الذكاء الاصطناعي يساعد في كشف أخطاء تشخيص التوحد
للعلّم - كشف تحليل جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي عن الحاجة إلى مراجعة معايير تشخيص التوحد التي تعتمد حالياً على التقييم السريري، بدلاً من استخدام اختبارات بيولوجية دقيقة.
التشخيص الحالي للتوحد يعتمد على معايير محددة في الدليل التشخيصي والإحصائي للاضطرابات العقلية (DSM-5)، والتي تشمل فئتين: السلوكيات النمطية والمتكررة، وكذلك التواصل والتفاعل الاجتماعي. لكن الأطباء يعتمدون في النهاية على خبراتهم السريرية، مما يؤدي إلى تفاوت في التشخيص.
لتقييم دقة هذه المعايير، قام الباحثون بتحليل أكثر من 4200 تقرير سريري لأطفال ناطقين بالفرنسية في مونتريال، كندا، باستخدام نماذج لغوية متقدمة للتنبؤ بنتائج التشخيص. ووجدوا أن بعض الجمل كانت أكثر ارتباطًا بالحالات المشخصة، مما مكنهم من مقارنة النتائج مع المعايير التشخيصية الحالية.
وأظهرت النتائج أن التفاعل الاجتماعي، مثل التبادل العاطفي والتواصل غير اللفظي، لم يكن مرتبطًا بشكل قوي بتشخيص التوحد. في المقابل، كانت السلوكيات المتكررة والاهتمامات الخاصة أكثر ارتباطًا بالتشخيص، مما يثير تساؤلات حول ضرورة إعادة تقييم طريقة التشخيص.
يرى الباحثون أن التركيز المفرط على التفاعل الاجتماعي قد يساهم في ارتفاع معدلات تشخيص التوحد في الدول المتقدمة، بينما قد يكون تقييم السلوكيات النمطية أكثر دقة وأقل استهلاكًا للوقت والجهد. تبسيط عملية التشخيص قد يقلل من فترات الانتظار الطويلة التي تعرقل التدخلات العلاجية المبكرة، مما يفيد الأفراد ونظام الرعاية الصحية.
وقال دانيلو بزدوك، عالم الأعصاب في معهد "نيورو" و"ميلا" (معهد كيبيك للذكاء الاصطناعي) والمعد الرئيسي للدراسة: "قد تُظهر تقنيات نماذج اللغة الكبيرة في المستقبل فاعليتها في إعادة النظر في مفهوم التوحد ومعاييره التشخيصية". بينما أضاف لوران موترون، الباحث السريري في جامعة مونتريال والمعد المشارك: "هذه المراجعة المستندة إلى البيانات العلمية تضيف قيمة إلى ما تم تحقيقه تاريخيًا من خلال لجان الخبراء والتقييم البشري فقط".
نُشرت الدراسة في مجلة Cell.
التشخيص الحالي للتوحد يعتمد على معايير محددة في الدليل التشخيصي والإحصائي للاضطرابات العقلية (DSM-5)، والتي تشمل فئتين: السلوكيات النمطية والمتكررة، وكذلك التواصل والتفاعل الاجتماعي. لكن الأطباء يعتمدون في النهاية على خبراتهم السريرية، مما يؤدي إلى تفاوت في التشخيص.
لتقييم دقة هذه المعايير، قام الباحثون بتحليل أكثر من 4200 تقرير سريري لأطفال ناطقين بالفرنسية في مونتريال، كندا، باستخدام نماذج لغوية متقدمة للتنبؤ بنتائج التشخيص. ووجدوا أن بعض الجمل كانت أكثر ارتباطًا بالحالات المشخصة، مما مكنهم من مقارنة النتائج مع المعايير التشخيصية الحالية.
وأظهرت النتائج أن التفاعل الاجتماعي، مثل التبادل العاطفي والتواصل غير اللفظي، لم يكن مرتبطًا بشكل قوي بتشخيص التوحد. في المقابل، كانت السلوكيات المتكررة والاهتمامات الخاصة أكثر ارتباطًا بالتشخيص، مما يثير تساؤلات حول ضرورة إعادة تقييم طريقة التشخيص.
يرى الباحثون أن التركيز المفرط على التفاعل الاجتماعي قد يساهم في ارتفاع معدلات تشخيص التوحد في الدول المتقدمة، بينما قد يكون تقييم السلوكيات النمطية أكثر دقة وأقل استهلاكًا للوقت والجهد. تبسيط عملية التشخيص قد يقلل من فترات الانتظار الطويلة التي تعرقل التدخلات العلاجية المبكرة، مما يفيد الأفراد ونظام الرعاية الصحية.
وقال دانيلو بزدوك، عالم الأعصاب في معهد "نيورو" و"ميلا" (معهد كيبيك للذكاء الاصطناعي) والمعد الرئيسي للدراسة: "قد تُظهر تقنيات نماذج اللغة الكبيرة في المستقبل فاعليتها في إعادة النظر في مفهوم التوحد ومعاييره التشخيصية". بينما أضاف لوران موترون، الباحث السريري في جامعة مونتريال والمعد المشارك: "هذه المراجعة المستندة إلى البيانات العلمية تضيف قيمة إلى ما تم تحقيقه تاريخيًا من خلال لجان الخبراء والتقييم البشري فقط".
نُشرت الدراسة في مجلة Cell.