أثبتت دراسة هندية حديثة أن اختبارًا بسيطًا يعتمد على تحليل الرسم وحركات اليد قد يساهم في الكشف المبكر عن مرض باركنسون بدقة تقترب من 99%، مما قد يفتح آفاقًا جديدة في تشخيص هذا الاضطراب العصبي المعقد.
يصنّف باركنسون ضمن الاضطرابات العصبية التنكسية التي تنجم عن فقدان تدريجي للخلايا العصبية المنتجة للدوبامين في الدماغ. تتمثل الأعراض الرئيسية في الرعاش وتيبس العضلات وبطء الحركة، وقد تزداد حدتها مع مرور الوقت، مما يؤثر بشكل كبير على استقلالية المصابين. التشخيص الحالي للمرض يعتمد على تقييم الأعراض والفحوصات العصبية والجسدية، دون وجود اختبار محدد يمكنه تأكيد الإصابة بشكل قاطع.
قام الباحثون بتحليل بيانات دراسة سابقة شملت 66 مشاركًا، منهم 31 مصابًا بالمرض و35 غير مصابين. طُلب منهم تنفيذ مهام رسم متعددة باستخدام قلم بيومتري متخصص يسجل حركات اليد بدقة عالية. اشتملت الاختبارات على رسم أشكال حلزونية وخطوط متعرجة وخطوط مستقيمة ذات زوايا حادة.
أظهرت النتائج أن المصابين بباركنسون واجهوا صعوبة ملحوظة في الحفاظ على انتظام الخطوط مقارنة بالأشخاص الأصحاء، وترتبط هذه الظاهرة بتأثير الرعاش واضطرابات التحكم في الحركة على قدرة المريض على تثبيت القلم والحفاظ على مسار منتظم.
استخدم الباحثون بيانات الرسومات وحركات اليد لتدريب نماذج متقدمة من الذكاء الاصطناعي، ركزت على مؤشرات محددة منها انتظام الخطوط وسرعة حركة اليد والضغط المطبق على القلم وتناسق الحركات. عالج الفريق النتائج بعد ذلك باستخدام خوارزمية متخصصة تُعرف باسم "سنيك" (SNAKE)، لإعادة تحليل الرسومات وتحديد الأفراد المصابين بمرض باركنسون.
حققت الخوارزمية دقة بلغت 98.95% عند تحليل رسومات الخطوط المتعرجة، و97.7% عند فحص الأنماط المكانية للرسومات. يرى الباحثون أن هذه الطريقة قد تمثل وسيلة بسيطة وأقل تدخلًا للمساعدة في الكشف عن المرض مستقبلًا، إلا أنهم يؤكدون أن النتائج لا تشكل بديلًا عن التشخيص الطبي الشامل.
على الرغم من الدقة العالية للنتائج، لا يزال من غير الواضح مدى فعالية هذه الطريقة في اكتشاف المرض في مراحله المبكرة جدًا. كما تحتاج النتائج إلى مزيد من التحقق من خلال دراسات أوسع، خاصة أن الدراسة الحالية اقتصرت على 66 مشاركًا ولم يتم اختبار الخوارزمية على مجموعة مستقلة من الأفراد. نُشرت الدراسة في مجلة Discover Computing المتخصصة.
اقرأ أيضًا: