تشير الإحصاءات إلى أن أكثر من 50 مليون شخص حول العالم يعانون من الخرف، مع توقعات بارتفاع هذه الحالات إلى ثلاثة أضعاف تقريباً على مدى السنوات الخمسين المقبلة.
وتقدر التكلفة السنوية لرعاية هؤلاء المرضى بنحو 820 مليار دولار، وفقاً لتحليل دراسة العبء العالمي للمرض لعام 2019.
يعد الاكتشاف المبكر لمرض ألزهايمر، الذي يعد السبب الأكثر شيوعاً للخرف، أمراً بالغ الأهمية للعلاج الفعال.
إلا أن طرق التشخيص الحالية غالبا ما تعتمد على اختبارات غازية ومكلفة مثل فحوص التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني والبزل القطني.
هذه الأساليب ليست متاحة دائماً في جميع المراكز الطبية، مما يؤدي إلى التشخيص الخاطئ وتأخير العلاج.
في تطور واعد، ابتكر باحثون من قسم علم النفس بجامعة كامبريدج نموذجا للتعلم الآلي يمكنه التنبؤ بتطور مشاكل الذاكرة والتفكير الخفيفة إلى مرض ألزهايمر بدقة أكبر من الأدوات السريرية الحالية.
بُني النموذج باستخدام بيانات من أكثر من 400 فرد من مجموعة بحثية في الولايات المتحدة، وتحقق الباحثون من صحة النموذج باستخدام بيانات مرضى حقيقية من 600 مشارك إضافي من المجموعة الأمريكية نفسها وبيانات من 900 فرد يحضرون عيادات الذاكرة في بريطانيا وسنغافورة.
أظهرت خوارزمية الذكاء الاصطناعي قدرتها على التمييز بين حالات ضعف الإدراك الخفيف المستقرة وتلك التي تتطور إلى مرض ألزهايمر خلال ثلاث سنوات.
ومن المثير للإعجاب أنها حددت بشكل صحيح الأفراد الذين سيصابون بمرض ألزهايمر في 82 في المائة من الحالات وأولئك الذين لن يصابوا به في 81 في المائة من الحالات باستخدام الاختبارات المعرفية وفحص التصوير بالرنين المغناطيسي فقط.
