الذكاء الاصطناعي يرصد الاضطرابات العصبية عبر الكلام بدقة تفوق 90%
طوّر فريق بحثي صيني نظام ذكاء اصطناعي جديد قادرًا على الكشف المبكر عن الاضطرابات العصبية من خلال تحليل الكلام، بدقة تجاوزت 90%. ويحمل النظام اسم CTCAIT، إذ يلتقط أنماطًا صوتية دقيقة قد تكشف عن العلامات الأولية لأمراض مثل باركنسون وهنتنغتون وويلسون.
وعلى عكس الأساليب التقليدية التي تعتمد على خصائص صوتية مُستخرجة يدويًا، يعتمد النظام الجديد على تقنيات تعلم عميق وآليات انتباه متطورة لرصد التغيرات الطفيفة في الصوت عبر الزمن، ما يمنحه قدرة عالية على التمييز بين الكلام الطبيعي والكلام الذي يُظهر مؤشرات مرضية مثل رعشة الصوت لدى مرضى باركنسون.
ويُعد عُسر النطق أحد الأعراض المبكرة الشائعة للاضطرابات العصبية، كما أن أنماط الكلام غير الطبيعية غالبًا ما تعكس عمليات تنكس عصبي كامنة. من هنا، برزت الإشارات الصوتية كأداة واعدة وغير جراحية للتشخيص المبكر والمتابعة المستمرة للحالات العصبية.
النظام، الذي يقوده البروفيسور لي هاي وفريقه في معهد التكنولوجيا الصحية والطبية التابع للأكاديمية الصينية للعلوم، يستخدم نموذجًا صوتيًا متقدمًا لاستخراج سمات دقيقة مثل الترددات والنبرة والإيقاع، ثم يعتمد على شبكة Inception Time وآليات الانتباه متعددة الرؤوس لالتقاط المؤشرات المرضية الدقيقة.
وأظهرت التجارب أن CTCAIT حقق دقة وصلت إلى 92.06% عند اختباره على مجموعة بيانات صينية، و87.73% على مجموعة بيانات باللغة الإنجليزية، ما يبرز قدرته على العمل بكفاءة مع لغات متعددة. وقد نُشرت نتائج البحث في مجلة Neurocomputing، مؤكدة إمكاناته في فتح آفاق جديدة للتشخيص المبكر للأمراض العصبية عبر تحليل الكلام.
