الذكاء الاصطناعي يساعد في كشف أخطاء تشخيص التوحد

كشف تحليل جديد قائم على الذكاء الاصطناعي عن الحاجة إلى إعادة النظر في معايير تشخيص التوحد، التي تعتمد حاليا على التقييم السريري بدلا من الاختبارات البيولوجية الدقيقة.

ويستند التشخيص الحالي للتوحد إلى معايير محددة في الدليل التشخيصي والإحصائي للاضطرابات العقلية (DSM-5)، والتي تنقسم إلى فئتين: الأولى تتعلق بالسلوكيات النمطية والمتكررة، والثانية بالتواصل والتفاعل الاجتماعي. ومع ذلك، يعتمد الأطباء في النهاية على خبراتهم السريرية، ما يؤدي إلى تفاوت كبير في التشخيص.

وللتأكد من مدى دقة هذه المعايير، أجرى الباحثون تحليلا لأكثر من 4200 تقرير سريري مأخوذ من مجموعة أطفال ناطقين بالفرنسية في مونتريال، كندا، باستخدام نماذج لغوية متطورة للتنبؤ بنتائج التشخيص. وتمكنوا من تحديد الجمل الأكثر ارتباطا بالحالات المشخصة، ما سمح بمقارنة نتائج الدراسة بمعايير التشخيص المعتمدة حاليا.

إقرأ المزيد

مفتاح طبيعي هام للوقاية من التوحد

وأظهرت النتائج أن معايير التفاعل الاجتماعي، مثل التبادل العاطفي والتواصل غير اللفظي، لم تكن مرتبطة بقوة بتشخيص التوحد. وفي المقابل، كانت السلوكيات المتكررة والاهتمامات الخاصة أكثر ارتباطا بالتشخيص، ما يثير تساؤلات حول ضرورة إعادة تقييم طريقة التشخيص الحالية.

ويرى الباحثون أن التركيز الكبير على التفاعل الاجتماعي قد يكون سببا في ارتفاع معدلات تشخيص التوحد في الدول المتقدمة، في حين أن تقييم السلوكيات النمطية قد يكون أكثر دقة وأقل استهلاكا للوقت والجهد. ومن شأن تبسيط عملية التشخيص أن يقلل من فترات الانتظار الطويلة التي تؤخر التدخلات العلاجية المبكرة، ما يعود بالنفع على الأفراد المصابين ونظام الرعاية الصحية.

ويقول دانيلو بزدوك، عالم الأعصاب في معهد "نيورو" و"ميلا" (معهد كيبيك للذكاء الاصطناعي) والمعد الرئيسي للدراسة: "في المستقبل، قد تثبت تقنيات نماذج اللغة الكبيرة فعاليتها في إعادة النظر في مفهوم التوحد ومعاييره التشخيصية".

ومن جانبه، أكد لوران موترون، الباحث السريري في جامعة مونتريال والمعد المشارك في الدراسة، أن هذه المراجعة المستندة إلى البيانات العلمية تشكل إضافة نوعية لما تم إنجازه تاريخيا من خلال لجان الخبراء والتقييم البشري وحده.

نشرت الدراسة في مجلة Cell.

المصدر: ميديكال إكسبريس