9 أنواع من الخرف.. يشخصها الذكاء الاصطناعي بدقة وسرعة
30 يونيو 2025 - 08:02
|
آخر تحديث 30 يونيو 2025 - 08:02
تابع قناة عكاظ على الواتساب
«عكاظ» (جدة) OKAZ_online@
في إنجاز طبي جديد، أعلن باحثون من «مايو كلينك» تطوير أداة ذكاء اصطناعي تحمل اسم «State View»، قادرة على تشخيص تسعة أنواع من الخرف، بينها الزهايمر، من خلال فحص دماغي واحد. ووفقًا للدراسة المنشورة في مجلة «نيورولوجي»، فقد بلغت دقة الأداة 88%، متفوقة على طرق التشخيص التقليدية.
وتعتمد الأداة الجديدة على تحليل أنماط نشاط الدماغ باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتجمع بين البيانات السريرية ونتائج الفحوصات الروتينية، دون الحاجة لاختبارات مكلفة أو معقدة. وتتمتع بسرعة تشخيص تعادل ضعف الطرق التقليدية، مع نتائج أكثر دقة بثلاثة أضعاف.
ويرى الباحثون، أن هذه التقنية تمثل خطوة ثورية في الكشف المبكر عن أمراض الخرف، خصوصًا في المناطق التي تفتقر إلى التجهيزات الطبية المتقدمة. كما يُتوقع أن تُسهم في تخفيف الأعباء عن الأنظمة الصحية، وتعزيز فرص التدخل العلاجي المبكر، مما يمنح المرضى وأسرهم أملًا في رعاية أفضل واستجابة أسرع.
In a new medical achievement, researchers from the "Mayo Clinic" announced the development of an artificial intelligence tool named "State View," capable of diagnosing nine types of dementia, including Alzheimer's, through a single brain scan. According to the study published in the journal "Neurology," the tool achieved an accuracy of 88%, surpassing traditional diagnostic methods.
The new tool relies on analyzing brain activity patterns using artificial intelligence, combining clinical data and routine test results, without the need for expensive or complex tests. It boasts a diagnostic speed that is double that of traditional methods, with results that are three times more accurate.
Researchers believe that this technology represents a revolutionary step in the early detection of dementia diseases, especially in areas lacking advanced medical facilities. It is also expected to help alleviate the burdens on healthcare systems and enhance opportunities for early therapeutic intervention, providing patients and their families with hope for better care and faster responses.