كيف يسهم الذكاء الاصطناعي في تشخيص انقطاع التنفس أثناء النوم؟
طوّر باحثون في جامعة ووهان الصينية نموذجاً يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحديد مصدر الشخير داخل مجرى التنفس العلوي.
وتسهم التقنية في تحسين تشخيص انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم لتوجيه العلاج بدقة.
ويعتمد النموذج الجديد على تحليل التسجيلات الصوتية فقط لتحديد موضع نشأة الشخير دون الحاجة لإجراءات طبية معقدة.
وأظهرت الاختبارات تحقيق دقة بلغت 67.1%، متفوقة على التقنيات السابقة في تحليل الأصوات الطبية.
واستند فريق الدراسة إلى إطار عمل يجمع بين تحليل الإشارات الصوتية واستخراج الخصائص عبر شبكات عصبية مدربة مسبقاً.
وصُنفت أصوات الشخير إلى أربع فئات رئيسية بواسطة خوارزمية متخصصة وفقاً لموضع نشأتها.
ويُعد الشخير من أبرز أعراض انقطاع التنفس الانسدادي وفق الدراسة المنشورة في مجلة التقارير العلمية.
وينتج هذا العرض عن اهتزاز أو انسداد أجزاء كالحنك الرخو، وقاعدة اللسان، ولسان المزمار.
وبيّنت التجارب أن حذف أي مكون من النموذج أدى لانخفاض ملحوظ في الأداء العام للتقنية.
وأكد ذلك أن الجمع بين تحليل الترددات الزمنية واستخراج السمات العميقة يمثل عاملاً أساسياً للنجاح.
وأشار الباحثون إلى أن التقنية تساعد الأطباء على اختيار العلاج الأنسب لكل مريض سواء بالأجهزة أو الجراحة.
وأكدوا حاجة النموذج لاختبارات سريرية أوسع للتحقق من كفاءته قبل اعتماده ضمن الممارسات الروتينية.
