مثير للإعجاب

تطورات لا تصدق في مجال الذكاء الاصطناعي: تستخدم الآن كأداة تنبؤية للفواصل الذهانية

تطورات لا تصدق في مجال الذكاء الاصطناعي: تستخدم الآن كأداة تنبؤية للفواصل الذهانية

طور فريق من ثلاثة باحثين آلة تجريبية جديدة للذكاء الاصطناعي من أجل التنبؤ بشكل أكثر دقة بما إذا كان الشخص سيصاب بفواصل ذهانية.

هذه خطوة كبيرة إلى الأمام للعلوم الطبية.

ذات صلة: الذكاء الاصطناعي الطبي من Google يكتشف سرطان الرئة بدقة تصل إلى 94٪

طور الفريق ، المؤلف من Neguine Rezaii من كلية الطب بجامعة هارفارد وكلية Emory للطب ، وإلين ووكر وفيليب وولف من قسم علم النفس في Emory ، الآلة التي يمكنها الاستماع إلى الهمسات المبكرة وعلامات الانقطاع الذهاني - وليس شيئًا ما في الأذن البشرية يمكن القيام به.

ماذا يعني هذا الاكتشاف؟

تم تصميم طريقة تعلم الآلة للبحث عن المؤشرات المحددة المرتبطة عادة بالذهان ، وخاصة الفصام.

استغرق الفريق عامين من دراسة بيانات المتطوعين وردود أفعالهم. انتهى الأمر بمعظم المتطوعين بفواصل ذهانية.

هذا عمل لا يصدق.

كان الفريق قادرًا على إثبات أنه باستخدام آلتهم التجريبية ، تمكنوا من توقع حدوث فواصل ذهانية بدقة أكبر بكثير مما يستطيع البشر. أكثر من ذلك ، اكتشفوا أيضًا أن اختراعهم يمكن أن يتنبأ بما إذا كان الشخص يعاني من علامات مبكرة للهلوسة السمعية.

يمكن أن يكون لهذا الأخير تداعيات عالمية على مجال علم النفس لأنه مؤشر جديد للكسر الذهاني الوشيك من خلال الهلوسة السمعية. إذا تم اكتشافه مبكرًا ، خاصة في حالة الفصام ، فقد يعني ذلك علاجًا طبيًا أفضل وأكثر تحديدًا.

ومع ذلك ، يجب الإشارة إلى أنه لا يوجد حاليًا علاج لفواصل الذهان. ومع ذلك ، من خلال اكتشاف فواصل ذهانية محتملة في مرحلة مبكرة ، يمكن تقديم رعاية وعلاج أفضل للمريض. جعل حياتهم ، وكذلك أولئك الذين يعتنون بهم ، أسهل قليلاً.

يمكن لاكتشاف الفريق في الذكاء الاصطناعي أن يحدث فرقًا كبيرًا في رعاية أولئك الذين يعانون من فترات الراحة الذهانية في المستقبل.

كيف تعمل الآلة؟

وفقًا للفريق ، "تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أنه خلال المرحلة البادرية للذهان ، تم التنبؤ بظهور الذهان عن طريق الكلام بمستويات منخفضة من الكثافة الدلالية وميل متزايد للحديث عن الأصوات والأصوات. عند الجمع بين هذين المؤشرين للذهان مكنت من التنبؤ بالذهان المستقبلي بدرجة عالية من الدقة ".

أولئك الذين يتحدثون بكثافة دلالية منخفضة يتواصلون بشكل مختلف ، يجب أن يُطلب منهم التحدث ، ولا يقدمون الكثير من الجوهر في إجاباتهم.

يمكن رؤية الفرق بين الكثافة الدلالية المنخفضة أو Alogia والكثافة الدلالية المنتظمة من خلال هذا المثال:

كان الجزء الصعب من البحث هو تمييز ما إذا كان الناس يسمعون أصواتًا أو أصواتًا في رؤوسهم غير موجودة في الواقع أم لا.

ابتكر الفريق تقنية تسمى "التعبئة المتجهية" ، والتي تعني اكتشاف مقدار المعلومات المعبأة في جملة واحدة.

في النهاية ، اكتشف الفريق أن أولئك الذين انتهى بهم المطاف بفواصل ذهانية هم أولئك الذين استخدموا في الغالب كلمات مرتبطة بالأصوات والضوضاء في أوصافهم.

عند الجمع بين طريقتين ، الكثافة الدلالية والتعبئة المتجهية ، كان لدى الفريق معدل دقة بنسبة 93٪ في معرفة من سيصاب بفواصل ذهانية.

قد يكون لهذا الاكتشاف الإيجابي آثار إيجابية للغاية في مجال الصحة العقلية ، مما يوفر علاجًا أكثر استهدافًا.

إنه يوضح مدى فائدة التعلم الآلي ، والتأثيرات المذهلة التي يمكن أن تحدثه على أبحاث الذكاء الاصطناعي والعلوم الطبية والتاريخ البشري.


شاهد الفيديو: لماذا يجب أن تصبح مهندس ذكاء اصطناعي بماذا تتميز حياة مهندس تعلم الآلة (شهر اكتوبر 2021).