مراهق يبتكر اختبار ذكاء اصطناعي للكشف عن التوحد ونقص الانتباه عبر مسح العين

أحياناً تبدأ الأفكار الكبيرة بفضول بسيط داخل فصل دراسي. مشروع مدرسي عن الذكاء الاصطناعي قاد طالباً في السابعة عشرة من عمره إلى سؤال غير بديهي: هل يمكن لصورة العين أن تكشف ما يدور في الدماغ؟ من هنا وُلدت RetinaMind، أداة تعتمد على تحليل صور الشبكية لمحاولة تشخيص اضطراب طيف التوحد واضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه في مراحل مبكرة.

الفكرة ليست خيالية تماماً. أبحاث سابقة في الجامعة الصينية في هونغ كونغ أشارت إلى إمكانية رصد أنماط محددة في صور الشبكية ترتبط بالتوحد. الشبكية ليست عضواً معزولاً؛ إنها امتداد للجهاز العصبي المركزي. بمعنى آخر، ما يظهر فيها قد يعكس تغيرات أو مؤشرات عصبية أعمق.

الطالب الأمريكي إدوارد كانغ طوّر الفكرة خطوة إضافية عبر بناء نموذج ذكاء اصطناعي يحلل صور العين لاستخراج أنماط يصعب على الطبيب ملاحظتها بالعين المجردة. هنا تتجلى قيمة التعلم الآلي ورؤية الحاسوب: التقاط إشارات دقيقة داخل بيانات بصرية كثيفة.

اضطراب طيف التوحد وADHD يصنفان عادة كـ”أنماط سلوكية” تعتمد على الملاحظة والتقييم النفسي. لا توجد حتى اليوم مؤشرات حيوية قاطعة أو تحاليل مخبرية مباشرة تؤكد التشخيص. لهذا قد يستغرق الطريق إلى التشخيص سنوات، تتخللها تقييمات متعددة وملاحظات مدرسية وطبية.

وجود أداة فحص مبكر تعتمد على تصوير غير تداخلي للعين قد يغير نقطة البداية في هذه الرحلة. ليس بديلاً عن التقييم السريري، بل طبقة إضافية تدعم القرار الطبي ببيانات كمية قابلة للقياس.

الإحصاءات تشير إلى انتشار ملحوظ لكلا الاضطرابين بين الأطفال في الولايات المتحدة. وكلما تأخر التشخيص، تأخر التدخل المبكر الذي يُعد عاملاً حاسماً في تحسين مهارات التواصل والانتباه وتنظيم السلوك.

إذا أثبتت الأداة دقتها سريرياً، فقد تُستخدم كخط فحص أولي في العيادات أو حتى ضمن برامج الكشف المدرسية، ما يقلل الضغط على أنظمة الرعاية الصحية.

مع ذلك، يبقى الحماس التقني بحاجة إلى انضباط علمي. النماذج المدربة على بيانات محدودة قد تُظهر أداءً عالياً في بيئة اختبارية، ثم تتراجع عند تطبيقها على نطاق أوسع. التحقق السريري، تنوع العينات، والانحياز الخوارزمي كلها أسئلة لا يمكن تجاوزها.

كما أن استخدام صور الشبكية يثير نقاشاً حول الخصوصية الطبية وأمن البيانات الحيوية. فالعين، مثل البصمة، تحمل معلومات فريدة وحساسة، وأي نظام يعتمد عليها يجب أن يلتزم بأعلى معايير الحماية والامتثال التنظيمي.

القصة هنا لا تتعلق فقط بأداة تشخيص محتملة، بل بجيل يتعامل مع الذكاء الاصطناعي كأداة طبيعية لحل مشكلات معقدة. طالب في المرحلة الثانوية استطاع قراءة ورقة بحثية، فهم فرضيتها، ثم يحولها إلى نموذج أولي تطبيقي. هذا بحد ذاته مؤشر على انتقال المعرفة من المختبر إلى الحاسوب الشخصي.

ربما لا تكون RetinaMind الحل النهائي لتشخيص اضطرابات النمو العصبي، لكن مجرد التفكير في العين كبوابة لفهم الدماغ يفتح مساراً بحثياً مثيراً. أحياناً يكفي سؤال مختلف قليلاً ليكشف لنا أن الجسد يخفي إشارات أكثر مما نظن، وأن الذكاء الاصطناعي قد يساعدنا على قراءتها بوضوح أكبر.