أظهرت دراسة علمية كندية أن تحاليل الدم الروتينية يمكن أن تساعد الأطباء على توقع نتائج إصابات الحبل الشوكي بدقة أكبر. فقد أتاح استخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي اكتشاف أنماط مخفية في المؤشرات الطبية المعتادة، مما يمكن من تقدير مدى شدة الإصابة خلال الأيام الأولى بعد دخول المستشفى، وفقًا لما أعلنه جامعة واترلو الكندية.

حجم المشكلة العالمية

وفقا لمنظمة الصحة العالمية، تجاوز عدد الأشخاص المصابين بإصابات الحبل الشوكي 20 مليون شخص حتى عام 2019، ويُسجل سنويًا نحو 930 ألف حالة جديدة. هذه الإصابات تتطلب علاجا مكثفا، لكن تشخيصها يكون معقدًا بسبب تنوع الأعراض وسرعات التعافي المختلفة بين المرضى.

كيف ساعد الذكاء الاصطناعي في الدراسة؟

قام الباحثون بتحليل بيانات أكثر من 2,600 مريض من الولايات المتحدة. استخدم الذكاء الاصطناعي ملايين القياسات المخبرية لاكتشاف أنماط مخفية في تحاليل الدم، بما في ذلك:

مستويات الإلكتروليتات

مؤشرات خلايا المناعة

أسفرت هذه البيانات عن تقدير احتمالية الوفاة وشدة الإصابة خلال 1–3 أيام فقط من دخول المستشفى، مما يعزز سرعة التدخل الطبي واتخاذ القرارات العلاجية المناسبة.

تحاليل الدم مقابل الطرق التقليدية

بينما توفر التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) والبيوماركرز المستندة إلى سوائل الجسم بيانات دقيقة، إلا أن هذه الطرق غير متاحة دائما وسعرها مرتفع. على النقيض، تعد تحاليل الدم رخيصة وبسيطة وسريعة، ما يجعل استخدامها مع الذكاء الاصطناعي خطوة عملية وفعالة لتحسين رعاية المرضى.