أخبار

الاكتئاب: يمكن لمنظمة العفو الدولية تحديد الحالات التي تتطلب العلاج


تحسين تشخيص الاكتئاب بفضل الذكاء الاصطناعي؟

باستخدام طريقة جديدة ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الأشخاص الأكثر عرضة للإصابة بالاكتئاب المتقدم. يتأثر أكثر من 300 مليون بالغ من المرض في جميع أنحاء العالم.

وجدت أحدث دراسة أجراها معهد Regenstrief في الولايات المتحدة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحدد بنجاح الاكتئاب المتقدم في البشر. نُشرت نتائج الدراسة في مجلة "Journal of Medical Internet Research" التي تصدر باللغة الإنجليزية.

العلاج المتقدم للاكتئاب مهم جدا

الاكتئاب مشكلة صحية عالمية تؤثر على أكثر من 300 مليون بالغ. يعتبر الاكتئاب السبب الأكثر شيوعًا للإعاقة ويساهم بشكل كبير في العبء العالمي للمرض. يعد تشخيص الأشخاص الذين يحتاجون إلى علاج الاكتئاب المتقدم أمرًا بالغ الأهمية. ستتمكن الطريقة المطورة حديثًا في المستقبل من تحديد المرضى الذين يحتاجون إلى علاج متقدم للاكتئاب.

يمكن أن يقلل الذكاء الاصطناعي من عدد حالات الانتحار

وأوضح الباحثون أن الطريقة الجديدة ، التي تستخدم التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تساعد في تقليل عدد الأشخاص الذين يعانون من أعراض الاكتئاب التي قد تؤدي إلى الانتحار. تقدر منظمة الصحة العالمية (WHO) أن ما يقرب من 800000 شخص يموتون بسبب الانتحار كل عام. الانتحار هو السبب الرئيسي للوفاة بين الأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 15 و 29 عامًا. الاكتئاب الشديد هو أحد أكثر الأمراض العقلية شيوعًا في جميع أنحاء العالم. في الولايات المتحدة ، يعاني ما يقدر بـ 17.3 مليون بالغ من الاكتئاب الحاد ، وهو ما يقرب من 7.1 في المائة من جميع البالغين في البلاد.

علامات وأعراض الاكتئاب

العلامات والأعراض الأكثر شيوعًا للاكتئاب هي اليأس والعجز ، وفقدان الاهتمام بالأنشطة اليومية ، واضطرابات النوم ، والتهيج ، والغضب ، والتغيرات في الشهية ، وتغيرات الوزن ، والكراهية الذاتية ، وفقدان الدافع ، وضعف التركيز ، والسلوك المتهور ، ومشاكل الذاكرة والألم غير المبرر.

بعض أشكال الاكتئاب أكثر خطورة

تُظهر الدراسة الحالية طريقة جديدة لتحديد المرضى الذين قد يحتاجون إلى علاج متقدم للاكتئاب. وأوضح الباحثون أنه نظرًا لأن بعض أشكال الاكتئاب أكثر خطورة وتتطلب المزيد من الدعم من مقدمي الخدمات الطبية المعتمدين ، فمن المهم معرفة من هم في خطر. ومع ذلك ، فإن تحديد هؤلاء الأشخاص صعب للغاية. لذلك ، طوروا طريقة يمكن استخدامها لمراجعة مجموعة واسعة من البيانات التشخيصية والسلوكية والديموغرافية على مستوى المريض ، بما في ذلك التاريخ الطبي للزيارات السابقة للعيادات ، مقابل المعلومات الصحية على الصعيد الوطني. بمساعدة هذه البيانات ، يمكن الآن تطوير تقنية يمكن من خلالها توقع المرضى الذين يحتاجون إلى رعاية ممتدة بشكل صحيح.

تجمع خوارزمية التعلم الآلي بين البيانات السلوكية والسريرية. وأوضح الباحثون أن الهدف هو تطوير نماذج قابلة للتكاثر تتناسب مع سير العمل السريري. تعتبر الخوارزمية فريدة من نوعها من حيث أنها توفر معلومات قابلة للتنفيذ يمكن استخدامها لتحديد المرضى الأكثر تعرضًا لخطر الأحداث العكسية بسبب الاكتئاب.

يمكن دمج الطريقة بسهولة في عمليات العمل في المستشفيات

من المهم تطوير نماذج مناسبة لمجموعات المرضى المختلفة. وتوضح مجموعة البحث أن هذا يسمح لمقدمي الرعاية الصحية باختيار أفضل نهج للفحص. الطريقة الجديدة لديها القدرة على التنبؤ بالحاجة إلى العلاج في مجموعات المرضى المختلفة مع الاكتئاب بدقة كبيرة. توضح مجموعة البحث أنه يمكن أيضًا دمجها بسهولة في عمليات العمل الحالية في المستشفيات.

الذكاء الاصطناعي مع إمكانية تحسين علاج الاكتئاب

نظرًا للعدد الكبير من الأشخاص المصابين بالاكتئاب ، من المهم تحديد الأشخاص الأكثر عرضة لخطر الآثار السلبية ، بما في ذلك الانتحار. اعتمادًا على مستوى الخطر ، هناك أنواع مختلفة من الاكتئاب. على سبيل المثال ، قد لا يحتاج الأشخاص الذين يعانون من أشكال خفيفة من الاكتئاب إلى الدعم وقد يتعافون بشكل أسرع. من ناحية أخرى ، قد يحتاج أولئك الذين يعانون من الاكتئاب الشديد إلى رعاية أكثر مما تقدمه الرعاية الأساسية. قد يحتاج هؤلاء المصابون إلى الخضوع لعلاجات إضافية لتحسين حالتهم. لذلك ، يوضح الفريق أن الطريقة الجديدة يمكن أن تعمل كإجراء وقائي لتقليل تكرار الأحداث السلبية المرتبطة بالاكتئاب. وفقًا للتطبيق الصحيح للتكنولوجيا الجديدة ، يمكن علاج العديد من الأشخاص المصابين بالاكتئاب وفقًا لذلك ، مما يقلل من المضاعفات الخطيرة ، وفقًا للباحثين. (مثل)

معلومات المؤلف والمصدر

يتوافق هذا النص مع مواصفات الأدبيات الطبية والمبادئ التوجيهية الطبية والدراسات الحالية وقد تم فحصها من قبل الأطباء.

تضخم:

  • Suranga N Kasthurirathne ، Paul G Biondich ، Shaun J Grannis ، Saptarshi Purkayastha ، Joshua R Vest ، Josette F Jones: تحديد المرضى الذين يحتاجون إلى رعاية متقدمة للاكتئاب باستخدام البيانات المستخرجة من تبادل المعلومات الصحية على مستوى الولاية: نهج التعلم الآلي ، في المجلة أبحاث الإنترنت الطبية (استفسار: 21.08.2019) ، JMIR


فيديو: بدء محاكمة رئيس فرع منظمة العفو الدولية في تركيا. فما التهمة (شهر اكتوبر 2021).