خبير طبي في المقال
منشورات جديدة
الذكاء الاصطناعي قادر على التعرف على الاكتئاب
آخر مراجعة: 02.07.2025
تتم مراجعة جميع محتويات iLive طبياً أو التحقق من حقيقة الأمر لضمان أكبر قدر ممكن من الدقة الواقعية.
لدينا إرشادات صارمة من مصادرنا ونربط فقط بمواقع الوسائط ذات السمعة الطيبة ، ومؤسسات البحوث الأكاديمية ، وطبياً ، كلما أمكن ذلك استعراض الأقران الدراسات. لاحظ أن الأرقام الموجودة بين قوسين ([1] و [2] وما إلى ذلك) هي روابط قابلة للنقر على هذه الدراسات.
إذا كنت تشعر أن أيًا من المحتوى لدينا غير دقيق أو قديم. خلاف ذلك مشكوك فيه ، يرجى تحديده واضغط على Ctrl + Enter.
لماذا يصعب تشخيص الاكتئاب، خاصةً في مراحله المبكرة؟ هل هناك طرق لتحسين التشخيص؟ هذه هي الأسئلة التي طرحها العلماء على أنفسهم.
قبل تشخيص الاكتئاب ، يجب على الطبيب القيام بعملٍ شاق: جمع جميع البيانات الممكنة عن المريض، وتقديم صورة كاملة عن حالته المرضية، وتحليل خصائص تكوين الشخصية ونمط حياة الشخص، وتتبع أي أعراض محتملة، ومعرفة الأسباب التي قد تؤثر بشكل غير مباشر على تطور المرض. وقد صمم علماء من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نموذجًا يمكنه تحديد الاكتئاب لدى الشخص دون طرح أسئلة اختبار محددة، بالاعتماد فقط على خصائص المحادثة وأسلوب الكتابة.
كما يوضح أحد قادة مشروع البحث، توكي الهنائي، فإن أول "جرس إنذار" لوجود الاكتئاب يمكن أن يدقّ بدقة أثناء محادثة مع مريض، بغض النظر عن حالته النفسية في تلك اللحظة. ولتوسيع نطاق نموذج التشخيص، من الضروري تقليل القيود المفروضة على المعلومات: يكفي إجراء محادثة عادية، مما يسمح للنموذج بتقييم حالة المريض أثناء محادثة طبيعية.
أطلق الباحثون على النموذج الذي ابتكروه اسم "خالٍ من السياق" لعدم وجود قيود على الأسئلة المطروحة أو الإجابات المسموعة. باستخدام تقنية النمذجة التسلسلية، غذّى الباحثون النموذج بنسخ نصية وصوتية من محادثات مع مرضى يعانون من اضطرابات اكتئابية وغير مصابين بها. ومع تراكم التسلسلات، ظهرت أنماط - على سبيل المثال، التضمين المعتاد لكلمات مثل "حزين" و"سقوط" وإشارات سمعية رتيبة في المحادثة.
يوضح البروفيسور الهنائي: "يتعرف النموذج على التسلسل اللفظي ويُقيّم الأنماط المُكتسبة كأرجح العوامل المُوجودة لدى المرضى المصابين بالاكتئاب وغير المصابين به. ثم، إذا لاحظ الذكاء الاصطناعي تسلسلات مُماثلة لدى المرضى اللاحقين، يُمكنه تشخيص إصابتهم بالاكتئاب".
أثبتت التجارب السريرية نجاح النموذج في تشخيص الاكتئاب في 77% من الحالات. وهذه أفضل نتيجة مُسجلة بين جميع النماذج المُختبرة سابقًا والتي عملت مع اختبارات واستبيانات مُهيكلة بوضوح.
هل يعتزم الخبراء استخدام الذكاء الاصطناعي عمليًا؟ هل سيُدرج في قاعدة نماذج المساعدين "الأذكياء" اللاحقة؟ لم يُبدِ العلماء رأيهم في هذا الأمر بعد.
نُشرت معلومات الدراسة على موقع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. كما يُمكن الاطلاع عليها بالتفصيل على الصفحات: http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[ 1 ]