توصل باحثون من جامعة شمال تكساس إلى طريقة مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للكشف عن مرض باركنسون في مراحله المبكرة، وذلك من خلال تحليل صوت الشخص.
كيف يعمل التشخيص الصوتي؟
قام الباحثون بتدريب نماذج تعلم آلي باستخدام 195 تسجيلاً صوتياً، لتمكينها من تحديد ما إذا كان الشخص مصابًا بباركنسون بناءً على صوته فقط. بعد ذلك، تم اختبار هذه النماذج على 31 شخصًا، من بينهم 23 مصابًا بالمرض، وحققت دقة تصل إلى 90% في تحديد الحالات المصابة.
تعتمد النماذج على تقييم سمات صوتية محددة، مثل الارتعاش الناتج عن اهتزازات غير منتظمة في الحبال الصوتية، وقياس اضطرابات الصوت مثل انخفاض النبرة وخشونة الصوت.
أهمية الكشف المبكر
صرح الدكتور أنيروث أنانثانارايانان، المشرف على الدراسة، بأن أعراض الصوت تُعد مؤشرًا قويًا محتملًا للإصابة بباركنسون، على الرغم من عدم استغلالها بشكل كافٍ حتى الآن. وأضاف أن نتائج الدراسة تشير إلى أن نماذج التعلم الآلي القائمة على الصوت يمكنها اكتشاف “بصمات” المرض حتى قبل ظهور العلامات الحركية الواضحة.
يُصيب مرض باركنسون حوالي 10 ملايين شخص حول العالم، ويتميز بصعوبة التحكم في الحركات الدقيقة والارتعاش، بالإضافة إلى تأثيره على المزاج والتفكير والذاكرة. لا يوجد علاج شافٍ للمرض حاليًا، ولكن التدخل المبكر بالأدوية والعلاج الطبيعي والجراحة يمكن أن يساهم بشكل كبير في السيطرة على الأعراض وتحسين نوعية حياة المريض.
آفاق مستقبلية
يؤكد الباحثون على الحاجة إلى مزيد من الأبحاث وتدريب النماذج على عدد أكبر من الأصوات لتعزيز دقتها وفعاليتها. يمكن أن يمثل هذا التطور خطوة مهمة نحو التشخيص المبكر لمرض باركنسون، مما يتيح بدء العلاج في وقت مبكر وتحقيق أقصى استفادة منه.