Машиналық оқыту әдістері мен жазу моторикасын талдау негізінде когнитивті бұзылуларды диагностикалаудың зияткерлік жүйесін әзірлеу

Деменцияның жаһандық деңгейде өсуі XXI ғасырдың негізгі медициналық-әлеуметтік мәселелерінің біріне айналуда: Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымының бағалауы бойынша, пациенттер саны қазірдің өзінде 55 миллионнан асты және жыл сайын шамамен 10 миллион адамға артып келеді. Альцгеймер ауруы басым болып табылады, ол барлық жағдайлардың 60–70%-ын құрайды; оның клиникалық хабаршысы көбінесе жеңіл когнитивті бұзылулар (MCI) болып табылады. MCI қаншалықты ерте тіркелсе, деменцияға ауысу баяулау немесе алдын алу мүмкіндігі соғұрлым жоғары болады.

Қазақстанда бұл жағдай үзінді статистикамен ушыға түседі: сараптамалық бағалаулар ресми көрсеткіштерден айтарлықтай төмен жағдайда когнитивті бұзылулары бар 100–120 мың адам диапазонын атайды. Диагностикалық тапшылық үш негізгі факторға байланысты:

• бейінді невролог-геронтологтардың шектеулі саны, әсіресе өңірлерде;
• аспаптық әдістердің (МРТ, КТ) және биомаркерлердің жоғары құны;
• масштабталатын, тілдік жағынан бейімделген когнитивті тесттердің жоқтығы.

Дәстүрлі шкалалар (MMSE, MoCA) пайдалы болып қала береді, бірақ тіл мен білім деңгейіне сезімтал, ал қайталап өту «үйрену әсеріне» әкеледі. Инвазивті немесе қымбат әдістер (CSF биомаркерлерін талдау, нейробейнелеу) жаппай скрининг үшін жарамсыз. Осындай жағдайларда ерте когнитивті төмендеу маркерлерін жылдам әрі өңірге қарамастан анықтауға қабілетті инвазивті емес, қолжетімді технология сұранысқа ие.

Жазу кезіндегі микродвиженияларды (микроқозғалыстарды) тіркейтін сенсорлық қаламды пайдалану диагностиканың жаңа бағытын ашады. Координаталардың, қысым мен қаламның үдеулерінің уақыттық қатарлары моторлық және когнитивті функциялар туралы жасырын ақпаратты қамтиды. Флуктуациялық талдау әдістері (DFA, спектрлік және вейвлет тәсілдер) объективті микропаттерндерді бөліп алуға мүмкіндік береді, ал машиналық оқыту алгоритмдері оларды диагностикалық қорытындыларға айналдыра алады. Мұндай құралды отбасылық дәрігерлердің кабинеттеріне немесе үй мониторингі жүйелеріне оңай біріктіруге болады, бұл қамту аясын кеңейтіп, мамандарға түсетін салмақты азайтады. Сонымен қатар, жазу моторикасының өз датасеттерін қалыптастыру нейроинформатика саласындағы одан әрі зерттеулер үшін ғылыми іргетас жасайды.

Осылайша, жазуды талдауға және жасанды интеллект әдістеріне негізделген зияткерлік жүйені әзірлеу Қазақстан денсаулық сақтауының маңызды қажеттілігіне — деменцияның әлеуметтік-экономикалық ауыртпалығын айтарлықтай төмендетуге қабілетті когнитивті бұзылуларды қолжетімді, масштабталатын және ерте диагностикалауға жауап береді.