في خطوة جديدة ومثيرة في عالم الطب، طور فريق من الباحثين نظامًا جديدًا يُدعى EviOSAHS، والذي يهدف إلى تحسين عملية تشخيص انقطاع النفس أثناء النوم (Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome - OSAHS). يعتمد هذا النظام على دمج العوامل السريرية مع تحليل بصري دقيق لشكل الرأس والعنق.

تعتمد التقنية الجديدة على إجراء تحليلات متعددة الأبعاد للمعلومات من خلال تفكيك الصور الأمامية للوجه إلى سبعة استفسارات أناتومية ثابتة، تشمل العنق، والذقن، والفم، والدهون في الوجه والعنق، والفك السفلي، ومنطقة منتصف الوجه، والأنف. هذا التفكيك يسمح بإنتاج بطاقات دليلية منظمة تسجل خصائص محددة مثل الجسم المستهدف ومدى وضوحه، بالإضافة إلى قوة الدليل ودرجة الثقة في النتائج.

تتجمع هذه البطاقات مع معلومات سريرية منقحة فقط في المرحلة النهائية، حيث يتم استخدام نموذج للغة كبيرة (Large Language Model) لإجراء تصنيف ثنائي متوازن.

تم اختبار EviOSAHS على مجموعة تضم 642 مريضًا، وأظهرت النتائج أداءً متميزًا حيث حقق النظام دقة تصل إلى 88.47%، وحساسية بلغت 94.86%، ومعدل خطأ سلبي زائف بحوالي 5.14%. وقد تفوق النظام على الوسائل التقليدية في التشخيص، مما يبشر بمستقبل واعد في استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.

يعتبر EviOSAHS أداة مساعدة في عمليات التصفية، وليس نظامًا تشخيصيًا نهائيًا، مما يستدعي الحاجة إلى مزيد من الدراسات الخارجية والتحقق قبل تطبيقه سريريًا.