دراسة: الذكاء الاصطناعي يتفوق على البشر في تحليل إيقاع القلب

أظهرت دراسة حديثة أن الذكاء الاصطناعي قد يتفوق على البشر في تحليل مراقبة إيقاع القلب على المدى الطويل، ما يفتح آفاقًا جديدة لتحسين رعاية المرضى.

وقد نشرت نتائج هذه الدراسة في مجلة نيتشر ميديسن، حيث أوضح الباحثون أن الذكاء الاصطناعي يمكنه معالجة البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة من الفنيين البشريين، خصوصًا عندما يتعلق الأمر بتحليل مخططات كهربية القلب "رسم القلب" التي تمثل نشاط القلب على مدى أيام أو أسابيع.

تفاصيل الدراسة

وتشير الدراسة إلى أن القلب البشري ينبض حتى 120 ألف مرة في اليوم، مما يجعل عملية تحليل البيانات المسجلة من هذه النبضات عملية معقدة تستغرق وقتًا طويلاً.

ولتنفيذ هذه الدراسة، قام الباحثون باستخدام تسجيلات من 14606 مرضى، حيث تم تركيب أجهزة رسم قلب لهم لمدة متوسطها 14 يومًا، وفي البداية راجع الفنيون البشر البيانات المسجلة باستخدام الطرق التقليدية لتحليل مخططات كهربية القلب.

بعد ذلك أعاد الباحثون تحليل البيانات باستخدام خوارزمية متقدمة للذكاء الاصطناعي تدعى ديب ريذم إيه.آي، التي تم تطويرها خصيصًا من قبل شركة ميديكال لوجريذميكس البولندية لهذا الغرض.

اقرأ أيضًا: آلاف الفنانين يطالبون بإلغاء مزاد لفنون مصنوعة بالذكاء الاصطناعي

نتائج الدراسة

وكشف التحليل أن الفنيين البشريين لم يتمكنوا من رصد حالات عدم انتظام ضربات القلب الشديد في 4.4% من المرضى، وفي المقابل تمكن الذكاء الاصطناعي من اكتشاف هذه الحالات بدقة أكبر، حيث لم يخطئ إلا في 0.3% فقط من الحالات.

وقد أظهرت الدراسة أن الذكاء الاصطناعي كان قادرًا على استبعاد حالات عدم انتظام ضربات القلب الشديد بدقة وثقة بلغت 99.9% في تسجيل رسم القلب لمدة 14 يومًا.

وفي تعليقها على نتائج الدراسة، قالت ليندا جونسون، الباحثة الرئيسة في الدراسة وأستاذة في جامعة لوند السويدية: إن نقص الموظفين المدربين على تحليل مخططات كهربية القلب يمثل تحديًا كبيرًا في مجال الرعاية الصحية في مختلف أنحاء العالم.

وأوضحت جونسون أن الحل قد يكمن في توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل هذه البيانات بشكل مستمر.

وأضافت: "في حال تمكنا من إجراء المزيد من تسجيلات تخطيط كهربية القلب لفترات أطول بدلاً من فترات قصيرة، فإن المرضى سيستفيدون بشكل أكبر، نحن نعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون الحل الفعّال لهذه المشكلة العالمية".

وتعد هذه الدراسة خطوة مهمة نحو تحسين الدقة والسرعة في تشخيص حالات القلب الحرجة، وقد تسهم في تحفيز استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من التطبيقات الطبية الأخرى.