Attractor Image-Based Deep Learning of Arterial Pulse Waves for Age Classification

إيقاع الجسد السري والمحقق الرقمي

تخيل جسدك كمدينة صاخبة حيث يمثل قلبك محطة توليد الطاقة المركزية، التي تضخ الدم المليء بالحياة عبر شبكة واسعة من الطرق تسمى الشرايين. تماماً كما تتغير طرق المدينة بمرور الوقت — فتصبح أكثر صلابة، أو أضيق، أو أقل مرونة مع مرور السنين — تتأثر شرايينك أيضاً بالتقدم في العمر. هذه العملية، المعروفة باسم الشيخوخة الوعائية، هي جزء طبيعي من النمو، لكنها أحياناً تحدث بسرعة كبيرة، مثل طريق يتداعى قبل أوانه. وعندما يحدث هذا، يمكن أن يكون علامة تحذير لمشاكل صحية مستقبلية، حتى لو كنت تشعر بأنك بخير تماماً في الوقت الحالي.

لإمساك هذه العلامات التحذيرية المبكرة، غالباً ما ينظر العلماء إلى "موجة النبض"، وهي تموج الضغط الذي ينتقل عبر شرايينك في كل مرة ينبض فيها قلبك. فكر في موجة النبض هذه كبصمة فريدة مكونة من الإيقاع والشكل. ومع تقدمك في العمر، يتغير شكل هذه البصمة بطرق يمكن التنبؤ بها. تقليدياً، كان قياس هذه التغييرات يشبه محاولة قراءة خريطة معقدة باستخدام عدسة مكبرة؛ إذ يتطلب الأمر معدات باهظة الثمن وخبراء لتفسير تلك الخطوط المتعرجة. ولكن ماذا لو استطعنا تحويل تلك الخطوط المتعرجة إلى صورة يمكن للكمبيوتر التعرف عليها فوراً، تماماً مثل رصد وجه مألوف في وسط حشد؟ هذا هو الركن المثير من العلم حيث يلتقي الطب بالذكاء الاصطناعي، بهدف تحويل التغيرات البيولوجية غير المرئية إلى أدلة بصرية واضحة يمكن لأي شخص فهمها.

تحويل نبضات القلب إلى صور

في هذه الدراسة، قرر فريق من الباحثين تجربة خدعة ذكية: بدلاً من مطالبة الكمبيوتر بتحليل قائمة طويلة ومربكة من الأرقام (وهو ما تبدو عليه موجة النبض عادةً على الشاشة)، قاموا بتحويل تلك الأرقام إلى صور. لقد استخدموا وصفة رياضية خاصة تسمى "إعادة بناء جاذب الإسقاط المتماثل"، أو اختصاراً SPAR.

تخيل أن لديك نهراً طويلاً ومتعرجاً يتدفق على ورقة. إذا نظرت إلى الخط فحسب، فمن الصعب معرفة ما إذا كان النهر شاباً مفعماً بالحيوية أم هَرِماً وخاملاً. ولكن إذا استطعت طي ذلك النهر ليصبح شكلاً ثلاثي الأبعاد ثم سلطت ضوءاً عليه ليلقي ظلاً على جدار، فقد يكشف الظل عن نمط مميز. هذا هو بالضبط ما يفعله SPAR. فهو يأخذ إشارة موجة النبض الخام — المسجلة من إصبع أو شريان — ويطويها في شكل ثلاثي الأبعاد، ثم يسقطها على مستوى ثنائي الأبعاد لإنشاء "مخطط كثافة". والنتيجة هي صورة تجريدية فريدة تشبه مجرة دوارة أو بصمة مصنوعة من الضوء.

قام الباحثون بتغذية هذه "صور موجات النبض" في نوع من الذكاء الاصطناعي يسمى "الشبكة العصبية الالتفافية" (CNN). يمكنك التفكير في هذه الشبكة كأنها محقق رقمي حاد البصر. كانت مهمته هي النظر إلى هذه الصور الدوارة وتخمين عمر الشخص الذي جاءت منه. وتحديداً، كان على المحقق الاختيار بين مجموعتين عمريتين متقاربتين جداً: الأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 35 و40 عاماً، والأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 50 و55 عاماً. وهذا تحدٍ صعب لأن هاتين المجموعتين جارتان في الجدول الزمني للحياة، ولم تتغير شرايينهما بشكل جذري بعد.

تقرير المحقق

اختبر الفريق محققه على نوعين مختلفين من البيانات. جاء الأول من مجموعة كبيرة من الأصحاء في بلجيكا، حيث قاموا بقياس الضغط مباشرة على شريان المعصم (وهي طريقة تسمى قياس ضغط الشرايين بجهاز التونومتري). والثاني من مجموعة أصغر في لندن، حيث استخدموا مستشعراً للإصبع (يسمى قيء التحجم الضوئي، أو PPG) والذي يسلط الضوء عبر الجلد للكشف عن النبض.

كانت النتائج واعدة للغاية. نجح المحقق الآلي في تصنيف الناس إلى المجموعات العمرية الصحيحة أكثر من 70% من الوقت. وهذه درجة جيدة، خاصة بالنظر إلى أن المجموعات العمرية كانت متقاربة جداً. كان النموذج بارعاً بشكل خاص في رصد المجموعة الأكبر سناً (50-55 عاماً)، حيث حدد هويتهم بشكل صحيح بنسبة تتراوح بين 67% إلى 87%، اعتماداً على الاختبار.

وعندما نظر الباحثون في "الصور" نفسها، استطاعوا رؤية لماذا كان الذكاء الاصطناعي يعمل. ففي صور الأشخاص الأصغر سناً (35-40)، كانت الأنماط الدوارة تحتوي على "عروة" مميزة أو نتوء ثانوي، يشبه إلى حد ما سنام الجمل المزدوج. أما في صور الأشخاص الأكبر سناً (50-55 وما فوق)، فقد تلاشى ذلك النتوء الثاني أو اختفى، تاركاً النمط أكثر انفتاحاً وأقل التواءً. لقد تعلم الذكاء الاصطناعي رصد هذه التغيرات الطفيفة في الشكل، مما مكنه من قراءة "العمر" المكتوب في هندسة النبض.

ومن المثير للاهتمام أن المحقق عمل بشكل جيد على الصور "المزعجة" وغير المنتظمة قليلاً من مستشعرات الإصبع (PPG) تماماً كما عمل على الصور الأكثر نقاءً من مستشعرات المعصم. وهذا يشير إلى أن طريقة SPAR قوية للغاية؛ فحتى لو لم تكن الإشارة مثالية، فإن الشكل الأساسي لموجة النبض يظل واضحاً بما يكفي ليتمكن الذكاء الاصطناعي من تقديم تخمين جيد.

ماذا يعني هذا (وما لا يعنيه)

يحرص الباحثون على تسمية هذا العمل بأنه "إثبات لمفهوم". هم لا يقولون إن هذه أداة طبية مثالية جاهزة لكل عيادة طبيب غداً. كما أنهم يقرون بأن مجموعة التدريب الخاصة بهم كانت صغيرة نسبياً، وكان عليهم استخدام بعض الحيل الإحصائية (مثل اختبار النموذج بعشر طرق مختلفة) للتأكد من أنه لم يكن يخمن بمحض الصدفة. كما لاحظوا أنهم لم يتمكنوا من فحص جميع التفاصيل الصحية للمجموعة الثانية من الأشخاص، لذا فهناك احتمال ضئيل بأن يكون بعضهم يعاني من مشا بعض المشاكل الصحية الخفية.

ومع ذلك، فإن النتيجة الجوهرية واضحة: الطريقة تعمل. تشير الدراسة إلى أنه من خلال تحويل موجات النبض إلى صور، يمكننا التقاط معلومات كافية للتمييز بين البالغين الأصحاء الذين تفصل بينهم عقد من الزمان فقط. وهذا أمر كبير لأنه يشير إلى أننا قد نستخدم يوماً ما أجهزة بسيطة قابلة للارتداء — مثل الساعة الذكية — للكشف عن العلامات المبكرة للشيخوخة الوعائية قبل ظهور أي أعراض.

لا تدعي الورقة البحثية أنها حلت أمراض القلب والأوعية الدموية أو وجدت علاجاً سحرياً. بدلاً من ذلك، فهي تقدم طريقة جديدة، ممتعة وفعالة للنظر إلى مشكلة قديمة. إنها تشير إلى أن مستقبل مراقبة الصحة قد لا يكون في التحديق في رسوم بيانية معقدة، بل في النظر إلى صور جميلة ودوارة لنبضات قلوبنا، وترك الكمبيوتر يخبرنا ما إذا كانت طرقنا الداخلية لا تزال تعمل بسلاسة.