وعلم محرر موقع Downcodes أن فريق بحث في جامعة كاوناس للتكنولوجيا طور نموذجًا ثوريًا لتشخيص الاكتئاب، ويحقق هذا النموذج دقة تشخيصية تصل إلى 97.53% من خلال تحليل بيانات الصوت ومخطط كهربية الدماغ، مما يوفر أساسًا جديدًا لتشخيص الصحة العقلية إمكانيات جديدة. يستخدم هذا البحث تحليل البيانات متعدد الوسائط لاختراق قيود تشخيص البيانات الفردية التقليدية وتوفير اتجاه جديد للطب الدقيق في المستقبل. ويعتقد فريق البحث أن هذه التكنولوجيا ستساعد في تحديد المرضى الذين يعانون من الاكتئاب في وقت مبكر وبدقة أكبر، مما يوفر لهم العلاج والدعم في الوقت المناسب.
جوهر هذا البحث هو كسر القيود المفروضة على تشخيص البيانات الفردية التقليدية. اختار فريق البحث الكلام كمصدر رئيسي للبيانات بسبب دقته في عكس الحالات العاطفية. يمكن أن تكون سرعة الكلام ونبرة الصوت والطاقة العاطفية علامات محتملة للاكتئاب.
ملاحظة لمصدر الصورة: تم إنشاء الصورة بواسطة الذكاء الاصطناعي، والصورة معتمدة من قبل مزود الخدمة Midjourney
ومن خلال تحويل بيانات مخطط كهربية الدماغ والكلام إلى مخططات طيفية بصرية، استخدم فريق البحث نموذجًا محسنًا للتعلم العميق لزيادة دقة تشخيص الاكتئاب في النهاية إلى نسبة مذهلة تبلغ 97.53%. وهذا يعني أنه من المتوقع أن يوفر الذكاء الاصطناعي أدوات أكثر موضوعية ودقة لتشخيص الصحة العقلية في المستقبل.
واعترف قائد البحث البروفيسور ماكليوناس بأن التطوير المستقبلي لهذه التكنولوجيا لا يزال يواجه تحديات. كيفية جعل الذكاء الاصطناعي لا يعطي نتائج تشخيصية فحسب، بل يوضح أيضًا أن أساس التشخيص هو الصعوبة التالية التي يجب التغلب عليها.
والأمر الأكثر إثارة للتفكير هو أن هذا البحث يعكس الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. مع حماية خصوصية المريض، فإن استخدام التكنولوجيا لتوفير تدخل أكثر دقة للصحة العقلية قد يصبح اتجاهًا مهمًا في التكنولوجيا الطبية المستقبلية.
يؤثر الاكتئاب على 2.8 مليون شخص في جميع أنحاء العالم كل عام، وقد يجلب ظهور الذكاء الاصطناعي الأمل في التشخيص الدقيق وفي الوقت المناسب لعدد لا يحصى من المرضى.
تعتبر نتيجة البحث مثيرة وتشير إلى أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا متزايد الأهمية في المجال الطبي. على الرغم من أن التحديات لا تزال موجودة، إلا أن التقدم التكنولوجي سيجلب الأمل لمزيد من المرضى، والمستقبل يستحق التطلع إليه. سيستمر محرر Downcodes في الاهتمام بأحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي.