أحدث الأخبار مع #npjDigitalMedicine
الاتحاد
٠٥-٠٧-٢٠٢٥
- صحة
- الاتحاد
تقنية ذكية تُسهِّل فهم سجلات المرضى في أقسام الطوارئ
طوّر باحثون من جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس "UCLA" نظام ذكاء اصطناعي يحوّل السجلات الصحية الإلكترونية المجزأة، والتي تُخزّن عادةً في جداول، إلى نصوص قابلة للقراءة، مما يساعد النماذج اللغوية المتقدمة على تحليل التاريخ الطبي المعقّد للمرضى بكفاءة عالية، بحسب دراسة نشرتها مجلة "npj Digital Medicine". نموذج "MEME" أطلق الباحثون على هذا النظام اسم "MEME"، اختصاراً لـ The Multimodal Embedding Model for EHR (نموذج التضمين متعدد الوسائط للسجلات الصحية الإلكترونية)، ويقوم بتحويل البيانات الطبية الجدولية إلى "ملاحظات اصطناعية" تحاكي أسلوب التوثيق السريري، مما يتيح للذكاء الاصطناعي فهماً أعمق وأدق لسجلات المرضى ودعم اتخاذ القرارات السريرية. معلومات هائلة وجداول معقدة تحتوي السجلات الصحية الإلكترونية على كمّ هائل من معلومات المرضى، التي يمكن أن تساعد الأطباء على اتخاذ قرارات أسرع، خصوصاً في حالات الطوارئ. لكن في المقابل، تعتمد معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة على النصوص، بينما تُخزَّن معلومات المستشفيات في جداول مليئة بالأرقام والرموز والتصنيفات. وقد شكّل هذا التباين عائقاً أمام استفادة أنظمة الرعاية الصحية من الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي. وفي أقسام الطوارئ، حيث تُعدّ سرعة اتخاذ القرار أمراً بالغ الأهمية، تزداد الحاجة إلى أدوات ذكية قادرة على تحليل التاريخ الطبي للمريض بسرعة، للتنبؤ بالنتائج وتوجيه قرارات العلاج. كيف يعمل النظام؟ ووفقاً لموقع "ميديكال إكسبريس" المتخصص في الأبحاث الطبية، تعتمد الآلية على تحويل البيانات الجدولية إلى "ملاحظات اصطناعية" باستخدام اختصارات التوثيق الطبي الشائعة بين مقدمي الرعاية الصحية. ويقوم نظام "MEME" بتقسيم معلومات المريض إلى فئات مثل الأدوية، والفحوصات، والقياسات الحيوية، ثم يُحوّل كل فئة إلى نص باستخدام قوالب بسيطة، ويشفّرها باستخدام نماذج لغوية، في محاكاة لأسلوب التفكير الطبي البشري. بعد ذلك، يتم تغذية هذه النصوص في نماذج لغوية متقدمة تتعامل مع أنواع البيانات المختلفة كسلاسل مترابطة. وقد تم اختبار هذا النهج في مهام تنبؤية واقعية داخل أقسام الطوارئ، مقارنةً بنماذج تقليدية ومتخصصة، بما في ذلك أساليب تعتمد على "الإرشاد النصي". أداء استثنائي حلّل النموذج الجديد بيانات أكثر من 1.3 مليون زيارة طوارئ باستخدام معلومات من قاعدة "MIMIC" الشهيرة ومن مستشفيات جامعة "UCLA"، وتفوق "MEME" بشكل ملحوظ على الأساليب المعتمدة حالياً في دعم القرار السريري، بما في ذلك تقنيات التعلم الآلي التقليدية، ونماذج مصممة خصيصاً للسجلات الصحية مثل "CLMBR" و"Clinical Longformer". كما أثبت قدرة قوية على التكيّف مع أنظمة مستشفيات متعددة ومعايير ترميز مختلفة. آفاق مستقبلية يعتزم فريق البحث اختبار "MEME" في بيئات سريرية جديدة إلى جانب أقسام الطوارئ، وتحسين قابليته للتعميم عبر مؤسسات صحية متعددة، مع تطويره لاستيعاب مفاهيم ومعايير طبية محدثة. وقال سايمون لي، طالب دكتوراه في الطب الحاسوبي بـ"UCLA": "هذا النظام يسد فجوة جوهرية بين أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي المتاحة اليوم، والواقع المعقّد لبيانات الرعاية الصحية". وأضاف: "من خلال تحويل السجلات إلى تنسيق يمكن للنماذج اللغوية فهمه، نُطلق قدرات لم تكن متاحة سابقاً لمقدمي الرعاية". وأشار إلى أن "قدرة هذا النهج على التكيّف والنقل قد تجعله ذا قيمة خاصة للمؤسسات التي تعمل بمعايير بيانات مختلفة". أمجد الأمين (أبوظبي)
أخبارنا
٠١-٠٦-٢٠٢٥
- صحة
- أخبارنا
اكتشاف واعد.. العين تفضح اضطرابا عصبيا شائعا!
أخبارنا : كشفت دراسة حديثة عن إمكانية استخدام تغيرات في شبكية العين كمؤشر حيوي غير جراحي لتشخيص اضطراب عصبي شائع يؤثر على التركيز والتحكم في السلوك ومستويات النشاط. وفي الدراسة، اعتمد فريق من الباحثين في كلية الطب بجامعة Yonesi في سيئول، على نموذج ذكاء اصطناعي لتحليل صور شبكية العين لدى 646 طفلا ومراهقا، نصفهم مصابون باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه (ADHD). ونجح هذا النموذج في التمييز بين المصابين وغير المصابين بدقة بلغت 96%. ووجدت الدراسة أن المصابين بالاضطراب يظهرون اختلافات واضحة في نمط الأوعية الدموية داخل العين، من أبرزها زيادة عدد الأوعية وزيادة سماكتها وصغر حجم القرص البصري – وهو الجزء المسؤول عن الربط بين العين والدماغ. ويرى الباحثون أن هذه التغيرات قد تعكس الاختلافات العصبية المرتبطة باضطراب فرط الحركة، نظرا للعلاقة الوثيقة بين شبكية العين والدماغ. وقال فريق البحث إن نتائجهم تشير إلى أن صور شبكية العين "تمثل وسيلة واعدة لفحص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه دون الحاجة إلى إجراءات جراحية أو معقدة". وأوضحوا أن نموذجهم اعتمد على مصدر بيانات واحد فقط – صور الشبكية – ما جعله أكثر وضوحا وبساطة مقارنة بالنماذج السابقة التي احتاجت إلى مدخلات متعددة. وفي الوقت نفسه، أكد الباحثون أن دراستهم ما تزال أولية، حيث اقتصرت على عينة من الأطفال بمتوسط عمر 9 سنوات. ويأمل الفريق في توسيع الدراسة مستقبلا لتشمل أعمارا وفئات أكثر تنوعا، بما في ذلك ذوو الاضطرابات المصاحبة كالتوحد. وفي ضوء هذه النتائج، يؤكد الخبراء أهمية التشخيص المبكر، لما له من تأثير كبير في تحسين الأداء الأكاديمي والاجتماعي والعائلي لدى المصابين. نشرت الدراسة في مجلة npj Digital Medicine. المصدر: ديلي ميل
بوابة ماسبيرو
٢٨-٠٥-٢٠٢٥
- صحة
- بوابة ماسبيرو
ابتكار مذهل.. نظارة بالذكاء الاصطناعي تساعد في تقليل الأخطاء الطبية
أعلنت الدكتورة Kelly Michaelsen، الأستاذة المساعدة في قسم التخدير في جامعة واشنطن (University of Washington) تطوير نظارات ذكية مزودة بكاميرا مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها قراءة الملصقات المرفقة على قوارير الأدوية والمحاقن والتحقق من تطابقها.. بهدف الحد من الأخطاء الطبية. وكانت دراسات عديدة قد أشارت إلى أن واحدا من كل 20 مريضا يتعرض لخطأ طبي في أثناء تلقيه الرعاية الصحية، وتعد أخطاء صرف الأدوية أكثرها شيوعا؛ إذ يعطى المريض دواء غير صحيح أو جرعة غير مناسبة. ووفقا لمنظمة الصحة العالمية، تؤدي هذه الأخطاء إلى إصابة نحو 1.3 مليون شخص سنويا في الولايات المتحدة وحدها، وتتسبب بوفاة واحدة يوميا على الأقل. طبقت المستشفيات عدة إجراءات للحد من هذه الأخطاء، منها ترميز الأدوية بالألوان أو استخدام الماسحات الضوئية للتحقق من صحة الدواء والجرعة. ومع ذلك، ما تزال الأخطاء تقع باستمرار. وتقول الدكتورة Kelly Michaelsen، "تشير بعض الدراسات إلى أن 90% من أطباء التخدير ارتكبوا أخطاءً دوائية خلال مسيرتهم، وهذا ما دفعني إلى التفكير في إيجاد حل تقني يعتمد على الذكاء الاصطناعي". وفكرت Kelly Michaelsen في تطوير نظام ذكي يمكنه اكتشاف الأخطاء الطبية المتعلقة بالأدوية قبل وقوعها. فهي ترى أن أنواع الأدوية المُستخدمة في غرف العمليات محدود نسبيًا، مما يجعل من الممكن تدريب نموذج ذكاء اصطناعي على تعرفها والعمل كمساعد للطبيب. وركزت Kelly Michaelsen على نوع محدد من الأخطاء يعرف بـ "تبديل القوارير"، الذي يشكل نحو 20% من الأخطاء الدوائية. ويحدث هذا الخطأ عندما يُستخدم دواء غير صحيح بسبب التباس في الملصقات، فجميع الأدوية القابلة للحقن تأتي في قوارير تحمل ملصقات، وتُنقل إلى محاقن تحمل ملصقات مماثلة على عربة الأدوية داخل غرفة العمليات. لكن أحيانًا، تُختار القارورة غير الصحيحة، أو توضع ملصقات غير صحيحة على المحقن، فيُحقن المريض بالدواء غير المناسب. وفي حادثة شهيرة، توفيت امرأة تبلغ من العمر 75 عامًا بعد حقنها بعقار يسبب شللًا عضليًا بدلًا من مهدئ، نتيجة خطأ في اختيار قارورة الدواء. ومن هنا، انطلقت فكرة Kelly Michaelsen لتطوير نظارات ذكية "تقرأ الملصقات، وتكتشف أي تعارض، وتطلق تنبيهًا في اللحظة المناسبة". واستغرق بناء هذا الجهاز أكثر من ثلاث سنوات، ودُرّب النظام الخاص به باستخدام لقطات واقعية، ومقاطع تمثيلية أجريت في بيئة تحاكي غرف العمليات. وأظهرت الدراسة التي اختُبِر خلالها النظام، والتي نُشرت في أواخر العام الماضي في مجلة npj Digital Medicine، أن النظام استطاع رصد أخطاء تبديل القوارير بدقة وصلت إلى 99.6%. ولم يتبقَ سوى تحديد الطريقة المناسبة لتنبيه الأطباء، سواء عبر صوت أو إشعار مرئي، قبل التقديم على موافقة إدارة الغذاء والدواء (FDA) لاستخدامه فعليًا في المؤسسات الطبية. وتقول الطبيبة Kelly Michaelsen: 'مجرد صوت صغير قد يدفعك إلى التوقف لحظة والتحقق مما تفعله'. وأما الطبيب (John Wiederspan)، الذي جرب الجهاز، فيؤكد أنه يرى فيه مستقبلا واعدا لتحسين سلامة المرضى، لنه أشار إلى أن حجم الجهاز يعد كبيرا. وتفكر Kelly Michaelsen في توسيع قدرات الجهاز ليشمل حساب حجم الجرعة داخل المحقن، وهو أمر بالغ الأهمية خاصة في طب الأطفال؛ إذ تختلف أحجام الجرعات بنحو كبير حسب وزن الطفل. ويأمل (John Wiederspan) أن تتطور التقنية لاحقا لتشمل أيضا الأدوية الفموية، خصوصا في الأقسام التي يتناول فيها المرضى العديد من الحبوب في وقت واحد.
أخبارنا
٠٢-٠٥-٢٠٢٥
- صحة
- أخبارنا
الذكاء الاصطناعي يقرأ العين لتشخيص اضطراب فرط الحركة بدقة 96%
توصل باحثون في كوريا الجنوبية إلى تقنية ثورية للكشف عن اضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه (ADHD) دون الحاجة إلى أي تدخل جراحي، وذلك من خلال تحليل صور الجزء الخلفي من العين باستخدام الذكاء الاصطناعي. وأوضحت الدراسة، المنشورة في مجلة npj Digital Medicine، أن النموذج المستخدم استطاع التنبؤ بالإصابة بدقة وصلت إلى 96%، ما يفتح الباب أمام طرق جديدة للتشخيص المبكر وغير الغازي. وبيّنت التحليلات أن المرضى يعانون من سمات بصرية محددة في الشبكية، مثل زيادة عدد الأوعية الدموية، وسماكتها غير المعتادة، وصغر حجم القرص البصري، وهي التغيرات التي يعتقد الباحثون أنها تعكس نمط نمو الدماغ لدى المصابين. ويمثل هذا الاكتشاف نقلة نوعية في فهم الاضطراب من زاوية بيولوجية، بعيدًا عن الاقتصار على التقييم السلوكي. وتشير التقديرات إلى أن نحو 5% من سكان العالم يعانون من هذا الاضطراب، بينهم أكثر من 2.6 مليون شخص في المملكة المتحدة وحدها. ويؤكد الباحثون أن التشخيص المبكر يمكن أن يغيّر مسار حياة المرضى بشكل كبير، من خلال تحسين مهاراتهم الدراسية والاجتماعية والنفسية، خاصة في ظل تزايد وعي المجتمعات وتراجع الوصمة المرتبطة بالاضطراب. وشملت الدراسة تحليل صور شبكية لـ646 طفلًا ومراهقًا بمتوسط عمر بلغ 9.5 سنوات، ويخطط الفريق لتوسيع التجربة لتشمل فئات عمرية ومجتمعات أكبر. ويأمل الباحثون في تطوير هذه التقنية مستقبلاً لتصبح أداة معتمدة في التشخيص السريع والدقيق لاضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه، في خطوة قد تُحدث ثورة في أساليب رعاية الصحة النفسية.
الوئام
٢٤-٠٢-٢٠٢٥
- صحة
- الوئام
دراسة: الشخير قد ينذر بارتفاع ضغط الدم
أظهرت نتائج دراسة علمية حديثة أجرتها جامعة فلندرز بمدينة أديلايد الأسترالية أن الشخير قد يكون علامة تحذيرية لارتفاع ضغط الدم. وأوضح القائمون على الدراسة، التي نُشرت في المجلة العلمية 'npj Digital Medicine' المتخصصة، أنه تم استخدام أجهزة استشعار تحت فراش 12287 شخصا في الليل لمدة ستة أشهر لتسجيل مدى شدة الشخير لديهم. وأظهرت نتائج الدراسة أنه في المتوسط كان 29% من الأشخاص، الذين شملتهم الدراسة، يعانون من الشخير لمدة تمثل أكثر من 10% من وقت نومهم و14% أكثر من 20% و7% أكثر من 30%. كما تبين أن 2467 من المشاركين (20%) يعانون من ارتفاع ضغط الدم غير المنضبط. وكان هذا الأمر شائعا تقريبا بمعدل الضعف بين أولئك، الذين يعانون من الشخير بانتظام لفترات أطول في الليل. ووجد الباحثون أيضا أن 15% من جميع المشاركين في الدراسة، الذين كانوا في المقام الأول من الرجال، الذين يعانون من زيادة الوزن، يعانون من الشخير في المتوسط أكثر من 20% من الليل. ويرتبط هذا الشخير الليلي المنتظم بارتفاع ضغط الدم غير المنضبط. وإلى جانب ارتفاع ضغط الدم، يرتبط الشخير أيضا بانقطاع التنفس أثناء النوم.
