تشخيص القلق عند الأشخاص من مشيتهم

«التعلم الآلي» يكشف مرضى القلق (جامعة كلاركسون)
«التعلم الآلي» يكشف مرضى القلق (جامعة كلاركسون)
TT

تشخيص القلق عند الأشخاص من مشيتهم

«التعلم الآلي» يكشف مرضى القلق (جامعة كلاركسون)
«التعلم الآلي» يكشف مرضى القلق (جامعة كلاركسون)

هل يمكنك تحديد ما إذا كان شخص ما قلقاً بناءً على طريقة مشيه؟ هذا ما أراد باحثون من جامعة «كلاركسون» الأميركية، معرفته باستخدام التعلم الآلي، وتم نشر أبحاثهم أول من أمس في دورية «سينسورس».
وذكر الكثير من الدراسات المنشورة سابقاً أن مشاعر القلق يمكن أن تؤثر على مشية الشخص وتوازنه، لذلك، كانت المجموعة البحثية مهتمة في الدراسة الجديدة باستخدام التعلم الآلي، لمعرفة ما إذا كان بإمكان أجهزة الكومبيوتر تحديد الشخص القلق بناءً على مشيته.
ومن أجل الدراسة، قام الباحثون بتجنيد 80 متطوعاً، قاموا في البداية بملء استبيان لقياس مشاعر القلق لديهم، وبعد ذلك، كان عليهم إكمال اختبار التوازن والمشي لمدة دقيقتين حول مسار 6 أمتار في أثناء ارتداء تسعة أجهزة استشعار للتنقل.
وبناءً على البيانات التي تم جمعها من الاستبيان، توصل الباحثون إلى أن الشباب الذين أبلغوا عن قلقهم يمشون بطريقة تشبه إلى حد بعيد كبار السن الذين يخشون السقوط، ووجدوا أن الشباب القلقين يواجهون صعوبة في الالتفاف في أثناء المشي، كما أن لديهم توازناً أسوأ من أولئك الذين لا يعانون من القلق.
وخلص الباحثون إلى أنه يمكن تشخيص القلق من خلال المشي عبر برامج التعلم الآلي، وذلك بدقة وصلت في دراستهم إلى 75%، ويعتقد الباحثون بناءً على النتائج أنهم إذا تمكنوا من جمع بيانات عن المزيد من الأفراد، فستكون نماذجهم أكثر دقة، وهو ما يعمل عليه الباحثون حالياً.
ويؤكد الباحثون أهمية دراسة القلق، حيث يعاني من هذه المشكلة النفسية، على سبيل المثال، نحو 25.6% من أفراد المجتمع بسبب جائحة «كوفيد – 19» وتداعياتها. وفي عام 2010 كان القلق هو السبب الرئيسي السادس للإعاقة على مستوى العالم، حيث تراوحت التكاليف السنوية لعلاجه من 42 مليار دولار و53 مليار دولار.
وبينما يتم الإبلاغ عن مشاعر القلق ذاتياً، وهو أمر يتأثر بثقافة الفرد ووعيه، يعتقد الباحثون أن استخدام التعلم الآلي يمكن أن يجعل من المشي مقياساً موضوعياً غير مباشر صالحاً لتحديد مشاعر القلق.



الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
TT

الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)

طُوّر جهاز فك ترميز يعتمد على الذكاء الصناعي، قادر على ترجمة نشاط الدماغ إلى نص متدفق باستمرار، في اختراق يتيح قراءة أفكار المرء بطريقة غير جراحية، وذلك للمرة الأولى على الإطلاق، حسب صحيفة «الغارديان» البريطانية.
وبمقدور جهاز فك الترميز إعادة بناء الكلام بمستوى هائل من الدقة، أثناء استماع الأشخاص لقصة ما - أو حتى تخيلها في صمت - وذلك بالاعتماد فقط على مسح البيانات بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي فقط.
وجدير بالذكر أن أنظمة فك ترميز اللغة السابقة استلزمت عمليات زراعة جراحية. ويثير هذا التطور الأخير إمكانية ابتكار سبل جديدة لاستعادة القدرة على الكلام لدى المرضى الذين يجابهون صعوبة بالغة في التواصل، جراء تعرضهم لسكتة دماغية أو مرض العصبون الحركي.
في هذا الصدد، قال الدكتور ألكسندر هوث، عالم الأعصاب الذي تولى قيادة العمل داخل جامعة تكساس في أوستن: «شعرنا بالصدمة نوعاً ما؛ لأنه أبلى بلاءً حسناً. عكفت على العمل على هذا الأمر طيلة 15 عاماً... لذلك كان الأمر صادماً ومثيراً عندما نجح أخيراً».
ويذكر أنه من المثير في هذا الإنجاز أنه يتغلب على قيود أساسية مرتبطة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، وترتبط بحقيقة أنه بينما يمكن لهذه التكنولوجيا تعيين نشاط الدماغ إلى موقع معين بدقة عالية على نحو مذهل، يبقى هناك تأخير زمني كجزء أصيل من العملية، ما يجعل تتبع النشاط في الوقت الفعلي في حكم المستحيل.
ويقع هذا التأخير لأن فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي تقيس استجابة تدفق الدم لنشاط الدماغ، والتي تبلغ ذروتها وتعود إلى خط الأساس خلال قرابة 10 ثوانٍ، الأمر الذي يعني أنه حتى أقوى جهاز فحص لا يمكنه تقديم أداء أفضل من ذلك.
وتسبب هذا القيد الصعب في إعاقة القدرة على تفسير نشاط الدماغ استجابة للكلام الطبيعي؛ لأنه يقدم «مزيجاً من المعلومات» منتشراً عبر بضع ثوانٍ.
ورغم ذلك، نجحت نماذج اللغة الكبيرة - المقصود هنا نمط الذكاء الصناعي الذي يوجه «تشات جي بي تي» - في طرح سبل جديدة. وتتمتع هذه النماذج بالقدرة على تمثيل المعنى الدلالي للكلمات بالأرقام، الأمر الذي يسمح للعلماء بالنظر في أي من أنماط النشاط العصبي تتوافق مع سلاسل كلمات تحمل معنى معيناً، بدلاً من محاولة قراءة النشاط كلمة بكلمة.
وجاءت عملية التعلم مكثفة؛ إذ طُلب من ثلاثة متطوعين الاستلقاء داخل جهاز ماسح ضوئي لمدة 16 ساعة لكل منهم، والاستماع إلى مدونات صوتية. وجرى تدريب وحدة فك الترميز على مطابقة نشاط الدماغ للمعنى باستخدام نموذج لغة كبير أطلق عليه «جي بي تي - 1»، الذي يعتبر سلف «تشات جي بي تي».