في إنجاز علمي لافت كشف فريق بحثي صيني عن تطوير نظام ذكاء اصطناعي متقدم يُدعى CTCAIT قادر على تشخيص الاضطرابات العصبية من خلال تحليل الكلام البشري فقط وتصل دقته إلى ما يتجاوز 90% مما يفتح آفاقا جديدة للكشف المبكر عن أمراض مثل باركنسون وهنتنغتون ومرض ويلسون.
تبرز أهمية هذا الابتكار في اعتماده على الكلام كأداة تشخيصية فعالة وغير جراحية لمتابعة الحالات العصبية بسهولة حيث أن عسر النطق يعد من الأعراض المبكرة الشائعة للعديد من هذه الاضطرابات وتعكس مشكلات الكلام عمليات تنكس عصبي كامنة مما يجعل الإشارات الصوتية مؤشرات حيوية واعدة للفحص والمتابعة المستمرة وتأتي هذه التقنية لتتجاوز الطرق التقليدية التي تعتمد على استخراج السمات الصوتية يدويا وهو ما يحد من قدرتها على نمذجة التغيرات الدقيقة مع مرور الزمن ويجعل تفسير النتائج أمرا صعبا.
يقوم النظام الذي قاد تطويره الأستاذ لي هايا في معهد التكنولوجيا الصحية والطبية بالأكاديمية الصينية للعلوم على آلية عمل متطورة تبدأ باستخدام نموذج صوتي متقدم لاستخلاص السمات الدقيقة من الكلام مثل الترددات الدقيقة وتغيرات النبرة والاهتزازات وسرعة الكلام والإيقاع بعد ذلك تستخدم شبكة Inception Time لالتقاط هذه التغيرات في خصائص الصوت بمرور الوقت وتدعمها آليات Multi-head Attention التي تمكن النظام من تمييز السمات المرضية بدقة متناهية.
بهذه الطريقة المعقدة يتمكن نظام CTCAIT من التمييز بين الكلام الطبيعي والكلام الذي يحمل علامات مرضية واضحة مثل رعشة الصوت المصاحبة لمرض باركنسون وقد أثبتت النتائج التي نشرت في مجلة Neurocomputing قوة هذا النموذج حيث حقق دقة بلغت 92.06% عند اختباره على مجموعة بيانات صينية كما حقق دقة تصل إلى 87.73% على مجموعة بيانات خارجية باللغة الإنجليزية مما يعكس قوته وإمكانية تطبيقه على بيانات صوتية متعددة اللغات.
