الذكاء الاصطناعي يتفوق على البشر في تحليل إيقاع القلب: دراسة تكشف قوة الخوارزميات في رصد اضطرابات القلب

أظهرت دراسة حديثة أن الذكاء الاصطناعي قد يتفوق على البشر في مراقبة إيقاع القلب وتحليل مخططات كهربية القلب على المدى الطويل. الدراسة التي نشرت في دورية “نيتشر ميديسن” كشفت كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن دقة الكشف عن اضطرابات القلب ويعالج نقص الموظفين المدربين في هذا المجال.
تحليل إيقاع القلب: من المهمة المعقدة إلى التحليل الذكي
يعد تحليل إيقاع القلب، الذي يتم من خلال مخططات كهربية القلب، مهمة معقدة تتطلب دقة عالية. حيث ينبض قلب الإنسان حوالي 120 ألف مرة في اليوم، ما يجعل رصد هذه النبضات لمدة أيام أو أسابيع يتطلب وقتاً طويلاً. في هذه الدراسة، قام الباحثون باستخدام أجهزة رسم القلب التي وُضعت على 14606 مرضى لمدة 14 يوماً في المتوسط، لتسجيل إيقاع القلب لفترة زمنية طويلة.
دور الذكاء الاصطناعي في تحسين دقة الكشف عن اضطرابات القلب
استخدم الباحثون في هذه الدراسة خوارزمية ذكاء اصطناعي متطورة تُسمى (ديب ريذم أيه.آي) التي طوّرتها شركة “ميديكال لوجريذميكس” البولندية، وقاموا بتحليل البيانات المسجلة. وقد أظهرت النتائج أن الذكاء الاصطناعي تمكن من رصد عدم انتظام ضربات القلب الشديد بدقة أعلى بكثير من الفنيين البشر. حيث فشل الفنيون في رصد هذه الحالة في 4.4% من المرضى، بينما تمكن الذكاء الاصطناعي من اكتشافها بنسبة 99.9% من الثقة.
تحقيق تقدم كبير في الرعاية الصحية باستخدام الذكاء الاصطناعي
قالت ليندا جونسون، كبيرة الباحثين في الدراسة من جامعة لوند في السويد، أن نقص الموظفين المدربين على تحليل مخططات كهربية القلب في أثناء المشي يمثل تحدياً كبيراً في الرعاية الصحية حول العالم. وأضافت أن الذكاء الاصطناعي قد يكون الحل الأمثل لهذا التحدي، حيث يمكن أن يعزز من قدرة النظام الصحي على إجراء مزيد من التسجيلات الطويلة لتخطيط كهربية القلب وبالتالي تحسين التشخيص والعلاج.
الذكاء الاصطناعي: أداة مبتكرة لمستقبل الرعاية الصحية
تؤكد الدراسة على أن الذكاء الاصطناعي سيغير من الطريقة التي يتم بها رصد وتشخيص اضطرابات القلب. فهو لا يوفر فقط وقتاً ثميناً في عملية التحليل، بل يساهم أيضاً في تقديم دقة أعلى من خلال القدرة على معالجة كميات ضخمة من البيانات بشكل أسرع وأكثر كفاءة من البشر.