// المحتويات
على مدى أيام قضّوها في المستشفى، تلقّى 13 مريضًا بالصرع تنبيهات النوبات على هواتفهم وردّوا على كل منها بـ«نعم» أو «لا». وقد أجابوا عن أكثر من ثلثيها. أُعيد تدريب الخوارزمية على هذه الإجابات القصيرة، وانخفضت إنذاراتها الكاذبة بنحو 80% في محاكاة. أما تصنيفات الاختصاصيين ذوي الخبرة فأضافت إلى ذلك 2% فقط. لكن هناك مأخذًا: النسخة الجديدة لم تلتقط النوبات الحقيقية بشكل أفضل من القديمة.
كان جميع المشاركين في وحدة مراقبة الصرع بمستشفى جامعة بنسلفانيا، ومع كل منهم تطبيق على الهاتف فيه مساعد ذكاء اصطناعي موصول بتخطيط دماغه. ونُشر عمل مجموعة طبيب الأعصاب براين ليت في مجلة Nature Medicine في 13 أكتوبر 2026. ويصف المؤلفون العمل بأنه إثبات مفهوم: فالعينة صغيرة وكل شيء جرى داخل المستشفى. وبنى المنصةَ طالبا الدكتوراه في الهندسة الحيوية زاك غولدبلوم وهاوير شي من مختبر ليت.
الجناح الذي ينتظر فيه الجميع نوبة
لا يدخل الناس مثل هذه الوحدة ليُعالَجوا، بل ليُصابوا بنوبة تحت المراقبة. يقضي المريض عدة أيام أمام الكاميرا والأقطاب على رأسه كي يلتقط الأطباء النوبة على التسجيل ويعرفوا من أين تبدأ. وتخطيط الدماغ (EEG) يسجّل النشاط الكهربائي للدماغ، وأثناء النوبة يتغير الإيقاع على الخط بصورة يلحظها الطبيب الخبير فورًا. كان لدى أحد عشر مشاركًا أقطاب على فروة الرأس، ولدى اثنين أقطاب داخل الدماغ، بحسب وصف مجموعة البيانات المفتوحة .
ويراقب التسجيلَ برنامج كاشف. وكثيرًا ما يطلق الإنذار بلا سبب، مثلًا حين يحكّ شخص رأسه أو يتقلّب في نومه فتترك الحركة ضجيجًا على الخط. نادِ ممرضة عند كل واحد من هذه الإنذارات وبحلول المساء لن يصدّق أحد الإنذارات بعد الآن.
عادةً يضبط الأطباء والمهندسون مثل هذا الكاشف لشخص بعينه، وهذا يستغرق شهورًا من البرمجة الحضورية. واقترح فريق ليت أن يُسأل من يعرف على وجه اليقين هل حدثت النوبة. والرهان أكبر مما يبدو: فتقدّر منظمة الصحة العالمية أن ما يصل إلى 70% من المصابين بالصرع يمكنهم العيش بلا نوبات إذا شُخّصت حالتهم وعولجت كما يجب. وسجل دقيق للنوبات هو بداية هذا التشخيص.
ثلاثة أزرار بدل شهور من الضبط
الاكتشاف الرئيسي مختبئ في أبسط فعل. كلما رصد الكاشف نوبة محتملة سأل الهاتف: هل حدث هذا فعلًا؟ وكان بوسع المريض أن يجيب بنعم أو لا أو لست متأكدًا. وردّ المرضى على أكثر من ثلثي هذه الأسئلة، بحسب MedicalXpress .
صارت هذه الإجابات تلميحات للخوارزمية، تشبه التعليقات تحت الصور التي تعلّم الشبكة العصبية تمييز القطط. وبعد إعادة التدريب عليها أطلق الكاشف إنذارات غير ضرورية أقل بنحو 80% خلال الإقامة في المستشفى. وهذا الرقم من محاكاة: أعاد الفريق التسجيلات إلى النموذج المعاد تدريبه بعد الواقعة وعدّ كم إنذارًا كان سيطلقه. أما سلوك النظام مباشرةً في الواقع فسؤال ما زال مفتوحًا.
صارت النسخة الجديدة أهدأ، لا أحدّ. توقفت عن الضجيج بلا داعٍ، لكنها فاتتها نوبات حقيقية بالقدر نفسه كما قبل.
ماذا يسأل الناس دماغهم
التطبيق يعمل في الاتجاهين. يكتب المريض سؤالًا فيجيب وكيل الذكاء الاصطناعي من تسجيل التخطيط الحي، وأحيانًا برسم بياني. وكانت وراء المحادثة نسخة من GPT-4o-mini من OpenAI، يُنفذ إليها عبر قناة خاصة يمنعها العقد من الاحتفاظ ببيانات المرضى أو التدرّب عليها. وكانت كل رسالة في الاتجاهين تمرّ بفحص أمان تلقائي، كما تكتب Medical Economics .
كانت معظم المحادثات عن النوبات والنوم والمزاج والطاقة. ومن الأسئلة المعتادة: هل أصبت بنوبة الليلة الماضية؟ وكان النظام نفسه هو المتحدث الأكثر، بنحو 69% من الرسائل: تنبيهات واستبيانات ثلاث مرات يوميًا وردود. وكانت الإجابة البسيطة تصل في نحو ثانيتين، أسرع مما تمشي ممرضة إلى الغرفة. أما السؤال الذي يدفع النظام إلى التنقيب في سجل التخطيط، مثل «كم نمت؟»، فاستغرق نحو 9 ثوانٍ. وسأل خمسة من الثلاثة عشر بمبادرتهم هل يمكنهم أخذ النظام إلى البيت. وكان جواب الفريق: ليس بعد، لكن العمل يتجه إلى هناك، كما يتذكر غولدبلوم في مقابلة مع Medical Economics. ولم يملأ استبيان قابلية الاستخدام سوى خمسة مشاركين، وأعطوا التطبيق في المتوسط 83 نقطة من 100.
// التجربة بالأرقام
لماذا تصمت الأجهزة الطبية
يصوغ ليت الفكرة ببساطة: كثيرًا ما يدرك المرضى جوانب من مرضهم لا تستطيع المستشعرات قياسها مباشرة. هذه كلماته في إعلان جامعة بنسلفانيا . فالإنسان يعرف أنه نام سيئًا قبل النوبة أو نسي حبّته، أما الجهاز فلا يرى إلا خطًا على رسم.
والقناة في الاتجاه المعاكس شبه معدومة هي الأخرى. ففي الولايات المتحدة ثلاثة أجهزة مزروعة معتمدة للصرع: تحفيز العصب الحائر، والتحفيز العصبي المستجيب (RNS)، والتحفيز العميق للدماغ. ولا يستطيع أي منها مشاركة المعلومات مع المرضى لحظةً بلحظة، كما يكتب المؤلفون. بعبارة أخرى، لا يتعلم المرء شيئًا من جهازه إلا عبر الطبيب. ويقولها ليت صراحة: البيانات تخفي أدلة كثيرة عن تأثير السلوك في الصحة، لكن المرضى لا يملكون حاليًا وسيلة لمعرفتها في اللحظة المناسبة، كما ينقل عنه المعهد الوطني للصحة NIH .
كيف بُني النظام
يتألف النظام من ثلاثة أجزاء. برنامج يلتقط الإشارة من أقطاب التخطيط باستمرار. وبيئة سحابية آمنة تستوفي قواعد الخصوصية الطبية الأمريكية تحلل التسجيل في زمن شبه حقيقي. والجزء الثالث تطبيق على الهاتف الذكي يراسل المريض من خلاله وكيلَ الذكاء الاصطناعي الذي يجيب عن الأسئلة ويرسل تنبيهاته بنفسه. وتسجيلات المشاركين متاحة علنًا للباحثين الآخرين. ويموّل العمل بجائزة Pioneer من NIH بقيمة 5.6 مليون دولار، وظهرت نسخة مبكرة منه في يناير 2026 مسودةً على medRxiv بعنوان أجرأ: «جهاز مزروع يحاور المرضى ويتعلم الإدارة المشتركة للصرع» (An Implantable Device that Converses with Patients and Learns to Co-Manage Epilepsy).
ما لم تُثبته التجربة بعد
يعاني نحو 50 مليون إنسان في العالم من الصرع، بحسب منظمة الصحة العالمية . ولذلك يغري أن تُقرأ هذه الدراسة كخبر عن العلاج. لكنها عن شيء آخر. فقد أمضى ثلاثة عشر مريضًا أيامًا قليلة في مستشفى واحد تحت إشراف الطاقم، ولم تُصمَّم التجربة لتبيّن هل ستقلّ النوبات.
هذا متروك للتجارب القادمة خارج المستشفى بتخطيط أدمغة طفيف التوغل ومستشعرات قابلة للارتداء. وستحصي ما يهم في الحياة اليومية: كم مرة تقع النوبات وما شدتها، وكم مرة يحتاج الناس إلى الإسعاف وزيارات المستشفى. وبعد ذلك يريد المؤلفون استخدام هذا النوع من الحوار لضبط التحفيز العميق للدماغ تلقائيًا في داء باركنسون. ويعتقدون أنه قد يفيد أيضًا أصحاب أجهزة تنظيم ضربات القلب ومضخات الإنسولين. ويتوقعون أن تجيز الجهات التنظيمية هذه الأنظمة على مراحل، بدءًا بما يكتفي بتقديم النصيحة ولا يقرر شيئًا بنفسه.
تقضي أجهزة كهذه سنوات تجمع البيانات عن الجسد في صمت. وفي هذه التجربة سأل جهاز صاحبه عمّا يجري، فجعلته إجاباتُ صاحبه أدقّ.
