أعلن فريق بحثي صيني عن تطوير نظام ذكاء اصطناعي متقدّم أطلق عليه اسم “CTCAIT” قادر على اكتشاف الاضطرابات العصبية عبر تحليل الكلام، بدقة تتجاوز 90%، وذلك بحسب دراسة علمية منشورة في مجلة Neurocomputing وتصريحات رسمية للمعهد الصيني لتقنيات الصحة والطب.
يعتمد نظام CTCAIT على نماذج التعلم العميق لتحليل تسجيلات صوتية لمتحدثين، حيث يستخرج خصائص دقيقة من الصوت تشمل التردد، النبرة، الاهتزازات، الإيقاع وسرعة الكلام. يستعين النظام بآليات انتباه متعددة الرؤوس وتقنيات متقدمة لتحليل التغيرات الزمنية والمتعددة المحاور في الصوت، مما يمكّنه من التعرف على العلامات المَرَضية المرتبطة باضطرابات مثل باركنسون، هنتنغتون ومرض ويلسون في مراحلها المبكرة جدًا.
دقة الاكتشاف والتجارب السريرية
حقّق النظام نتائج استثنائية في تجاربه على مجموعات بيانات واسعة باللغتين الصينية والإنجليزية. بلغت دقة كشف الاضطرابات العصبية 92.06% ضمن بيانات باللغة الصينية، فيما وصلت إلى 87.73% على بيانات خارجية باللغة الإنجليزية، ما يشير إلى فعالية عالية وقابلية للاستخدام متعدد اللغات في تطبيقات التشخيص.
الابتكار مقارنة بالطرق التقليدية
تتميّز هذه التقنية عن الأساليب التقليدية التي تعتمد غالباً على استخراج خصائص يدوية من الكلام، وتفتقر للقدرة على تحليل أنماط التغير عبر الزمن. يوفر النظام الجديد أداة تشخيصية غير جراحية للغاية ودقيقة للكشف المبكر، تسهّل على الأطباء متابعة الحالة العصبية وتقييم فعالية العلاج أو مراقبة تطور المرض بدون الحاجة لفحوص سريرية معقدة أو مكلفة.
آفاق التطبيق في الممارسة السريرية
أكد المسؤولون عن الدراسة أن هذه التقنية تُعَدّ نقلة نوعية في الكشف عن الأمراض العصبية، وأنها قد تفتح الباب مستقبلاً لتطبيقها كأداة مساعدة في العيادات حول العالم، بما يسمح بسرعة التشخيص وتقليل التكاليف والكشف المبكر عن الحالات الخطيرة قبل تفاقمها.
