نقش هوش مصنوعی در تشخیص آلزایمر
بیماری آلزایمر یکی از بزرگترین چالش‌های سلامت عمومی در دنیاست. این بیماری نوروتروفیکی تخریبی است که باعث افتراق تدریجی در توانایی‌های شناختی انسان می‌شود. با توجه به افزایش جمعیت سالمندان در جوامع مختلف، تشخیص زودهنگام آلزایمر اهمیت بسیاری پیدا کرده است. در این مقاله، ما به بررسی نقش هوش مصنوعی در تشخیص آلزایمر می‌پردازیم.
آیا می‌توان احتمال توسعه بیماری آلزایمر را سال‌ها قبل از بروز علائم و صرفا با بررسی الگوهای نوشتاری افراد تشخیص داد؟ براساس بررسی جدید پژوهشگران IBM، پاسخ به این پرسش مثبت است. افرادی که از انواع مختلف بیماری عصبی رنج می‌برند دارای الگوهای زبانی متفاوتی هستند؛ به عقیده‌ی پژوهشگران،این الگوها می‌توانند علائم هشداردهنده‌ای برای پیشرفت بیماری‌ها باشند. پژوهشگران برای پژوهش آلزایمر به بررسی گروهی شامل ۸۰ مرد و زن در سنین ۸۰ تا ۹۰ سال پرداختند. نیمی از این افراد مبتلا به آلزایمر و نیمی دیگر سالم بودند؛ اما همه آنها هفت سال و نیم قبل، ویژگی‌های نرمالی داشتند.
شرکت‌کنندگان این بررسی قبلا در بررسی قلب فرامینگهام شرکت کرده بودند که پژوهشی فدرال و بلندمدت است و به تست‌های شناختی و فیزیکی مختلفی نیاز دارد. در بخشی از این پژوهش، افراد قبل از ابتلا به آلزایمر در تست‌های نوشتاری شرکت کرده بودند؛ در این تست‌ها از سوژه‌ها خواسته شد طرح پسری را شرح بدهند که روی چهارپایه‌ای لغزان ایستاده و سعی می‌کند به شیشه بیسکوییت‌ها در طبقه‌ی بالای قفسه‌ها برسد و زنی هم درحالی‌که از سینک در حال سرریز شدن غافل است، پشت سر او ایستاده است.
پژوهشگرها با استفاده از یک برنامه‌ی هوش مصنوعی چگونگی استفاده از کلمات را بررسی کردند و به جستجوی تفاوت‌های کوچک زبانی پرداختند. براساس یافته‌های این برنامه، گروهی از سوژه‌ها زمانی که عملکرد شناختی نرمالی داشتند، از کلمات تکراری بیشتر استفاده می‌کردند. این سوژه‌ها اشتباه تلفظی داشتند و از زبان تلگرافی استفاده می‌کردند؛ یعنی زبانی که ساختار گرامری ساده‌ای دارد و فاقد فاعل و کلماتی مثل «آن»، «است» و «هستند» است. در نهایت مشخص شد اعضای این گروه از مبتلایان به آلزایمر هستند.
برنامه‌ی هوش مصنوعی براساس نتایج منتشر‌شده در مجله‌ی EClinicalMedicine لنست، با دقت ۷۵ درصدی احتمال توسعه آلزایمر را پیش‌بینی کرد. آجای رویورو، معاون پژوهش‌های علوم زندگی و بهداشت و درمان در مرکز پژوهشی IBM Thomas J. Watson، می‌گوید:
<< هیچ فرضیه قبلی درباره کاربرد کلمات و استفاده از آن برای پیشگیری از آلزایمر نداشتیم. >>
پژوهشگران آلزایمر می‌توانند از این نتایج برای آهسته‌سازی یا توقف روند آلزایمر استفاده کنند؛ در نتیجه اجرای تست‌هایی ساده برای پی بردن به احتمال توسعه آلزایمر ضروری است. به مدت چند سال پژوهشگرها به تحلیل تغییرات گفتار و صورت افرادی پرداختند که علائم بیماری‌های عصبی مثل آلزایمر، ALS، پارکینسون، زوال عقلی، اختلال دوقطبی و شیزوفرنی دارند؛ اما به گفته دکتر مایکل وینر، پژوهشگر بیماری آلزایمر از دانشگاه سانفرانسیکو، گزارش IBM می‌تواند داده‌های جدیدی ارائه کند.
هوش مصنوعی و نقش آن در تشخیص زودهنگام آلزایمر
یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، تشخیص زودهنگام بیماری‌های مغزی مانند آلزایمر است. آلزایمر یک بیماری پیشرونده است که باعث افت حافظه، تغییر شخصیت و کاهش توانایی‌های شناختی می‌شود. تشخیص زودهنگام آلزایمر می‌تواند به بهبود کیفیت زندگی بیماران و خانواده‌های آنها کمک کند. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از روش‌های مختلف، نظیر تحلیل تصاویر مغز، بررسی الگوهای گفتار و زبان و ارزیابی علائم رفتاری، نشانه‌های اولیه آلزایمر را شناسایی کند. هوش مصنوعی در تشخیص آلزایمر می‌تواند پزشکان را در تعیین درجه شدت بیماری و انتخاب روش درمان مناسب راهنمایی کند. همچنین پتانسیل بالایی در تشخیص زودهنگام آلزایمر دارد و می‌تواند به پیشگیری و کنترل این بیماری چالش‌برانگیز کمک شایانی نماید.
یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص آلزایمر و در علوم پزشکی، تشخیص بیماری‌ها با استفاده از داده‌های بالینی، تصاویر پزشکی، صدا، متن و غیره است. با توجه به پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، چندین پژوهش در حال انجام است که هدف آنها استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص آلزایمر با استفاده از روش‌های مختلف است. برخی از این روش‌های هوش مصنوعی در تشخیص آلزایمر عبارتند از:
– استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) برای تحلیل تصاویر MRI مغز و شناسایی الگوهای نشان‌دهنده آلزایمر.
– استفاده از ژنتیک کامپیوتری (CG) برای ساخت الگوریتم‌های بهینه برای تجزیه و تحلیل داده‌های بالینی و شناسایی علائم و نشانه‌های آلزایمر.
– استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل سخنرانی و نوشتار بیماران و شناسایی خطاها و تغییرات ناشی از آلزایمر.
– استفاده از چارچوب چند رسانه‌ای (MMF) برای ترکیب داده‌های مختلف (تصویر، صدا، متن و غیره) و ساخت یک مدل جامع برای تشخیص آلزایمر.
نتیجه گیری:
استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص آلزایمر و شناخت زودهنگام آن یک چالش مهم در زمینه سلامت عمومی است. با توجه به پیشرفت‌های روزافزون در زمینه هوش مصنوعی، امکان تشخیص دقیق‌تر و به موقع‌تر بیماری آلزایمر و مداخله مؤثرتر در آن بهبود خواهد یافت.
این روش‌ها هر کدام دارای مزایا و معایب خود هستند و نتایج آنها هنوز نسبت به روش‌های سنتی تشخیص آلزایمر، مانند آزمون‌های روان‌شناختی و آزمایشگاهی، قابل اطمینان نیستند. اما با توجه به پتانسیل بالای هوش مصنوعی در تشخیص آلزایمر، امیدواریم که در آینده نزدیک، بتوانیم از این فناوری برای کاهش بار اجتماعی و اقتصادی این بیماری استفاده کنیم.