عشتارتيفي كوم- clevelandclinic.org/

كليفلاند – الولايات المتحدة: أظهر نموذج جديد للذكاء الاصطناعي قدرة على استخراج معلومات صحية مهمة من فحوصات النوم الروتينية، بما قد يساعد مستقبلاً في تحديد الأشخاص الأكثر عرضة للإصابة بأمراض القلب والأمراض العصبية، وتحسين الرعاية الطبية الشخصية.

وطوّر فريق متعدد التخصصات، يضم أطباء وباحثين من Cleveland Clinic وشركاء في مجال الذكاء الاصطناعي، نموذجاً أساسياً لتحليل البيانات الفسيولوجية التي تُجمع خلال فحص النوم المعروف باسم Polysomnography (PSG).

وتشمل هذه الفحوصات ساعات من البيانات المتعلقة بنشاط الدماغ، ومعدل ضربات القلب، والتنفس، وتدفق الهواء، وحركة الجسم، ومستويات الأكسجين في الدم. لكن التقييم التقليدي يعتمد غالباً على مؤشرات محددة، مثل مؤشر انقطاع النفس وانخفاض التنفس أثناء النوم، الذي لا يكشف جميع المعلومات الموجودة في هذه البيانات.

واعتمد النموذج الجديد على أكثر من 10 آلاف تسجيل سريري للنوم مرتبطة بسجلات طبية إلكترونية، وتمكن الباحثون من تقسيم المرضى إلى خمس مجموعات مختلفة من المخاطر الصحية.

وأظهرت النتائج أن المرضى في مجموعات الخطر الأعلى كانوا أكثر عرضة للإصابة بمشكلات في القلب والأوعية الدموية وأمراض عصبية، كما سجلت المجموعة الأعلى خطراً معدل وفيات يزيد على الضعف مقارنة بالمجموعة الأقل خطراً خلال السنوات الخمس التالية.

وقال الباحثون إن الذكاء الاصطناعي يستطيع اكتشاف أنماط خفية في بيانات النوم يصعب على العين البشرية أو المقاييس التقليدية التعرف إليها، ما قد يوسع مستقبلاً دور فحوصات النوم من تشخيص اضطرابات مثل انقطاع النفس أثناء النوم إلى تقييم المخاطر الصحية بصورة أشمل.

ويأمل الفريق البحثي في إجراء مزيد من الدراسات للتحقق من نتائج النموذج لدى مجموعات سكانية أكثر تنوعاً، تمهيداً لتطوير تطبيقات في مجال طب النوم الدقيق والرعاية الصحية الشخصية.