أحدث الأخبار مع #بجامعةيونسي،
اليمن الآن
٢٨-٠٤-٢٠٢٥
- صحة
- اليمن الآن
علامة في العين قد تكشف إصابتك باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه
يُعد التشخيص الدقيق لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه أمرًا بالغ الأهمية لتوضيح الصورة وتقديم الدعم المناسب لمن يحتاجه، إلا أن طرق التشخيص الحالية تستغرق وقتًا طويلاً وتتفاوت في دقتها، وتشير دراسة جديدة إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يساعد في هذا الصدد. وقام باحثون في كوريا الجنوبية، بتدريب نماذج تعلم آلي على ربط خصائص صور قاع العين الخلفية بتشخيص احترافي لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه. ومن بين أربعة نماذج تعلم آلي تم اختبارها في الدراسة، حقق أفضلها نسبة 96.9% في التنبؤ الدقيق باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، بناءً على تحليل الصور فقط. ووفقا لما أورده موقع 'ساينس أليرت'، فقد وجد الفريق أن ارتفاع كثافة الأوعية الدموية، وشكلها، وعرضها، وبعض التغيرات في القرص البصري للعين، كانت علامات رئيسية على إصابة الشخص بهذه الحالة. وكتب الباحثون، بقيادة فريق من كلية الطب بجامعة يونسي، في بحثهم المنشور: 'أظهر تحليلنا لصور قاع الشبكية، إمكانات كمؤشر حيوي غير جراحي لفحص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، وتصنيف قصور الوظائف التنفيذية في مجال الانتباه البصري'. وتم اختبار هذا النهج على 323 طفلًا ومراهقًا تم تشخيص إصابتهم باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، و323 آخرين لم يتم تشخيص إصابتهم به، وتمت مطابقتهم حسب العمر والجنس مع المجموعة الأولى. ووجد الباحثون أن نظام الذكاء الاصطناعي حقق نتائج عالية في عدة مقاييس للتنبؤ باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، كما أظهر أداءً جيدًا في رصد بعض خصائص الاضطراب، بما في ذلك ضعف الانتباه الانتقائي البصري. وكتب الباحثون: 'من الجدير بالذكر أن النماذج السابقة عالية الدقة اعتمدت عادةً على مجموعة متنوعة من المتغيرات، يسهم كل منها تدريجيًا في التمييز بين الأفراد'. كان متوسط عمر المشاركين في هذه الدراسة 9.5 سنوات، ونحن نعلم أن اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه لدى البالغين يمكن أن يظهر بشكل مختلف تمامًا. وتم استبعاد المصابين باضطراب طيف التوحد من الجزء الرئيسي من هذه الدراسة، لكن أظهرت اختبارات أخرى أن الذكاء الاصطناعي لم يكن بارعًا في التمييز بين التوحد واضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه. وتشير التقديرات الحديثة إلى أن واحدًا من كل عشرين شخصًا تقريبًا، يعاني من اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، والذي قد يتضمن صعوبات في الانتباه والاندفاع وفرط النشاط. وهذا يعني أن عددًا كبيرًا من الأفراد قد يُحدث تشخيص أسرع وأكثر دقة فرقًا كبيرًا. وكتب الباحثون: 'يمكن للفحص المبكر والتدخل في الوقت المناسب، تحسين الأداء الاجتماعي والعائلي والأكاديمي لدى الأفراد المصابين باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه'.
يمني برس
٢٨-٠٤-٢٠٢٥
- صحة
- يمني برس
علامة في العين قد تكشف إصابتك باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه
يُعد التشخيص الدقيق لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه أمرًا بالغ الأهمية لتوضيح الصورة وتقديم الدعم المناسب لمن يحتاجه، إلا أن طرق التشخيص الحالية تستغرق وقتًا طويلاً وتتفاوت في دقتها، وتشير دراسة جديدة إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يساعد في هذا الصدد. وقام باحثون في كوريا الجنوبية، بتدريب نماذج تعلم آلي على ربط خصائص صور قاع العين الخلفية بتشخيص احترافي لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه. ومن بين أربعة نماذج تعلم آلي تم اختبارها في الدراسة، حقق أفضلها نسبة 96.9% في التنبؤ الدقيق باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، بناءً على تحليل الصور فقط. ووفقا لما أورده موقع 'ساينس أليرت'، فقد وجد الفريق أن ارتفاع كثافة الأوعية الدموية، وشكلها، وعرضها، وبعض التغيرات في القرص البصري للعين، كانت علامات رئيسية على إصابة الشخص بهذه الحالة. وكتب الباحثون، بقيادة فريق من كلية الطب بجامعة يونسي، في بحثهم المنشور: 'أظهر تحليلنا لصور قاع الشبكية، إمكانات كمؤشر حيوي غير جراحي لفحص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، وتصنيف قصور الوظائف التنفيذية في مجال الانتباه البصري'. وتم اختبار هذا النهج على 323 طفلًا ومراهقًا تم تشخيص إصابتهم باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، و323 آخرين لم يتم تشخيص إصابتهم به، وتمت مطابقتهم حسب العمر والجنس مع المجموعة الأولى. ووجد الباحثون أن نظام الذكاء الاصطناعي حقق نتائج عالية في عدة مقاييس للتنبؤ باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، كما أظهر أداءً جيدًا في رصد بعض خصائص الاضطراب، بما في ذلك ضعف الانتباه الانتقائي البصري. وكتب الباحثون: 'من الجدير بالذكر أن النماذج السابقة عالية الدقة اعتمدت عادةً على مجموعة متنوعة من المتغيرات، يسهم كل منها تدريجيًا في التمييز بين الأفراد'. كان متوسط عمر المشاركين في هذه الدراسة 9.5 سنوات، ونحن نعلم أن اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه لدى البالغين يمكن أن يظهر بشكل مختلف تمامًا. وتم استبعاد المصابين باضطراب طيف التوحد من الجزء الرئيسي من هذه الدراسة، لكن أظهرت اختبارات أخرى أن الذكاء الاصطناعي لم يكن بارعًا في التمييز بين التوحد واضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه. وتشير التقديرات الحديثة إلى أن واحدًا من كل عشرين شخصًا تقريبًا، يعاني من اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، والذي قد يتضمن صعوبات في الانتباه والاندفاع وفرط النشاط. وهذا يعني أن عددًا كبيرًا من الأفراد قد يُحدث تشخيص أسرع وأكثر دقة فرقًا كبيرًا.
وكالة الأنباء اليمنية
٢٨-٠٤-٢٠٢٥
- صحة
- وكالة الأنباء اليمنية
علامة في العين قد تكشف إصابتك باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه
واشنطن-سبأ: يُعد التشخيص الدقيق لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه أمرًا بالغ الأهمية لتوضيح الصورة وتقديم الدعم المناسب لمن يحتاجه، إلا أن طرق التشخيص الحالية تستغرق وقتًا طويلاً وتتفاوت في دقتها، وتشير دراسة جديدة إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يساعد في هذا الصدد. وقام باحثون في كوريا الجنوبية، بتدريب نماذج تعلم آلي على ربط خصائص صور قاع العين الخلفية بتشخيص احترافي لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه. ومن بين أربعة نماذج تعلم آلي تم اختبارها في الدراسة، حقق أفضلها نسبة 96.9% في التنبؤ الدقيق باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، بناءً على تحليل الصور فقط. ووفقا لما أورده موقع "ساينس أليرت"، فقد وجد الفريق أن ارتفاع كثافة الأوعية الدموية، وشكلها، وعرضها، وبعض التغيرات في القرص البصري للعين، كانت علامات رئيسية على إصابة الشخص بهذه الحالة. وكتب الباحثون، بقيادة فريق من كلية الطب بجامعة يونسي، في بحثهم المنشور: "أظهر تحليلنا لصور قاع الشبكية، إمكانات كمؤشر حيوي غير جراحي لفحص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، وتصنيف قصور الوظائف التنفيذية في مجال الانتباه البصري". وتم اختبار هذا النهج على 323 طفلًا ومراهقًا تم تشخيص إصابتهم باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، و323 آخرين لم يتم تشخيص إصابتهم به، وتمت مطابقتهم حسب العمر والجنس مع المجموعة الأولى. ووجد الباحثون أن نظام الذكاء الاصطناعي حقق نتائج عالية في عدة مقاييس للتنبؤ باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، كما أظهر أداءً جيدًا في رصد بعض خصائص الاضطراب، بما في ذلك ضعف الانتباه الانتقائي البصري. وكتب الباحثون: "من الجدير بالذكر أن النماذج السابقة عالية الدقة اعتمدت عادةً على مجموعة متنوعة من المتغيرات، يسهم كل منها تدريجيًا في التمييز بين الأفراد". كان متوسط عمر المشاركين في هذه الدراسة 9.5 سنوات، ونحن نعلم أن اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه لدى البالغين يمكن أن يظهر بشكل مختلف تمامًا. وتم استبعاد المصابين باضطراب طيف التوحد من الجزء الرئيسي من هذه الدراسة، لكن أظهرت اختبارات أخرى أن الذكاء الاصطناعي لم يكن بارعًا في التمييز بين التوحد واضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه. وتشير التقديرات الحديثة إلى أن واحدًا من كل عشرين شخصًا تقريبًا، يعاني من اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، والذي قد يتضمن صعوبات في الانتباه والاندفاع وفرط النشاط. وهذا يعني أن عددًا كبيرًا من الأفراد قد يُحدث تشخيص أسرع وأكثر دقة فرقًا كبيرًا. وكتب الباحثون: "يمكن للفحص المبكر والتدخل في الوقت المناسب، تحسين الأداء الاجتماعي والعائلي والأكاديمي لدى الأفراد المصابين باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه".
الجمهورية
٢٨-٠٤-٢٠٢٥
- صحة
- الجمهورية
تحليل صورقاع العين كأداة تنبؤية لتشخيص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه
في هذا السياق، تبرز التقنيات الحديثة، وخاصة الذكاء الاصطناعي ، كوسيلة واعدة لتحسين دقة وكفاءة التشخيص. وتشير دراسة حديثة أجراها باحثون من كوريا الجنوبية إلى إمكانية استخدام صور قاع العين الخلفية كمؤشر بيولوجي غير جراحي، حيث نجحت نماذج تعلم آلي في التنبؤ بإصابة الأفراد باضطراب فرط الحركة و نقص الانتباه بدقة بلغت 96.9%. تستعرض هذه الورقة دور الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية لتشخيص ADHD ، وتناقش الإمكانات المستقبلية لهذا التوجه في تحسين جودة الرعاية النفسية والعصبية. ووجد الفريق أن ارتفاع كثافة الأوعية الدموية، وشكلها، وعرضها، وبعض التغيرات في القرص البصري للعين ، كانت علامات رئيسية على إصابة الشخص بهذه الحالة، حسبما ذكر موقع "ساينس أليرت". وكتب الباحثون، بقيادة فريق من كلية الطب بجامعة يونسي، في بحثهم المنشور: "أظهر تحليلنا لصور قاع الشبكية، إمكانات كمؤشر حيوي غير جراحي لفحص اضطراب فرط الحركة و نقص الانتباه ، وتصنيف قصور الوظائف التنفيذية في مجال الانتباه البصري". ووجد الباحثون أن نظام الذكاء الاصطناعي حقق نتائج عالية في عدة مقاييس للتنبؤ باضطراب فرط الحركة و نقص الانتباه ، كما أظهر أداءً جيدًا في رصد بعض خصائص الاضطراب، بما في ذلك ضعف الانتباه الانتقائي البصري. وكتب الباحثون: "من الجدير بالذكر أن النماذج السابقة عالية الدقة اعتمدت عادةً على مجموعة متنوعة من المتغيرات، يسهم كل منها تدريجيًا في التمييز بين الأفراد". وتم استبعاد المصابين باضطراب طيف التوحد من الجزء الرئيسي من هذه الدراسة، لكن أظهرت اختبارات أخرى أن الذكاء الاصطناعي لم يكن بارعًا في التمييز بين التوحد واضطراب فرط الحركة و نقص الانتباه. وهذا يعني أن عددًا كبيرًا من الأفراد قد يُحدث تشخيص أسرع وأكثر دقة فرقًا كبيرًا. فرط الحركة و نقص الانتباه".
