طوّرت دراسة سعودية حديثة نموذجًا ذكيًا متقدمًا لرصد انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم بالاعتماد على تخطيط كهربائية القلب أحادي الاتجاه وتقنيات الذكاء الاصطناعي، في محاولة للتعامل مع اضطراب يصيب أكثر من مليار شخص حول العالم.
بحسب ما نُشر في دورية "Frontiers in Artificial Intelligence"، أنجزت الباحثة ملاك المرشد من المركز الجامعي لطب وأبحاث النوم بكلية الطب والمدينة الطبية الجامعية بجامعة الملك سعود نموذجًا من نماذج التعلم العميق يعتمد على محولات الانتباه (Transformer)، بهدف رفع دقة التشخيص وتسريع اكتشاف هذا الاضطراب، وفق ما أوردته وكالة الأنباء السعودية.
وتوضح الدراسة أن أدوات الفحص المعتمدة في النموذج الجديد تمثل بديلًا واعدًا للفحص التقليدي القائم على تخطيط النوم الكامل، الذي يتطلب تجهيزات معقدة ووقتًا طويلًا وتحليلًا يدويًا من مختصين، إضافة إلى تكلفته العالية على المرضى والمنظومات الصحية.
ويتمحور الحل حول تطوير نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يستند إلى تقنية المحوّلات (Transformers) نفسها المستخدمة في النماذج اللغوية الكبيرة، مع الاعتماد على مؤشر حيوي واحد فقط هو تخطيط القلب، إلى جانب توظيف ترميز موضعي ذكي عبر مُرمِّز تلقائي (Autoencoder)، بما يسمح بالتعامل مع البيانات الخام مباشرة دون الحاجة لإجراءات معالجة مسبقة معقدة.
وأظهرت نتائج البحث أن النموذج المقترَح تفوّق على الدراسات السابقة بهامش ملحوظ؛ إذ سجّل تحسنًا قدره 13% في درجة F1، كما تمكن من رصد لحظات انقطاع التنفس بدقة زمنية تصل إلى مستوى الثانية الواحدة، مما يوفر للطبيب صورة تشخيصية أكثر تفصيلًا، مع ميزات إضافية تشمل سرعة الفحص، وانخفاض التكلفة، وفعاليته في التعامل مع بيانات حقيقية تحتوي على تشويش.
تابع موقعنا tech1new.com انضم إلى صفحتنا على فيسبوك و متابعتنا على منصة إكس (تويتر سابقاً) ، للحصول على تحديثات إخبارية فورية ومراجعات وشروحات تقنية.
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق