خوارزمية تكشف قصور القلب

أظهرت دراسة حديثة نشرتها الجمعية الأوروبية لأمراض القلب أن خوارزمية تعتمد على الذكاء الاصطناعي باستخدام تخطيط القلب الكهربائي (ECG) أثبتت كفاءة عالية في الكشف المبكر عن قصور القلب بين البالغين في كينيا، خاصة في المجتمعات ذات الموارد المحدودة.
شملت الدراسة 5900 مشارك في ثمانية مراكز صحية، حيث استخدمت خوارزمية AI-ECG لتحديد خلل الانقباض البطيني الأيسر، وهو مؤشر رئيسي لقصور القلب. أظهرت الخوارزمية دقة بلغت 95.6% ونوعية 79.4%، مع قيمة تنبئية سلبية 99.1%، مقارنةً بتخطيط صدى القلب التقليدي.
وأشار الباحثون إلى أن هذه التقنية قد تكون أداة فعالة ومنخفضة الكلفة لفحص أمراض القلب على نطاق واسع في إفريقيا جنوب الصحراء، حيث يُعاني السكان نسباً مرتفعة من المرض، وغالباً في سن مبكرة.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

البيان

منذ 7 ساعات

• البيان

4 ملايين درهم لدعم 6 مشاريع بحثية مبتكرة حول التصلب المتعدد

إضافة إلى «تحليل الفروقات الجغرافية والاجتماعية في الوصول للعلاج من كلية محمد بن راشد للإدارة الحكومية»، و«تطوير أول نموذج لغوي ضخم عالمياً مخصص للتصلب المتعدد من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي»، و«تعزيز إعادة تغليف الأعصاب بمادة الميالين باستخدام التحفيز الكهربائي من جامعة خليفة».

البيان

منذ 8 ساعات

• البيان

تقنيات التنفس الذكي تحقق دقةفي تشخيص الحالات الطبية بنحو 90%

كما تؤدي هذه الأخطاء إلى معاناة عدد كبير من المرضى من مضاعفات صحية كان من الممكن تجنبها في حال توفر أدوات تشخيص دقيقة وسريعة. وتتيح هذه التقنية التعرف إلى أنماط حيوية ترتبط بأمراض مثل «كوفيد 19»، والسل، والإنفلونزا، وحتى بعض الأورام، دون الحاجة إلى تدخل جراحي أو أخذ عينات من الدم. كما تُعد فرصة واعدة لتحسين النتائج الصحية وتعزيز الوقاية، خصوصاً إذا ما تم ربطها بقواعد بيانات حيوية واسعة النطاق تشمل سكان مختلف المناطق الجغرافية. إضافة إلى ضعف أداء بعض أنواع المستشعرات الحيوية بمرور الزمن. كما أن تطوير نماذج دقيقة وموثوقة يتطلب جمع بيانات ضخمة وتمثيلية من بيئات صحية متنوعة لضمان تعميم النتائج على نطاق عالمي.

صحيفة الخليج

منذ 9 ساعات

• صحيفة الخليج

«تحسين ذكي» لعسر القراءة

سلطت دراسة حديثة أجرتها جامعة بوفالو الأمريكية الضوء على إمكانية الاستفادة من تحليل خط اليد المدعوم بالذكاء الاصطناعي كوسيلة فعالة للكشف المبكر عن عسر القراءة والكتابة لدى الأطفال في سن مبكرة عبر خوارزمية جديدة قيد التطوير أطلق عليها «DDBIC». وتهدف الخوارزمية إلى دعم أدوات التشخيص الحالية، التي رغم فاعليتها، إلا أنها غالباً ما تكون مكلفة وتستهلك وقتاً كبيراً، فضلاً عن تركيزها على اضطراب واحد. وتبرز أهمية هذه الدراسة في ظل النقص الحاد على مستوى الولايات المتحدة «بلد الدراسة في أخصائيي النطق واللغة والمعالجين المهنيين، الذين يُعتبرون أساسيين في تشخيص هذه الاضطرابات». وتقول ساهانا رانجاسرينيفاسان، الباحثة المشاركة في الدراسة بجامعة بوفالو:«من الضروري أن نقارب هذه التحديات من منظور المستخدم النهائي، ونطور أدوات قائمة على الذكاء الاصطناعي تسهم في تسهيل التشخيص». وجمع الباحثون عينات من خط اليد، سواء على الورق أو عبر الأجهزة اللوحية، من طلاب رياض الأطفال حتى الصف الخامس في مدرسة ابتدائية، ضمن إطار أخلاقي واضح يضمن سرية البيانات وحماية خصوصية الطلاب. بهدف التحقق من دقة خوارزمية باستخدام البيانات المجمعة، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على أداء فحص، ومقارنة أداء هذه النماذج مع المختصين الذين يجرون الاختبار يدوياً، وركز البحث على عدة جوانب لتحليل خط اليد، منها: اكتشاف مشكلات في المهارات الحركية الدقيقة من خلال تحليل سرعة الكتابة، الضغط، وحركات القلم، وتقييم الجوانب البصرية، مثل حجم الحروف وتباعدها، وتحويل الكتابة اليدوية إلى نص لتحديد الأخطاء الإملائية وعكس الحروف، والتعرف على مؤشرات المشكلات المعرفية عبر تحليل القواعد والمفردات المستخدمة. ويناقش الفريق أداة شاملة تدمج جميع هذه النماذج وتقدم تقييماً دقيقاً ومتكاملاً لحالة الطالب. ويؤكد د. سومي سوريش، أحد مؤلفي الدراسة، قائلاً: «يُظهر هذا المشروع، كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تُستخدم من أجل خدمة الصالح العام، من خلال توفير أدوات تشخيصية في متناول من هم بأمسّ الحاجة إليها».