Süni intellekt miqrenin “gizli izlərini” tapdı: xəstəlik düşündüyümüzdən daha mürəkkəb ola bilər
Miqrenin diaqnostikasında yeni mərhələ başlaya bilər. Norveçli alimlər süni intellekt və genetik məlumatlardan istifadə etməklə xəstəliyi yalnız baş ağrısının əlamətlərinə əsaslanmadan müəyyənləşdirə biliblər. Araşdırma miqrenin vahid xəstəlikdən daha çox, müxtəlif bioloji xüsusiyyətləri olan bir spektr ola biləcəyini göstərir.
Uzun illərdir miqrenin diaqnostikası əsasən xəstənin həkimə öz şikayətlərini təsvir etməsinə əsaslanır. Baş ağrısının xarakteri, ürəkbulanma, işığa və səsə həssaslıq kimi simptomlar həkim üçün əsas ipuclarıdır. Lakin miqreni dəqiq müəyyənləşdirən ayrıca qan analizi, görüntüləmə üsulu və ya geniş tətbiq olunan biomarker hələ yoxdur. Yeni araşdırma isə bu yanaşmanın gələcəkdə dəyişə biləcəyinə işarə edir.
Süni intellekt baş ağrısını bilmədən miqreni necə müəyyənləşdirdi?
Norveçdə Norveç Elm və Texnologiya Universitetinin (NTNU) alimləri böyük həcmli tibbi və genetik məlumatları süni intellekt modelləri ilə analiz ediblər. Araşdırmanın diaqnostik hissəsinə 43 197 nəfər daxil edilib. Onların 8 974 nəfəri miqren xəstəsi, 34 223 nəfəri isə baş ağrısı olmayan nəzarət qrupu olub. Tədqiqatda Trøndelag Health Study (HUNT) məlumatlarından istifadə edilib. Maraqlısı budur ki, süni intellektə insanların konkret baş ağrısı əlamətləri təqdim edilməyib.
Modelə insanların demoqrafik göstəriciləri, psixi sağlamlıq vəziyyəti, ürək-damar və dayaq-hərəkət sistemi ilə bağlı problemləri, yuxu, fiziki aktivlik, dərman istifadəsi və digər sağlamlıq göstəriciləri, həmçinin genetik məlumatlar verilib. Buna baxmayaraq, ən uğurlu model miqreni olanlarla baş ağrısı olmayan şəxsləri ayırmaqda 0,80 AUC nəticəsi göstərib. Bu, modelin kifayət qədər güclü ayırdetmə qabiliyyətinə malik olduğunu göstərir. Genetik məlumatların əlavə edilməsi isə nəticəni yalnız cüzi dərəcədə yaxşılaşdırıb. Araşdırmanın müəlliflərindən, NTNU və Norveç Baş Ağrısı Araşdırmaları Mərkəzinin tədqiqatçısı Anker Stubberudun fikrincə, süni intellektin baş ağrısının özünü bilmədən miqreni bu qədər dəqiq müəyyənləşdirə bilməsi xəstəliyin yalnız ağrı tutmaları ilə məhdudlaşmadığını göstərir.
Yaş, boyun ağrısı və menstruasiya mühüm ipuclarıdır
Tədqiqatçılar modelin hansı göstəricilərdən daha çox istifadə etdiyini də araşdırıblar. Nəticəyə görə, yaş ən mühüm göstərici olub. Bunun ardınca boyun ağrısı, menstruasiya və ürəkbulanma kimi faktorlar gəlib. Bu nəticələr miqrenin yalnız baş nahiyəsində yaranan ağrı kimi qiymətləndirilməsinin kifayət etməyə biləcəyini göstərir. Başqa sözlə, xəstəlik orqanizmdə daha geniş bioloji dəyişikliklərlə əlaqəli ola bilər və həmin dəyişikliklərin bir hissəsi xəstənin baş ağrısı zamanı hiss etdiyi simptomlardan kənarda qalır.
Miqrenin 4 fərqli tipi üzə çıxdı
Araşdırmanın daha maraqlı hissəsi bundan sonra başlayır. Alimlər süni intellektdən yalnız “miqren var, yoxsa yoxdur?” sualına cavab verməsini istəməyiblər. Onlar həmçinin miqren xəstələri arasında təbii şəkildə formalaşan fərqli qrupları müəyyənləşdirməyə çalışıblar.
Baş ağrısı ilə bağlı kifayət qədər məlumatı olan 12 185 nəfər ayrıca analiz edilib. Süni intellekt iki əsas qrup müəyyənləşdirib. Onlardan 1 425 nəfərlik qrupun 94 faizi tədqiqatçıların istifadə etdiyi miqren diaqnostik meyarlarına uyğun gəlib. Digər, 10 760 nəfərlik qrupda isə iştirakçıların əksəriyyətində miqren olmayan baş ağrıları müşahidə edilib. Miqrenə uyğun gələn əsas qrup isə öz daxilində 4 fərqli alt qrupa bölünüb:
yalnız kişilərdən ibarət qrup;
boyun ağrısının daha qabarıq olduğu qrup;
dayaq-hərəkət sistemi ağrıları, narahatlıq və depressiyanın daha çox müşahidə edildiyi qrup;
həkimlərin daha çox “klassik miqren” kimi tanıya biləcəyi qrup.
Sonuncu qrupda aura əlamətləri — məsələn, işıq çaxmaları, ziqzaq görüntüləri, görmə sahəsində dəyişikliklər, keyimə və danışıq çətinliyi kimi müvəqqəti nevroloji simptomlar — daha çox müşahidə olunub.
Bu nəticə xəstələr üçün nə deməkdir?
Araşdırmanın ən mühüm potensial nəticəsi diaqnozdan daha çox müalicə ilə bağlıdır. Hazırda miqren müalicəsində əsas problemlərdən biri odur ki, bir xəstəyə yaxşı təsir edən preparat digər xəstədə eyni nəticəni verməyə bilər. Əgər miqren həqiqətən də müxtəlif bioloji xüsusiyyətlərə malik alt tiplərdən ibarətdirsə, gələcəkdə həkimlər xəstənin hansı tip miqrenə sahib olduğunu daha dəqiq müəyyənləşdirə və müalicəni buna uyğun seçə bilərlər. Beləliklə, müalicənin “sınaq və səhv” prinsipi ilə aparılması müəyyən qədər azala bilər. Araşdırmanın müəllifləri də hesab edir ki, müxtəlif miqren formalarının fərqli bioloji imzaları təsdiqlənərsə, gələcəkdə hansı xəstənin hansı müalicəyə daha yaxşı cavab verəcəyini əvvəlcədən müəyyənləşdirmək mümkün ola bilər.
Lakin süni intellekt hələ həkimi əvəz etmir
Nəticələr nə qədər ümidverici olsa da, bunu “AI artıq miqren diaqnozu qoyur” kimi təqdim etmək düzgün olmaz. Bu, əhali əsaslı məlumatlar üzərində aparılmış müşahidə xarakterli tədqiqatdır və modelin real klinik praktikada, müxtəlif ölkələrdə və fərqli xəstə qruplarında necə işləyəcəyi ayrıca yoxlanmalıdır.
Üstəlik, araşdırmada istifadə olunan məlumatların əhəmiyyətli hissəsi HUNT tədqiqatının əvvəlki dövrlərdə toplanmış məlumatlarına əsaslanır. Buna görə nəticələrin bugünkü bütün xəstə populyasiyasına avtomatik şəkildə şamil edilməsi ehtiyatla yanaşma tələb edir.
Miqren haqqında təsəvvür dəyişir
Bununla belə, araşdırmanın əsas mesajı kifayət qədər aydındır: miqren yalnız baş ağrısı deyil. Süni intellektin baş ağrısının özünə dair məlumat olmadan belə xəstəliyi müəyyənləşdirə bilməsi miqrenin yaş, yuxu, psixi sağlamlıq, dayaq-hərəkət sistemi problemləri, hormonal faktorlar və genetik xüsusiyyətlər də daxil olmaqla daha geniş bioloji mənzərəyə malik ola biləcəyini göstərir.
Bu isə gələcəkdə miqrenə yanaşmanı dəyişə bilər: həkimlər yalnız “başınız nə qədər ağrıyır?” sualına deyil, “orqanizminizdə miqreni göstərən başqa hansı siqnallar var?” sualına da cavab axtara bilərlər.
Süni intellekt burada həkimin alternativi deyil, həmin siqnalları insan gözünün görə bilməyəcəyi qədər böyük məlumat bazasında aşkar edən yeni bir alət rolunu oynaya bilər. Və bəlkə də miqrenin gələcək diaqnostikasında ən böyük dəyişiklik məhz bundan başlayacaq.
