في هذا السياق، تبرز التقنيات الحديثة، وخاصة الذكاء الاصطناعي، كوسيلة واعدة لتحسين دقة وكفاءة التشخيص. وتشير دراسة حديثة أجراها باحثون من كوريا الجنوبية إلى إمكانية استخدام صور قاع العين الخلفية كمؤشر بيولوجي غير جراحي، حيث نجحت نماذج تعلم آلي في التنبؤ بإصابة الأفراد باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه بدقة بلغت 96.9%. تستعرض هذه الورقة دور الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية لتشخيص ADHD، وتناقش الإمكانات المستقبلية لهذا التوجه في تحسين جودة الرعاية النفسية والعصبية.

ووجد الفريق أن ارتفاع كثافة الأوعية الدموية، وشكلها، وعرضها، وبعض التغيرات في القرص البصري للعين، كانت علامات رئيسية على إصابة الشخص بهذه الحالة، حسبما ذكر موقع "ساينس أليرت".

وكتب الباحثون، بقيادة فريق من كلية الطب بجامعة يونسي، في بحثهم المنشور: "أظهر تحليلنا لصور قاع الشبكية، إمكانات كمؤشر حيوي غير جراحي لفحص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، وتصنيف قصور الوظائف التنفيذية في مجال الانتباه البصري".

ووجد الباحثون أن نظام الذكاء الاصطناعي حقق نتائج عالية في عدة مقاييس للتنبؤ باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، كما أظهر أداءً جيدًا في رصد بعض خصائص الاضطراب، بما في ذلك ضعف الانتباه الانتقائي البصري.

وكتب الباحثون: "من الجدير بالذكر أن النماذج السابقة عالية الدقة اعتمدت عادةً على مجموعة متنوعة من المتغيرات، يسهم كل منها تدريجيًا في التمييز بين الأفراد".

وتم استبعاد المصابين باضطراب طيف التوحد من الجزء الرئيسي من هذه الدراسة، لكن أظهرت اختبارات أخرى أن الذكاء الاصطناعي لم يكن بارعًا في التمييز بين التوحد واضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه.

وهذا يعني أن عددًا كبيرًا من الأفراد قد يُحدث تشخيص أسرع وأكثر دقة فرقًا كبيرًا.

وكتب الباحثون: "يمكن للفحص المبكر والتدخل في الوقت المناسب، تحسين الأداء الاجتماعي والعائلي والأكاديمي لدى الأفراد المصابين باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه".

يمكنك مشاركة الخبر علي صفحات التواصل