الوقت- كشفت دراسة حديثة أن الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي قادرة على تحديد أكثر العوامل الصحية والسلوكية ارتباطًا بصحة الدماغ مع التقدم في العمر. فقد استخدم الباحثون خوارزميات متقدمة لتحليل بيانات 374 شخصًا بالغًا، تتراوح أعمارهم بين 19 و 82 عامًا، ووجدوا أن العمر، وضغط الدم، ومؤشر كتلة الجسم (BMI) هي أبرز العوامل المؤثرة في نتائج اختبار يُقيّم التركيز وسرعة الاستجابة.
كما وجدوا أن النظام الغذائي والنشاط البدني لم يكونا من أبرز العوامل، فقد أظهرا تأثيرًا إيجابيًا محدودًا في الأداء المعرفي؛ على عكس ما أظهرته دراسات سابقة.
تفاصيل الدراسة
جمع باحثون من جامعة إلينوي في أوربانا-شامبين (University of Illinois) بيانات متنوعة عن 374 شخصًا بالغًا، تتراوح أعمارهم بين 19 و 82 عامًا، شملت: العمر، وضغط الدم، ومؤشر كتلة الجسم، ومستويات النشاط البدني، والعادات الغذائية. وخضع المشاركون لاختبار يُسمى اختبار المشتتات (flanker task) يُطلب خلاله تحديد اتجاه سهم مركزي محاط بأسهم أخرى مشتتة للانتباه تظهر في الاتجاه نفسه أو عكسه؛ مما يوفر قياسًا دقيقًا لوظائف الدماغ التنفيذية مثل: التركيز وضبط الانتباه.
اعتمدت الدراسة على أدوات الذكاء الاصطناعي لتحديد المتغيرات الأكثر تأثيرًا في قدرة الأفراد على إتمام مهام الاختبار التي تتطلب تركيزًا وسرعة في الاستجابة. وقد نُشرت نتائجها في مجلة The Journal of Nutrition.
وأظهرت الدراسة أن اجتياز اختبار المشتتات – الذي يُستخدم لقياس مدى قدرة الشخص على التركيز في هدف معين وسط مؤثرات بصرية – تأثر بشدة بالعمر، ثم ضغط الدم الانبساطي، ثم مؤشر كتلة الجسم، وأخيرًا ضغط الدم الانقباضي.
ومع أن الحمية الغذائية الصحية والتمارين لم تُصنّف كعوامل رئيسية، فقد ساعدت أحيانًا في الحد من التأثيرات السلبية لعوامل مثل السُمنة وارتفاع ضغط الدم في صحة الدماغ.
تحليل معمق باستخدام التعلم الآلي
أوضح قائد الفريق البحثي البروفيسور Naiman Khan من جامعة إلينوي، أن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي مكّنهم من تحليل عدد كبير من المتغيرات في وقت واحد، وتحديد الأنماط الدقيقة التي تعجز الأساليب الإحصائية التقليدية عن رصدها. وأضاف أن الذكاء الاصطناعي أتاح فهمًا أكثر عمقًا لتأثير كل عامل في الأداء المعرفي.
وأشار Naiman Khan إلى أن الدراسات السابقة أثبتت وجود علاقة كبيرة بين النظام الغذائي الصحي – وخاصة الغني بمضادات الأكسدة وأحماض أوميغا-3 والفيتامينات – وتحسّن الأداء الإدراكي، خاصة لدى كبار السن. كما أن بعض الأنظمة الغذائية مثل: نظام DASH ونظام MIND، لها دور في حماية الدماغ من التدهور المعرفي.
لكن الدراسة الجديدة، أوضحت أن هذه العوامل لم تكن رئيسية بل ثانوية، وما يميز هذه الدراسة اعتمادها على خوارزميات ذكاء اصطناعي متقدمة ساعدت الباحثين في قياس تأثير كل عامل على حدة، وتحديد الأقوى بينها. وقد استخدم الفريق عدة خوارزميات تعلم آلي لاختيار أكثر نموذج كفاءة في تحليل نتائج اختبار المشتتات.
وتبيّن أن العمر هو العامل الأكثر تأثيرًا في الأداء، يليه ضغط الدم الانبساطي، ثم مؤشر كتلة الجسم، وأخيرًا ضغط الدم الانقباضي. وأما النظام الغذائي الصحي فقد أظهر علاقة إيجابية بالأداء، لكنها أقل قوة من العوامل السابقة. وأما النشاط البدني فيؤدي دورًا متوسط التأثير في الصحة المعرفية.
وقد أشار البروفسور Naiman Khan إلى أن الدراسة تسلط الضوء على كيفية توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى أعمق وأكثر دقة في علم التغذية العصبية. وأكد أن تجاوز الأدوات التحليلية التقليدية يُمكّن الباحثين من تطوير إستراتيجيات صحية مخصصة لكبار السن، والأشخاص المعرضين لمخاطر استقلابية (Metabolic risks)، ولمن يسعون إلى تعزيز قدراتهم المعرفية من خلال تحسين نمط حياتهم.
