يشكل قياس التركيبة الدقيقة لمادة الدماغ الرمادية (Gray Matter Microstructure) إحدى التحديات الكبيرة في مجالات علم الأعصاب والتصوير الطبي. تعتبر نماذج التصوير بالرنين المغناطيسي الديناميكي (Diffusion MRI) مثل تقنية تبادل الأنهار (Neurite Exchange Imaging - NEXI) أدوات رئيسية لفهم هذه التركيبة. ولكن، لا تخلوا هذه التقنية من التحديات؛ إذ أن متطلبات نEXI المتعلقة بعدد الطبقات الزمنية والمكانية تؤدي إلى فترات مسح تخضع لوقت طويل للغاية.

في سعيهم لتقليل الوقت اللازم لهذا الإجراء، قام الباحثون بتطوير بروتوكول جديد يستفيد من ماسح Connectome 2.0 باستخدام إطار عمل للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI - XAI). واليوم نعرض عليكم نتائج رائعة تظهر كيف تم تقليل وقت المسح من 27 دقيقة إلى 14 دقيقة باستخدام مجموعة مختارة ذكية من 8 ميزات، وذلك اعتماداً على تحليل إشارات صناعية.

قام النظام المعتمد على XAI بالمقارنة مع الطريقة التقليدية التي تضم 15 ميزة، وقدم نتائج مثيرة من حيث دقة التقديرات واستنساخ النتائج. لقد أثبت البروتوكول الجديد فعاليته من خلال التحقق من صحته في حالات حية، وذلك بمشاركة سبعة متطوعين أصحاء. وعندما تم مقارنة أداء XAI مع طرق اختيار المعايير الأخرى، كان واضحاً أن XAI يتفوق في الدقة بثبات أفضل، حيث تجنب مشكلات الوقت المفقود نتيجة استخدام التقنيات القديمة.

تعد هذه النتائج طالحة أرضية لعلاقة أقوى بين الذكاء الاصطناعي وطب الأعصاب، حيث يثبت XAI كفاءة مزيد من التحسين في المستقبل مع تقدم التكنولوجيات. إن هذا البروتوكول المُعدل يدشن عهداً جديداً في البحث العلمي قادرٍ على تسريع خريطة التركيبة الدقيقة الحساسة للتبادل، ويؤسس لنموذج منفتح لتحسين الأنظمة المستقبلية ذات الدرجات العالية وأجهزة المسح السريرية المتاحة.