كشف باحثون عن إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف مرض باركنسون عبر تحليل نبرة الصوت، حتى قبل ظهور الأعراض التقليدية.

ووفقًا لدراسة حديثة نشرت على موقع 'MedRxiv'، تمكن فريق بحثي بقيادة عالم المعلومات الحيوية أنيروث أنانثانارايانان من جامعة شمال تكساس، من تطوير نموذج تعلم آلي قادر على رصد مؤشرات المرض بدقة تصل إلى 90%.

وأوضح الباحثون أن النموذج يعتمد على تحليل ميزات صوتية دقيقة، مثل الاهتزازات غير المنتظمة في الأحبال الصوتية، ونسبة الضوضاء إلى النغمات، إضافة إلى أنماط الإشارات المضطربة في الصوت.

وتُعد هذه الخصائص مؤشرات مبكرة لمرض باركنسون، الذي يصيب نحو 9 ملايين شخص حول العالم، ويتسبب في أعراض تشمل الرعشة، وبطء الحركة، وصعوبة التحكم في الحركات الدقيقة، إلى جانب تحديات في المزاج والذاكرة.

واستخدم الفريق البحثي 195 تسجيلاً صوتياً من 31 متطوعاً، بينهم 23 شخصاً مصاباً بمرض باركنسون، لتدريب النموذج. وتمكن البرنامج من تمييز المرضى بناءً على أصواتهم بدقة عالية بلغت 90%، إلا أن الباحثين حذروا من ضرورة توسيع نطاق الدراسة، إذ أن النموذج الحالي تم تدريبه على عينة محدودة، ما قد يحد من قدرته على التعميم عبر اللهجات والثقافات المختلفة.

وأكد الباحثون أن هذا النهج يحمل وعوداً كبيرة كأداة للفحص المبكر، خاصة مع استمرار ارتفاع عدد حالات الإصابة بمرض باركنسون عالمياً. وفي حال ثبات فعالية النموذج عبر نطاق أوسع من السكان، يمكن أن يشكل وسيلة سهلة ومنخفضة التكلفة لتشخيص المرض في مراحله الأولى، ما قد يُحدث فارقاً كبيراً في جودة حياة المرضى، نظراً لعدم وجود علاج شافٍ حتى الآن، والاعتماد فقط على العلاجات التي تخفف الأعراض وتبطئ تقدم المرض.

ويأتي هذا التطور في وقت تتزايد فيه الحاجة إلى أدوات تشخيصية مبكرة لأمراض التنكس العصبي، وسط ارتفاع مستمر في أعداد المصابين.

ويرى خبراء أن تعزيز الابتكار في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي قد يفتح آفاقاً جديدة لفهم الأمراض المزمنة وعلاجها بطرق أكثر دقة وفاعلية.