ويعد باركنسون اضطرابا عصبيا يتسبب في تلف تدريجي للخلايا العصبية، ما يؤدي إلى ظهور أعراض أبرزها الرعاش وبطء الحركة وتيبس العضلات، وقد تتفاقم الأعراض مع الوقت وتؤثر في قدرة المصابين على ممارسة حياتهم بشكل مستقل.
وحلل الباحثون بيانات دراسة سابقة شملت 66 شخصا، بينهم 31 مصابا بمرض باركنسون، طلب منهم تنفيذ مهمتين في الرسم. تضمنت الاختبارات رسم أشكال حلزونية وخطوط متعرجة وخطوطا متصلة ذات زوايا حادة، باستخدام قلم بيومتري يسجل حركات اليد أثناء الرسم.
وأظهرت البيانات أن المصابين بباركنسون واجهوا صعوبة أكبر في رسم الخطوط بصورة منتظمة مقارنة بغير المصابين بالمرض. ويرتبط ذلك، وفقا للباحثين، بتأثير الرعاش واضطرابات التحكم في الحركة على قدرة المريض على تثبيت القلم والحفاظ على مسار منتظم.
واستخدم الباحثون بيانات الرسومات وحركات اليد لتدريب نماذج مختلفة من الذكاء الاصطناعي، ركزت على مؤشرات مثل انتظام الخطوط، وسرعة الحركة، والضغط على القلم، وتناسق حركة اليد.
بعد ذلك، عالج الفريق النتائج باستخدام خوارزمية تعرف باسم "سنيك" (SNAKE)، بهدف إعادة تحليل الرسومات وتحديد المشاركين المصابين بمرض باركنسون.
ووفقا للنتائج، تمكنت الخوارزمية من الكشف عن المرض بدقة بلغت 98.95% عند تحليل رسومات الخطوط المتعرجة، بينما بلغت الدقة 97.7% عند تحليل الأنماط المكانية للرسومات.
ويرى الباحثون أن تحليل الرسم والكتابة اليدوية قد يوفر مستقبلا وسيلة بسيطة وأقل تدخلا للمساعدة في الكشف عن مرض باركنسون، إلا أن النتائج لا تعني أن الاختبار أصبح بديلا عن التشخيص الطبي.
ولا يزال من غير الواضح مدى قدرة هذه الطريقة على اكتشاف المرض في مراحله المبكرة، كما تحتاج النتائج إلى مزيد من التحقق من خلال دراسات أكبر، خاصة أن الدراسة الحالية شملت 66 مشاركا فقط ولم يتم اختبار الخوارزمية على مجموعة مستقلة من المشاركين.