المشهد اليوم - طوّر باحثون روس نموذجاً للذكاء الاصطناعي يعتمد على الشبكات العصبية القائمة على الرسوم البيانية، بهدف المساعدة في التعرّف إلى حالات الاكتئاب من خلال دمج مجموعة من البيانات البيولوجية والعصبية والسلوكية.
ويأتي هذا التطور في إطار أبحاث متزايدة تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل المؤشرات المرتبطة باضطرابات الاكتئاب، إذ أظهرت دراسات حديثة إمكانية الاستفادة من الشبكات العصبية في تحليل بيانات الدماغ والتخطيط الكهربائي للدماغ، إلى جانب المعلومات السريرية والبيولوجية.
واعتمدت أبحاث روسية حديثة في هذا المجال على بيانات عصبية، من بينها تخطيط كهربية الدماغ، لتطوير نماذج قادرة على التمييز بين المصابين باضطراب الاكتئاب والأشخاص الأصحاء، فيما يعمل الباحثون على دمج أنواع متعددة من البيانات للوصول إلى وسائل أكثر موضوعية لدعم التشخيص.
وتشير الأدبيات العلمية إلى أن تشخيص الاكتئاب يعتمد في الممارسة الطبية الحالية بصورة أساسية على التقييم السريري والمقابلات والاستبيانات النفسية، بينما لا تزال المؤشرات الحيوية والأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي في طور البحث والتطوير وليست بديلاً عن التشخيص الطبي المتخصص.
وتفتح هذه التقنيات المجال أمام تطوير أدوات مساعدة للفحص الأولي والكشف المبكر، مع الحاجة إلى إجراء اختبارات مستقلة وعلى عينات أكبر ومتنوعة قبل اعتماد أي نموذج كأداة تشخيص سريرية.
المصدر: PubMed – دراسة روسية حول التنبؤ باضطراب الاكتئاب باستخدام الشبكات العصبية وبيانات تخطيط كهربية الدماغ، جامعة نوفوسيبيرسك ومعهد أبحاث علوم الأعصاب والطب.
