيئة العالم الحقيقي”.

وفقًا للباحثين، تمكنت الأداة القائمة على الذكاء الاصطناعي من معرفة الفرق بين المشاركين في الدراسة ذوي الثبات ضعف إدراكي خفيف والذين تقدم بهم العمر إلى مرض الزهايمر خلال ثلاث سنوات.

وبشكل عام، تمكنت الأداة من تحديد بشكل صحيح 82% من المشاركين الذين أصيبوا بمرض الزهايمر و81% من المشاركين الذين لم يصابوا به، وذلك استناداً إلى فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي والاختبارات المعرفية وحدها.

وقال العلماء إن هذا جعل أداة الذكاء الاصطناعي أكثر دقة بنحو ثلاثة أضعاف في التنبؤ بالتقدم من علامات الخرف المبكر إلى مرض الزهايمر مقارنة بمعيار الرعاية الحالي.

يقول كورتزي: “لقد ابتكرنا أداة، على الرغم من استخدامها فقط لبيانات من الاختبارات المعرفية وفحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي، إلا أنها أكثر حساسية من الأساليب الحالية في التنبؤ بما إذا كان شخص ما سيتطور من أعراض خفيفة إلى مرض الزهايمر – وإذا كان الأمر كذلك، ما إذا كان هذا التقدم سيكون سريعًا أم بطيئًا”.

“إن هذه (الأداة) لديها القدرة على تحسين صحة المرضى بشكل كبير، حيث توضح لنا الأشخاص الذين يحتاجون إلى الرعاية الأقرب مع إزالة القلق عن هؤلاء المرضى الذين نتوقع أن يظلوا في حالة مستقرة. وفي وقت من الضغوط الشديدة على موارد الرعاية الصحية، فإن هذا من شأنه أيضًا أن يساعد في إزالة الحاجة إلى اختبارات تشخيصية غير ضرورية ومكلفة.”
– زوي كورتزي، دكتوراه

بعد مراجعة هذه الدراسة، أخبرتنا الدكتورة مانيشا باروليكار، مديرة قسم أمراض الشيخوخة في المركز الطبي لجامعة هاكنساك والمديرة المشاركة لمركز فقدان الذاكرة وصحة الدماغ في المركز الطبي لجامعة هاكنساك في نيوجيرسي، الأخبار الطبية اليوم أن تطوير أداة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التنبؤ بنسبة دقة 82٪ بما إذا كان شخص ما يعاني من علامات الخرف المبكرة سيصاب بمرض الزهايمر يعد تقدمًا كبيرًا.

“في الوقت الحالي، قد يكون تشخيص مرض الزهايمر في مراحله المبكرة أمرًا صعبًا. ويمكن استخدام هذه المعلومات لتضمين تدخلات نمط الحياة، وتوجيه قرارات العلاج، ومساعدة المرضى وأسرهم في التخطيط للمستقبل.”
— مانيشا باروليكار، دكتوراه في الطب، زميلة الكلية الأمريكية للأطباء، أخصائية طب الأطفال، طبيبة عامة

وأضاف باروليكار: “كان أحد التحديات التي واجهت البحث هو عدم القدرة على تجنيد المرضى الذين يعانون من ضعف إدراكي خفيف في تجارب علاجية مختلفة. ويمكن أن يساعد هذا أيضًا في تحديد المرضى من خلفيات متنوعة. حاليًا، معظم المرضى المشاركين في التجارب هم أشخاص يتمتعون بثقافة صحية عالية. يسمح التشخيص المبكر للمرضى ببدء العلاج في وقت أقرب، والأدوية المعتمدة مؤخرًا مخصصة للمرضى الذين يعانون من ضعف إدراكي خفيف وخرف الزهايمر المبكر”.

وقالت باروليكار إنها ترغب في رؤية أداة الذكاء الاصطناعي هذه مثبتة في عدد أكبر وأكثر تنوعًا من السكان.

وأوضحت أن “الدراسة الحالية أجريت على عينة صغيرة نسبيًا من المرضى، ومن المهم التحقق من صحة الأداة في عدد أكبر وأكثر تنوعًا من المرضى لضمان دقتها وإمكانية تعميمها”.

م.ت. تحدثنا أيضًا مع ديفيد ميريل، دكتور في الطب، ودكتور في الفلسفة، وهو طبيب نفسي متخصص في أمراض الشيخوخة ومدير مركز Pacific Brain Health التابع لمعهد Pacific Neuroscience Institute في مركز Providence Saint John's Health Center في سانتا مونيكا، كاليفورنيا، والذي علق قائلاً إن هذه الدراسة توضح فائدة الذكاء الاصطناعي في إنشاء نماذج تنبؤية دقيقة للخرف من المعلومات التي يتم جمعها بالفعل بشكل شائع عن المرضى في الرعاية في العالم الحقيقي.

“لا يتطور مرض الخرف لدى نحو نصف المرضى الذين يعانون من ضعف إدراكي خفيف خلال خمس سنوات، ولكن نصف المرضى يتطورون خلال خمس سنوات و10-15% يتطورون خلال السنة الأولى بعد التشخيص. ومن المهم التنبؤ بدقة بالمرضى الذين يحتاجون إلى تدخل سريع ومكثف لمنع التحول إلى الخرف الكامل مقارنة بالمرضى الذين قد يكون لديهم المزيد من الوقت أو يكونون أقل عرضة لخطر التحول.”
— ديفيد ميريل، دكتور في الطب، دكتور في الفلسفة

وأضاف ميريل قائلاً: “إن استخدام هذا النموذج والنماذج المشابهة له قد يسمح لنا بمعرفة التدخلات التي تؤدي إلى عمليات “إنقاذ” حقيقية لمنع التحول في حالات المرضى الذين كانوا ليتحولوا إلى الخرف”.

“في الوقت الحالي، تبلغ احتمالات تحول المريض إلى الخرف 50%، لذا عندما تكون هناك تقارير قصصية عن “عكس” الخرف، فهل نرى حقًا حالات لا تتقدم أم أن هناك تقارير عن حالات لم تكن لتتقدم أبدًا في البداية؟ إن إثبات منع تحول الحالات التي كان من المتوقع أن تتقدم إلى الخرف سيكون دليلاً قويًا على أن التدخل يغير حقًا المسار الطبيعي لمرض الفرد،” كما قال.

شاركها.