باحثون في جامعة طهران يطوّرون مؤشرًا ذكياً (HOI) يعتمد على تحليل المشي لتشخيص آرتروز الحوض بدقة أعلى، ورصد تطور المرض وتأثير العلاج دون الاعتماد الحصري على صور الأشعة.
طوّر فريق بحثي من كلية الهندسة الكهربائية والحاسوب في جامعة طهران مؤشرًا ابتكاريًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يحمل اسم HOI، يهدف إلى تقييم وتشخيص آرتروز مفصل الحوض بشكل مستمر، دقيق وقابل للتفسير، من خلال تحليل نمط المشي بدل الاعتماد فقط على وسائل التصوير التقليدية.
ويأتي هذا الابتكار استجابةً للتحديات المرتبطة بتشخيص هذا المرض التدريجي، إذ تُظهر الدراسات أن التقدّم في العمر، السمنة، الوراثة، نمط الحياة قليل الحركة والعمل البدني الشاق، إضافة إلى اضطرابات المشي، تُعد من أهم عوامل الخطورة، في حين أن صور الأشعة، بما في ذلك نظام تصنيف Kellgren-Lawrence، لا تعكس دائمًا بدقة مستوى تدهور حالة المريض أو اختلاف شدة المرض بين الأفراد.
رضوان نصيري، عضو هيئة التدريس في الكلية، أوضحت أن المؤشر الجديد يقدّم حلاً عملياً لمحدودية الطرق القائمة على التصنيف المرحلي، والتي لا تتيح قياساً مستمراً لتغيّر حالة المريض ولا تضمن دائمًا إمكانية تفسير سريري واضح للنتائج. وأشارت إلى أن كثيراً من المؤشرات السابقة المعتمدة على خوارزميات تعلم الآلة تعاني من ضعف قابلية التعميم أو غياب الارتباط المباشر بالمتغيرات الفيزيولوجية للمشي.
في هذا المشروع، قام الباحثون بتحليل الحركة في مفصلي الحوض والركبة واستخراج السمات الأكثر تأثيرًا، ثم استخدام نموذج آلة الدعم المتجهي الخطية (Linear SVM) لاختيار أفضل زوج من السمات القادرة على التمييز بين الأشخاص الأصحاء والمصابين، وكذلك بين القدم المصابة وغير المصابة، ودرجات شدة آرتروز الحوض.
وأظهرت نتائج الدراسة أن النموذج الخطي المعتمد في مؤشر HOI تمكن من:
كما بيّنت المقارنة مع نماذج أكثر تعقيداً مثل MLP وRNN أن النموذج الخطي المستخدم، بالسمات المنتقاة، قدّم أداءً موثوقًا مع سهولة أكبر في التفسير السريري، ما يجعله أداة واعدة لمتابعة المرض وتقييم فاعلية العلاجات في بيئات سريرية وغير سريرية على حد سواء.