في إنجاز علمي جديد، طوّر فريق بحثي صيني نظامًا مبتكرًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي يمكنه الكشف المبكر عن الاضطرابات العصبية من خلال تحليل الكلام بدقة مذهلة تجاوزت 90%. النظام الجديد، الذي أُطلق عليه اسم CTCAIT، يُعد خطوة متقدمة في الاستفادة من الصوت كمؤشر حيوي غير جراحي لتشخيص عدد من الأمراض العصبية مثل باركنسون، هنتنغتون، ومرض ويلسون.
آلية متقدمة تحلل الصوت بدقة عالية
على عكس الطرق التقليدية التي تركز على استخراج الخصائص الصوتية يدويًا، يعتمد CTCAIT على تحليل صوتي دقيق ومتطور، يستند النظام إلى تقنيات التعلم العميق وآليات الانتباه متعددة الرؤوس (Multi-head Attention) التي تتيح له اكتشاف التغيرات الصوتية الطفيفة عبر الزمن. وتسمح له هذه التقنيات بالتقاط السمات المرضية التي قد لا تكون واضحة للطرق التقليدية.
الكلام كمؤشر حيوي للتنكس العصبي
أحد الأعراض المبكرة الشائعة للاضطرابات العصبية هو عُسر النطق (Dysarthria)، وهو ما يجعل تحليل الكلام أداة فعالة في الفحص المبكر. وقد بات واضحًا أن التغيرات في الترددات الصوتية والنبرة والإيقاع قد تعكس اضطرابات عصبية مبكرة. ويُظهر CTCAIT قدرة مميزة على رصد هذه التغيرات وتحليلها بشكل منهجي.
تصميم متكامل يضمن أداء عالي الدقة
يعتمد النظام على نموذج صوتي متطور لاستخراج السمات الصوتية مثل الترددات الدقيقة، الاهتزازات، سرعة الكلام والإيقاع. ثم يستخدم شبكة Inception Time لرصد التغيرات في الصوت عبر الزمن، مما يساعد في بناء نموذج شامل للتغيرات العصبية التي تنعكس في الكلام.
نتائج دقيقة تدعم تعدد اللغات
أظهرت نتائج الاختبارات أن النظام حقق نسبة دقة 92.06% عند تطبيقه على بيانات صينية، كما بلغ 87.73% عند تجربته على بيانات باللغة الإنجليزية، ما يدل على مرونته وفاعليته في تحليل الكلام بمختلف اللغات. وقد تم نشر نتائج هذه الدراسة في مجلة Neurocomputing، مما يفتح الباب أمام تطبيقات مستقبلية في التشخيص الطبي عبر الذكاء الاصطناعي.
أفق جديد للتشخيص غير الجراحي
يمثل CTCAIT نقلة نوعية في استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، خصوصًا في تشخيص ومتابعة الأمراض العصبية بطريقة غير جراحية وسهلة التطبيق. ويُتوقع أن يسهم هذا الابتكار في تحسين جودة حياة المرضى، من خلال الكشف المبكر والتدخل العلاجي في المراحل الأولى من المرض.
