חוקרים פיתחו מודל בינה מלאכותית חדש שעשוי לחולל מהפכה בזיהוי המוקדם של מחלת פרקינסון. המערכת, שפותחה במכון הפוליטכני רנסלר (RPI) ופורסמה בכתב העת Nature Aging, מסוגלת לנתח שאלונים רפואיים ולזהות סימנים ראשונים למחלה שנים לפני שהתסמינים המוטוריים המוכרים מופיעים. מטרת החוקרים היא לאפשר הפניה של מטופלים לבדיקות בשלב מוקדם, ובכך לשפר את סיכויי הטיפול.
הסימנים המוקדמים שרבים נוטים להתעלם מהם
אבחון פרקינסון מסתמך כיום בעיקר על תסמינים פיזיים, אך המחלה מתחילה להתפתח בגוף זמן רב קודם לכן. המחקר מדגיש מספר סימנים מוקדמים שאנשים נוטים לזלזל בהם, כולל אובדן חוש ריח, הפרעות שינה (כמו הפרעת התנהגות בשנת REM), קשיים בכתיבה ושינויים במצב הרוח כמו חרדה או מתח. לעיתים קרובות, מטופלים ובני משפחותיהם מתייחסים לתסמינים אלה כבעיות קלות, מה שמעכב את הפנייה לנוירולוג במשך שנים.
מודל הבינה המלאכותית, שזכה לשם Quest2Dx, פועל באופן מתקדם יותר ממערכות קודמות. הוא משתמש במודלי שפה גדולים כדי להבין את המשמעות וההקשר של כל שאלה ותשובה, ולא רק את מיקומן בשאלון. יכולת זו מאפשרת לו להתמודד עם שאלונים שונים, שאלות שנוסחו מחדש ואפילו עם תשובות חסרות, ובכך להפיק ניתוח מדויק ואמין יותר של הנתונים הרפואיים שנאספו מהמטופלים.
שאלון מקוצר לזיהוי מהיר
בניתוח התוצאות, המודל החדש הראה ביצועים עדיפים על פני מודלים קיימים. הוא אף הצליח לזהות את 30 השאלות הרלוונטיות ביותר מתוך שאלונים ארוכים המכילים מאות שאלות. על בסיס ממצא זה, החוקרים יצרו שאלון מקוצר שהשיג רמת דיוק כמעט זהה לזו של השאלונים המלאים. לדבריהם, ממצאים אלו סוללים את הדרך לפיתוח כלי סינון פשוט לשימוש במרפאות טיפול ראשוני.
החוקרים מדגישים כי המודל עדיין דורש שיפור, שכן הוא עלול לייצר תשובות חיוביות או שליליות שגויות. עם זאת, הם מאמינים כי התוצאות המבטיחות מניחות תשתית לפיתוח כלי אבחון מוקדם נגיש ויעיל, לא רק עבור פרקינסון אלא גם עבור מגוון רחב של מחלות אחרות בעתיד.
