در یکی از پژوهش‌های نوآورانه دانشگاه فلوریدا، دانشمندان توانسته‌اند با به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)، تصاویر MRI مغز را با دقت بسیار بالاتر از روش‌های سنتی تحلیل کنند. این دستاورد می‌تواند گام بزرگی در جهت تشخیص زودهنگام بیماری پارکینسون و سایر اختلالات نورودژنراتیو محسوب شود.
پارکینسون؛ چالشی جهانی در حوزه سلامت مغز
بیماری پارکینسون یکی از شایع‌ترین اختلالات مغزی ناشی از تخریب تدریجی سلول‌های عصبی در ناحیه‌ای از مغز به نام «سابستانسیا نیگرا» است. علائم این بیماری شامل لرزش، کندی حرکات، و مشکلات حرکتی پیشرونده است. تشخیص زودهنگام آن می‌تواند تأثیر چشمگیری بر کیفیت زندگی بیماران و اثربخشی درمان داشته باشد.
نقش هوش مصنوعی در ارتقای دقت تشخیص MRI
در این مطالعه، محققان از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین برای تحلیل الگوهای پنهان در تصاویر MRI استفاده کرده‌اند. این الگوریتم‌ها توانسته‌اند تفاوت‌های بسیار جزئی در ساختار مغز بیماران مبتلا به اختلالات پارکینسونی را شناسایی کنند، که در روش‌های معمول قابل مشاهده نبودند.
به گفته تیم تحقیقاتی، این فناوری نه تنها دقت تشخیص را افزایش داده بلکه می‌تواند به عنوان یک ابزار کمک‌تشخیصی در کنار نظر پزشک متخصص مورد استفاده قرار گیرد.
چشم‌انداز آینده؛ پزشکی دقیق با اتکا به هوش مصنوعی
ادغام تکنولوژی تصویربرداری پزشکی با الگوریتم‌های هوشمند، در حال ایجاد یک انقلاب در حوزه نورولوژی و تصویربرداری بالینی است. استفاده از این ابزارها می‌تواند به غربالگری زودهنگام، پایش پیشرفت بیماری و حتی ارزیابی پاسخ به درمان کمک کند.
