وطبّق الفريق أساليب التعلم الآلي على أكثر من 5 ملايين سجل صحي، ودرّب الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأنماط التي تربط مرض ألزهايمر بحالات أخرى.
وعند اختبار النموذج الجديد بالمقارنة مع سجلات الأشخاص الذين أصيبوا بمرض ألزهايمر لاحقا، تبين أن الذكاء الاصطناعي كان قادرا على التنبؤ بدقة بتطور المرض بنسبة 72% من الوقت، قبل 7 سنوات من ظهور الأعراض، في بعض الحالات.
ويرجع ذلك لقدرة نظام الذكاء الاصطناعي على الجمع بين تحليلات عدة أنواع مختلفة من المخاطر لحساب احتمالية الإصابة بمرض ألزهايمر.
واكتشف النموذج عددا من الحالات التي يمكن استخدامها لحساب مدى خطر الإصابة بمرض ألزهايمر، بما في ذلك ارتفاع ضغط الدم وارتفاع نسبة الكوليسترول ونقص فيتامين (د) والاكتئاب. وهذا لا يعني أن الأشخاص الذين يعانون من هذه المشكلات الصحية سيصابون بالخرف، لكن تحليل الذكاء الاصطناعي يأخذ كل منها في الاعتبار للتنبؤ الصحيح مستقبلا.
كما درس العلماء علم الأحياء وراء بعض الروابط التي تم تحديدها. واكتشفت العلاقة بين هشاشة العظام ومرض ألزهايمر لدى النساء ومتغير في الجين MS4A6A، ما يوفر فرصا جديدة لدراسة تطور الاضطراب.
وتقول مارينا سيروتا، عالمة الصحة الحاسوبية في جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو: "هذا مثال رائع على كيفية الاستفادة من بيانات المرضى من خلال التعلم الآلي للتنبؤ بالمرضى الأكثر عرضة للإصابة بمرض ألزهايمر، وكذلك لفهم أسباب ذلك".
وقالت المهندسة الحيوية، أليس تانغ، من جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو: "هذه خطوة أولى نحو استخدام الذكاء الاصطناعي في البيانات السريرية الروتينية، ليس فقط لتحديد المخاطر في أقرب وقت ممكن، ولكن أيضا لفهم البيولوجيا الكامنة وراءها".
وقد تم نشر البحث في مجلة Nature Aging.
المصدر: ساينس ألرت