ذكاء اصطناعي ثوري من جامعة بنسلفانيا يقلل إنذارات الصرع الخاطئة بنسبة 80%

طور باحثون في جامعة بنسلفانيا الأمريكية منصة مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تهدف إلى تحسين رصد نوبات الصرع وتقليل الإنذارات الخاطئة بشكل كبير. تتيح هذه المنصة لمرضى الصرع التفاعل المباشر مع بيانات مراقبة نشاط الدماغ عبر تطبيق سهل الاستخدام على الهواتف الذكية، مما يمكنهم من الإبلاغ عن أعراضهم، بالإضافة إلى التغيرات في أنماط النوم والمزاج.

ووفقًا لصحيفة «واشنطن بوست» الأمريكية، التي نقلت الخبر عن بيان صادر عن كلية بيرلمان للطب في جامعة بنسلفانيا، فقد تم اختبار المنصة بنجاح على 13 بالغًا يخضعون لمراقبة مستمرة لنشاط الدماغ في وحدة مراقبة الصرع بالمستشفى الجامعي. وقد نُشرت نتائج هذه الدراسة الهامة في مجلة «Nature Medicine» العلمية المرموقة.

سمحت المنصة للمشاركين بالاستفسار عن بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي، والإبلاغ عن الأعراض والتغيرات الملحوظة في النوم والمزاج. كما وفرت لهم إمكانية تلقي التنبيهات والاستبيانات عبر هواتفهم الذكية، مما أتاح للنظام الاستفادة من ملاحظات المرضى القيمة في تحسين دقة تحليل البيانات.

وقد أظهرت اختبارات إعادة تحليل البيانات انخفاضًا ملحوظًا في الإنذارات الكاذبة بنسبة تقارب 80 بالمئة، وذلك بعد دمج ملاحظات المشاركين. هذا الانخفاض الكبير يشير إلى إمكانية تحسين قدرة النظام على التمييز بدقة بين النوبات الفعلية والتنبيهات غير الصحيحة.

وأوضح الباحثون أن النتائج الحالية لا تزال أولية، نظرًا لطبيعة التجربة التي اقتصرت على مجموعة صغيرة من المرضى. لذا، أكدوا على ضرورة إجراء دراسات إضافية لتقييم فاعلية المنصة وسلامتها في ظروف الاستخدام اليومي.

وأشار الفريق البحثي إلى إمكانية توسيع نطاق استخدام هذه التقنية مستقبلاً لتشمل أجهزة طبية أخرى، مثل مضخات الأنسولين والأجهزة القلبية، بالإضافة إلى بعض الأجهزة المستخدمة في علاج الاضطرابات العصبية. هذا التوسع قد يتيح تطوير وسائل أكثر تفاعلية لمتابعة الحالات الصحية، مع التأكيد على استمرار الحاجة إلى الإشراف الطبي والتحقق الدقيق من صحة التنبيهات.

وتسلط هذه الدراسة الضوء على الإمكانات الواعدة للذكاء الاصطناعي في تعزيز تفاعل المرضى مع أجهزتهم الطبية وتحسين مراقبة حالتهم الصحية. ومع ذلك، يبقى التحقق من دقة هذه الأنظمة وفاعليتها وسلامتها عبر دراسات أوسع خطوة ضرورية وحاسمة قبل اعتمادها على نطاق واسع في الممارسات الطبية.