الذكاء الاصطناعي يكشف التوحد في ثوانٍ
في ثوانٍ قليلة، ومن خلال حركة بسيطة بأصابع اليد استطاع الذكاء الاصطناعي أن يرصد إشارات عصبية تشير لاحتمال الإصابة بالتوحّد.
هذا ما كشفته دراسة حديثة أجراها باحثون من جامعة يورك الكندية بالتعاون مع مؤسسات بحثية أخرى، حيث توصّلوا إلى طريقة جديدة قد تُحدث تحولًا جذريًا في كيفية تشخيص اضطراب طيف التوحّد.
تشخيص التوحّد
وبحسب موقع "bgr"اعتمدت الدراسة على اختبار بسيط: طلب من 59 شابًا وفتاة في العشرينات من عمرهم التقاط أجسام مستطيلة باستخدام إصبعين فقط ، الإبهام والسبابة. الأجسام المستخدمة كانت مشابهة لتلك التي نتعامل معها يوميًا.
بالرغم من بساطة هذه الحركة الظاهرة، إلا أنها تخفي خلفها عالمًا غنيًا من البيانات الحركية الدقيقة، فقد راقب الباحثون سرعة حركة الأصابع، وزاوية القبضة، ومسار اليد، إضافةً إلى التوقيت الذي تصل فيه الأصابع إلى أقصى درجة من الضغط.
كل هذه المعلومات تم جمعها بواسطة مستشعرين صغيرين فقط، ثم خضعت لتحليل معمّق باستخدام خمسة نماذج من خوارزميات التعلم الآلي، مما أتاح للذكاء الاصطناعي قراءة أنماط دقيقة قد ترتبط باضطراب طيف التوحّد.
أذهلت النتائج فريق الباحثين، إذ أظهر الذكاء الاصطناعي قدرة ملحوظة على التمييز بين الأفراد المصابين بالتوحّد وغير المصابين، بدقة وصلت إلى 89%. وقد حققت جميع نماذج التعلم الآلي المستخدمة في الدراسة أداءً ثابتًا تجاوزت فيه الدقة نسبة 84%، ما يجعل من هذه الطريقة واحدة من أكثر الأساليب فعالية في مجال التشخيص المبكر للتوحّد.
أسرار الدماغ
تُعتبر حركات "الوصول والقبض" من أبسط السلوكيات التي نؤديها يوميًا، لكنها تعتمد في الواقع على تنسيق دقيق ومعقّد بين الدماغ والجهاز الحركي. وتشير دراسات سابقة إلى أن الأشخاص المصابين بالتوحّد يُظهرون اختلافات طفيفة في هذا التناسق، قد لا تُلاحظ بالعين المجردة.
وهنا تبرز أهمية هذه الحركات؛ فهي تشكّل ما يشبه "بصمة عصبية" فريدة، يستطيع الذكاء الاصطناعي التقاطها وتحليلها بدقة، ما يفتح بابًا جديدًا لفهم التوحّد وتشخيصه من خلال أبسط تفاصيل الحركة.
تشخيص مبكر دون تعقيد
لا تحتاج الوسيلة المقترحة إلى تصوير دماغي معقّد أو جلسات تقييم طويلة ومرهقة؛ إذ يكفي استخدام مستشعرين صغيرين مع خوارزمية ذكية لتحليل البيانات، ما يجعلها حلاً واعدًا يمكن تطبيقه بسهولة في المدارس، وعيادات الأطفال، وحتى في البيئات التي تفتقر إلى التجهيزات الطبية المتقدمة.
ومع ذلك، شدّد الفريق البحثي على أهمية إجراء دراسات إضافية على فئة الأطفال، كونها الفئة الأكثر أهمية لتحقيق الفائدة القصوى من التشخيص المبكر.
هل نقترب من خريطة رقمية للتوحّد؟
يأمل الباحثون أن تسهم هذه التقنية في إحداث نقلة نوعية في فهم اضطراب طيف التوحّد، من خلال قدرتها المستقبلية على التعرّف على أنواعه الفرعية، وتطبيقها في بيئات تعليمية وطبية واقعية، بل وربما دمجها لاحقًا مع أدوات تحليل إضافية كالصوت وتعابير الوجه، مما يعزز من دقة التشخيص وسرعته.
وفي عالم تتسارع فيه تقنيات الذكاء الاصطناعي بوتيرة غير مسبوقة، تلوح في الأفق إمكانية أن تكون أبسط الحركات اليومية، كطريقة الإمساك بالأشياء، هي المفتاح لفهم أعقد الاضطرابات العصبية. ما كان يستغرق شهورًا من الفحوصات الدقيقة والتقييمات السريرية، قد يتحوّل قريبًا إلى تشخيص سريع، يُحسم في ثوانٍ... بين إصبعين فقط.
إسلام العبادي(أبوظبي)
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
الاتحاد
منذ 6 ساعات
- الاتحاد
الذكاء الاصطناعي يكشف التوحد في ثوانٍ
في ثوانٍ قليلة، ومن خلال حركة بسيطة بأصابع اليد استطاع الذكاء الاصطناعي أن يرصد إشارات عصبية تشير لاحتمال الإصابة بالتوحّد. هذا ما كشفته دراسة حديثة أجراها باحثون من جامعة يورك الكندية بالتعاون مع مؤسسات بحثية أخرى، حيث توصّلوا إلى طريقة جديدة قد تُحدث تحولًا جذريًا في كيفية تشخيص اضطراب طيف التوحّد. تشخيص التوحّد وبحسب موقع "bgr"اعتمدت الدراسة على اختبار بسيط: طلب من 59 شابًا وفتاة في العشرينات من عمرهم التقاط أجسام مستطيلة باستخدام إصبعين فقط ، الإبهام والسبابة. الأجسام المستخدمة كانت مشابهة لتلك التي نتعامل معها يوميًا. بالرغم من بساطة هذه الحركة الظاهرة، إلا أنها تخفي خلفها عالمًا غنيًا من البيانات الحركية الدقيقة، فقد راقب الباحثون سرعة حركة الأصابع، وزاوية القبضة، ومسار اليد، إضافةً إلى التوقيت الذي تصل فيه الأصابع إلى أقصى درجة من الضغط. كل هذه المعلومات تم جمعها بواسطة مستشعرين صغيرين فقط، ثم خضعت لتحليل معمّق باستخدام خمسة نماذج من خوارزميات التعلم الآلي، مما أتاح للذكاء الاصطناعي قراءة أنماط دقيقة قد ترتبط باضطراب طيف التوحّد. أذهلت النتائج فريق الباحثين، إذ أظهر الذكاء الاصطناعي قدرة ملحوظة على التمييز بين الأفراد المصابين بالتوحّد وغير المصابين، بدقة وصلت إلى 89%. وقد حققت جميع نماذج التعلم الآلي المستخدمة في الدراسة أداءً ثابتًا تجاوزت فيه الدقة نسبة 84%، ما يجعل من هذه الطريقة واحدة من أكثر الأساليب فعالية في مجال التشخيص المبكر للتوحّد. أسرار الدماغ تُعتبر حركات "الوصول والقبض" من أبسط السلوكيات التي نؤديها يوميًا، لكنها تعتمد في الواقع على تنسيق دقيق ومعقّد بين الدماغ والجهاز الحركي. وتشير دراسات سابقة إلى أن الأشخاص المصابين بالتوحّد يُظهرون اختلافات طفيفة في هذا التناسق، قد لا تُلاحظ بالعين المجردة. وهنا تبرز أهمية هذه الحركات؛ فهي تشكّل ما يشبه "بصمة عصبية" فريدة، يستطيع الذكاء الاصطناعي التقاطها وتحليلها بدقة، ما يفتح بابًا جديدًا لفهم التوحّد وتشخيصه من خلال أبسط تفاصيل الحركة. تشخيص مبكر دون تعقيد لا تحتاج الوسيلة المقترحة إلى تصوير دماغي معقّد أو جلسات تقييم طويلة ومرهقة؛ إذ يكفي استخدام مستشعرين صغيرين مع خوارزمية ذكية لتحليل البيانات، ما يجعلها حلاً واعدًا يمكن تطبيقه بسهولة في المدارس، وعيادات الأطفال، وحتى في البيئات التي تفتقر إلى التجهيزات الطبية المتقدمة. ومع ذلك، شدّد الفريق البحثي على أهمية إجراء دراسات إضافية على فئة الأطفال، كونها الفئة الأكثر أهمية لتحقيق الفائدة القصوى من التشخيص المبكر. هل نقترب من خريطة رقمية للتوحّد؟ يأمل الباحثون أن تسهم هذه التقنية في إحداث نقلة نوعية في فهم اضطراب طيف التوحّد، من خلال قدرتها المستقبلية على التعرّف على أنواعه الفرعية، وتطبيقها في بيئات تعليمية وطبية واقعية، بل وربما دمجها لاحقًا مع أدوات تحليل إضافية كالصوت وتعابير الوجه، مما يعزز من دقة التشخيص وسرعته. وفي عالم تتسارع فيه تقنيات الذكاء الاصطناعي بوتيرة غير مسبوقة، تلوح في الأفق إمكانية أن تكون أبسط الحركات اليومية، كطريقة الإمساك بالأشياء، هي المفتاح لفهم أعقد الاضطرابات العصبية. ما كان يستغرق شهورًا من الفحوصات الدقيقة والتقييمات السريرية، قد يتحوّل قريبًا إلى تشخيص سريع، يُحسم في ثوانٍ... بين إصبعين فقط. إسلام العبادي(أبوظبي)
الاتحاد
١٣-٠٥-٢٠٢٥
- الاتحاد
كلما اختصر.. اختلق! الوجه الخفي للذكاء الاصطناعي
كشفت دراسة حديثة أجرتها شركة Giskard الفرنسية المتخصصة في اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي، أن طلب الإيجاز من روبوتات المحادثة مثل ChatGPT قد يزيد من ميلها إلى "الهلوسة" أي اختلاق معلومات غير دقيقة أو غير حقيقية. تفاصيل الدراسة ووفقاً لموقع "تك كرانش" نشر الباحثون نتائجهم في تدوينة تفصيلية، أشاروا فيها إلى أن التوجيهات التي تطلب إجابات قصيرة، خاصة على أسئلة غامضة أو مبنية على معلومات خاطئة، تؤدي إلى انخفاض ملحوظ في دقة المحتوى الذي تقدمه النماذج. وقال الباحثون: "تُظهر بياناتنا أن تغييرات بسيطة في التوجيهات تؤثر بشكل كبير على ميل النموذج إلى الهلوسة". وهو ما يثير القلق، خاصة أن كثيرًا من التطبيقات تعتمد على الإجابات الموجزة بهدف تقليل استخدام البيانات، وتسريع الاستجابة، وتقليص التكاليف. اقرأ ايضاً.. الذكاء الاصطناعي يزداد عبقرية.. لكنه يُتقن الكذب الهلوسة ليست مشكلة جديدة في الذكاء الاصطناعي، حتى النماذج الأحدث مثل GPT-4o وClaude 3.7 Sonnet تعاني منها بدرجات متفاوتة. لكن المفاجئ في الدراسة كان اكتشاف أن مجرد طلب إيجاز في الإجابة يمكن أن يزيد من احتمالية وقوع هذه الأخطاء. ويرجّح الباحثون أن السبب يكمن في أن الإجابات القصيرة لا تتيح للنموذج "المجال" الكافي لتفنيد المغالطات أو شرح التعقيدات. فيكون أمام خيارين: الإيجاز أو الدقة، وغالبًا ما يختار الأول على حساب الثاني. اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يتقن الخداع! عبارات بريئة.. لكنها تخدع النموذج أظهرت الدراسة أن النماذج الشهيرة مثل GPT-4o وMistral Large وClaude Sonnet تصبح أقل دقة عندما تُطلب منها إجابات مقتضبة على أسئلة مشوشة . فبدلًا من الإشارة إلى أن السؤال يحتوي على فرضية خاطئة، تميل النماذج إلى تقديم إجابة مختصرة تكميلية للخطأ، مما يعزز التضليل بدلاً من تصحيحه. وحذرت الدراسة أيضًا من أن بعض النماذج تميل إلى تفادي التصحيح عندما تُطرح المعلومات المغلوطة بطريقة واثقة، في محاولة لمجاراة توقّعات المستخدم، حتى وإن كانت خاطئة. تُبرز الدراسة مفارقة مؤسفة تتمثل في أن تحسين تجربة المستخدم من خلال الإجابات المختصرة قد يأتي على حساب دقة الحقيقة. لذلك، يوصي الباحثون بضرورة توخي الحذر عند تصميم الأوامر والتعليمات الموجهة للذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على أهمية تحقيق توازن بين سرعة الإجابة وموثوقيتها. إسلام العبادي(أبوظبي)
الاتحاد
١٠-٠٥-٢٠٢٥
- الاتحاد
في أضخم تجربة طبية عرفها التاريخ.. الذكاء الاصطناعي يشخّص ويتفوق على الأطباء
أطلقت مجموعة باحثين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وجامعة هارفارد بالتعاون مع مستشفيات كبرى، قاعدة بيانات جديدة تهدف إلى دراسة التفاعل بين أطباء الأشعة ونماذج الذكاء الاصطناعي في تفسير صور الأشعة الصدرية، وهي قاعدة توصف بأنها الأكبر والأشمل من نوعها في هذا المجال حتى اليوم. اقرأ أيضاً.. اختبار ذكي يشخّص سرطان الرئة بدقة غير مسبوقة البيانات التي نُشرت ضمن مجلة Scientific Data في 3 مايو 2025، تحت اسم Collab-CXR، جمعت تقييماً تشخيصياً لـ 324 حالة مرضية واقعية من قبل 227 طبيب أشعة محترف، وذلك ضمن بيئات معلوماتية متغيرة: بعضها تضمن الدعم من خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وأخرى اعتمدت على الصور الشعاعية فقط، وبعضها تضمن اطلاع الطبيب على التاريخ السريري الكامل للمريض. تم استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي المعروف باسم CheXpert، المطوّر من جامعة ستانفورد، كأداة دعم تشخيصي في بعض الحالات. النموذج يعتمد على تحليل صور الأشعة فقط، دون الرجوع إلى السجل السريري، وهو ما أتاح للباحثين مقارنة قدرات الذكاء الاصطناعي مع الأداء البشري، ومع أداء الفريق البشري عند العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي. اقرأ أيضاً.. حين يرى الذكاء الاصطناعي ما لا يراه الطبيب.. قفزة في تشخيص قصر النظر ما يميز هذه الدراسة هو التصميم التجريبي المعقد الذي جمع بين اختبارات ضمن المشارك نفسه وأخرى بين مشاركين مختلفين، مما يسمح بفهم أدق لكيفية تفاعل الأطباء مع المعلومات المتوفرة لهم، سواء كانت آتية من الآلة أو من سياق الحالة الطبية. كذلك، شملت القاعدة تقييمات لاحتمالات الإصابة بـ 104 نوعًا مختلفًا من الأمراض الصدرية، وهو نطاق تشخيصي أوسع بكثير من الدراسات السابقة. إلى جانب التشخيصات، سجل الباحثون زمن اتخاذ القرار، وعدد النقرات داخل الواجهة التفاعلية، ومدى ثقة الطبيب في كل قرار، إضافة إلى بيانات ديموغرافية ومهنية عن الأطباء المشاركين، الذين يتمتعون بمتوسط خبرة يصل إلى 22 عامًا. تهدف قاعدة البيانات هذه إلى تمكين الباحثين والمطورين من تصميم أدوات ذكاء اصطناعي أكثر فاعلية وواقعية في البيئات الطبية، وتوجيه استراتيجيات دمج الذكاء الاصطناعي داخل سير العمل السريري بطريقة تحقق التكامل بدلًا من التنافس، وبما يعزز دقة التشخيص وجودة الرعاية الصحية للمرضى. إسلام العبادي(أبوظبي)
