دراسة جديدة تسلط الضوء على دور الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالمخاطر الصحية
كشفت دراسة حديثة، نُشرت في دورية الجمعية الطبية الكندية، أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة قوية للتنبؤ بالوفيات المبكرة لدى مرضى التهاب الأمعاء المزمن، خاصة عند دمج بيانات الحالات الصحية المزمنة التي يتم تشخيصها في مراحل مبكرة من الحياة.
وأظهرت الدراسة أن نحو نصف الوفيات الناجمة عن أمراض التهاب الأمعاء المزمن تحدث قبل الأوان، حيث استخدم الباحثون نماذج تعلم الآلة لتحليل البيانات الصحية وتحديد المرضى الأكثر عرضة لخطر الوفاة قبل سن 75 عاماً. وأظهرت هذه النماذج دقة عالية في التنبؤ، مما قد يساعد في توجيه الجهود الوقائية والعلاجية نحو الفئات الأكثر حاجة، وتوفير رعاية صحية أكثر تنسيقاً وفاعلية.
التهاب الأمعاء المزمن واضطرابات الجهاز الهضمي
يُعد التهاب الأمعاء المزمن مجموعة من الاضطرابات الالتهابية التي تؤثر على الجهاز الهضمي، وأبرزها مرض “كرون” والتهاب القولون التقرحي. ويعاني المصابون بهذه الحالات من معدلات وفيات أعلى مقارنة بغير المصابين، حيث تسجل 17 حالة وفاة لكل 1000 شخص سنوياً، مقارنة بـ12 حالة وفاة فقط لغير المصابين.
وفي منتصف العمر (بين 20 و59 عاماً)، تزداد الفجوة في معدلات الوفيات بين المرضى وغير المرضى، إذ يقل متوسط العمر المتوقع للمصابين بثماني سنوات للإناث وست سنوات للذكور.
وتُعد كندا واحدة من أكثر الدول تأثراً بهذه الحالة، حيث يُتوقع أن يعيش نحو 470 ألف شخص مع التهاب الأمعاء المزمن بحلول عام 2035، أي ما يعادل 1 من كل 91 شخصاً.
تعدد الأمراض المزمنة وزيادة خطر الوفاة
يؤدي تعدد الأمراض المزمنة، حيث يعاني الشخص من حالتين صحيتين مزمنتين أو أكثر، إلى تفاقم التهاب الأمعاء المزمن وزيادة احتمالية الوفاة المبكرة. ويؤثر ذلك على المسار الطبيعي للمرض، مما يؤدي إلى أعراض أشد وتعقيد في خطط العلاج، فضلاً عن تراجع عام في جودة الحياة.
تحسين الوقاية والعلاج بالذكاء الاصطناعي
أكد الباحثون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يلعب دوراً محورياً في تحسين النتائج الصحية لمرضى التهاب الأمعاء المزمن، من خلال تقديم بيانات دقيقة تساعد في الاكتشاف المبكر للمخاطر الصحية، وتوجيه الجهود الوقائية نحو الفئات الأكثر عرضة للخطر.
وتعتبر الوفيات المبكرة (قبل سن 75) مؤشراً رئيسياً على جودة النظم الصحية، حيث يمكن تجنب العديد منها عبر الوقاية الفعالة والعلاج المبكر. ومن خلال استخدام تقنيات تعلم الآلة، يمكن تطوير نماذج أكثر دقة لتحديد المرضى المعرضين للخطر، مما يساهم في تحسين رعاية المرضى وتقليل عدد الوفيات المرتبطة بهذه الحالات.
