وقبل هذا الاختراق الذي أُعلن عن تفاصيله في دراسة نشرتها دورية "نيتشر كوميونيكيشنز"، كانت هناك محاولات لمساعدة الأشخاص الذين يعانون من اضطرابات الصوت، منها "الأجهزة الكهربائية الحنجرية المحمولة"، ولكن الجهاز الجديد يمثل تقدما كبيرا من حيث صغر حجمه وسهولة استخدامه ودقته في ترجمة حركات العضلات إلى كلام مسموع.
وتعمل "الأجهزة الكهربائية الحنجرية المحمولة" بإجراءات معقدة، حيث يضع المستخدم الجهاز على منطقة الرقبة أو الحلق، وعادة ما يكون ذلك فوق عظمة الترقوة مباشرة أو قرب الحنجرة، فيُصدر الجهاز اهتزازات تنتقل بدورها عبر الجلد وأنسجة الرقبة إلى الجهاز الصوتي.
وبينما يولّد الجهاز اهتزازات، يقوم المستخدم بالتعبير بفمه لتحويل تلك الاهتزازات إلى أصوات كلام، وتحدد حركات فم المستخدم وتعبيراته الأصوات والكلمات التي يُنتجها.
وتكمن سلبيات هذه الأجهزة في أنها "غير مريحة" في الاستخدام ولا تحقق الدقة الكافية، فضلا عن أن التواصل باستخدامها يكون مرهقا، بسبب التأخير في ترجمة الاهتزازات إلى أصوات، وهي المشاكل التي نجح الجهاز الجديد المدعوم بالذكاء الاصطناعي في تجاوزها.
كيف يعمل الجهاز الجديد؟
والجهاز الجديد ناعم ورفيع وقابل للتمدد، وتبلغ مساحته ما يزيد قليلا عن بوصة مربعة واحدة (1 بوصة = 2.54 سنتيمتر)، ويزن نحو 7 غرامات، ويمكن ربطه بالجلد خارج الحلق، ويتكون من مكونين رئيسيين هما "مكون الاستشعار" و"مكون التشغيل"، فيكتشف الأول الإشارات الناتجة عن حركات العضلات في الحنجرة ويحولها إلى إشارات كهربائية، ويقوم الثاني -القائم على خوارزمية التعليم الآلي- بترجمة هذه الإشارات الكهربائية إلى كلام مسموع.
ويحتوي المكونان على خمس طبقات، اثنتان تعطيان خصائص مرنة وأعدتا من مركب السيليكون المتوافق حيويا (ثنائي ميثيل بولي سيلوكسان)، واثنتان مصنوعتان من طبقة حث مغناطيسية أُعدت من ملفات الحث النحاسية، وتقع بين المكونين الطبقة الخامسة التي تحتوي أيضا على "ثنائي ميثيل بولي سيلوكسان" ممزوجة بمغناطيسات صغيرة تولّد مجالا مغناطيسيا.
ويستخدم الجهاز آلية استشعار مرنة مغناطيسية طورها فريق البحث عام 2021، حيث يكتشف التغيرات في المجال المغناطيسي الناتجة عن حركة عضلات الحنجرة، وتعمل ملفات الحث الموجودة في الطبقات المغناطيسية المرنة على توليد إشارات كهربائية عالية الدقة لأغراض الاستشعار، وتُستخدم خوارزمية التعلم الآلي لتفسير الإشارات الكهربائية الناتجة عن حركات العضلات إلى كلام.
خوارزمية التعلم الآلي.. الميزة الأهم
وتلعب خوارزمية التعلم الآلي الموجودة في الجهاز دورا حاسما في فهم وترجمة حركات عضلات الحلق إلى كلام مفهوم، وتعد هذه هي نقطة التميز الأهم في الجهاز.
ووفق ما ذكره الباحثون في الدراسة، يمكن تلخيص دورها في الآتي:
مرحلة التدريب: تتعلم خوارزمية التعلم الآلي من الأمثلة المقدمة أثناء مرحلة التدريب، وفي هذه الحالة يرتدي الأفراد الأصحاء الجهاز ويقولون جملا محددة بصوت عال وبصمت.
التعرف على الأنماط: بينما يتحدث هؤلاء الأفراد، تقوم الخوارزمية بتحليل أنماط حركات العضلات التي اكتشفها الجهاز، وتتعلم ربط هذه الأنماط بالكلمات أو الجمل المقابلة التي يحاول الأفراد قولها.
إنشاء نموذج: بناء على البيانات التي جُمعت أثناء التدريب، تقوم الخوارزمية بإنشاء نموذج يترجم حركات العضلات لكلمات أو عبارات محددة، ويقوم هذا النموذج بشكل أساسي بتعليم الجهاز كيفية التعرف على حركات العضلات المختلفة وتفسيرها على أنها كلام.
الترجمة في الوقت الفعلي: عندما يُستخدم الجهاز من قبل شخص يعاني من اضطراب صوتي، تساعد خوارزمية التعلم الآلي على الترجمة في الوقت الفعلي، فهي تفسر حركات العضلات التي اكتشفها الجهاز وتختار الكلمات أو العبارات المناسبة بناء على النموذج الذي تعلمته.
تحسين الدقة: بمرور الوقت، ومع جمع المزيد من البيانات واستمرار الخوارزمية في التعلم، تصبح أكثر دقة في التعرف على حركات العضلات وترجمتها إلى كلام، وتساعد عملية التعلم المستمر هذه على التحسين المستمر لأداء الجهاز وفعاليته في التواصل. نجاح بنسبة 95%
ويشرح جون تشن الأستاذ المساعد في الهندسة الحيوية في كلية سامويلي للهندسة بجامعة كاليفورنيا والباحث الرئيسي بالدراسة في بيان صحفي أصدرته الجامعة؛ التجارب التي قاموا بإجرائها للتأكد من أن الجهاز يعرف الكلمات التي يجب أن يقولها.
ويقول تشن إن "الباحثين طلبوا من بعض الأشخاص الأصحاء ارتداء الجهاز وقول جمل معينة، ثم استخدموا خوارزمية التعلم الآلي لمعرفة أي حركات عضلات الحلق تتوافق مع الكلمات، فعلى سبيل المثال عندما يحرك الشخص عضلات حلقه بطريقة معينة، فهذا يعني أنه يريد أن يقول "مرحبا راشيل، كيف حالك اليوم؟".
ويضيف أنه "بعد تعليم خوازمية التعلم الآلي أي حركات تتوافق مع الكلمات، قاموا باختبار الجهاز مرة أخرى على هؤلاء الأشخاص الأصحاء، وعندما حاول الأشخاص قول تلك الجمل استمع الجهاز إلى حركة عضلات الحلق، وقال الكلمات الصحيحة بصوت عالٍ، ونجح الأمر بشكل جيد وبدقة تصل إلى 95%".
ويخطط فريق البحث لمواصلة توسيع مفردات الجهاز من خلال التعلم الآلي واختباره على الأشخاص الذين يعانون من اضطرابات النطق، مما يمنحهم وسيلة للتواصل بسهولة أكبر.
وتحدث اضطرابات الصوت في جميع الأعمار والفئات الديمغرافية، حيث أظهرت الأبحاث أن ما يقرب من 30٪ من الأشخاص يعانون من اضطراب واحد على الأقل في حياتهم، كما يوضح تشن.
ويضيف أن "الحلول الحالية مثل أجهزة الحنجرة الكهربائية المحمولة غير مريحة، ويقدم هذا الجهاز الجديد خيارا مريحا يمكن ارتداؤه لمساعدة المرضى على التواصل خلال الفترة التي تسبق العلاج وأثناء فترة التعافي".
اختراق ينتظره الكثير وبدورها، تُثْني استشارية أمراض السمع والكلام بوزارة الصحة المصرية إيمان مصطفي، على هذا الاختراق الذي وصفته بـ"المهم جدا"، لأنه يحقق عدة مزايا لا توجد في الخيارات المتاحة حاليا، وهي:
- سهولة الاستخدام؛ فهو يلتصق على الجلد خارج الحلق، مما يجعله أكثر راحة وملاءمة للمستخدمين.
- الدقة؛ فقد حقق مستوى من الدقة في ترجمة حركات العضلات إلى كلام مسموع (دقة تقارب 95%) لم تحققه الحلول الأخرى.
- استخدام خوارزمية التعلم الآلي، فالجهاز يمكنه تعلم المزيد من حركات عضلات المستخدمين، مما يحسّن دقته بمرور الوقت.
- القدرة على ترجمة حركات العضلات إلى كلام مسموع في الوقت الحقيقي، وهذا يعني أنه يمكن للمستخدم التواصل بشكل طبيعي وعفوي دون تأخير أو عمليات مرهقة.
لكن، ومع كل هذه المزايا، فإن خروج الجهاز إلى الواقع العملي ليكون خيارا متاحا للأشخاص الذين يعانون من اضطرابات في النطق، يحتاج إلى عمل إضافي من الباحثين للإجابة على عدة أسئلة، وهي:
- أولا: كيف سيعمل الجهاز عند استخدامه مع الأفراد الذين يعانون من أنواع مختلفة من اضطرابات الصوت وشدتها؟ حيث يمكن للتجارب السريرية التي تشمل مشاركين يعانون من مسببات مختلفة لاضطرابات الصوت تقييم فعالية الجهاز وسلامته وتأثيره في نتائج التواصل.
- ثانيا: هل يمكن للجهاز أن يكمل أساليب العلاج الصوتي وإعادة التأهيل الحالية؟ حيث تتيح للدراسات اللاحقة التحقق من أوجه التعاون المحتملة بين الجهاز والعلاجات التقليدية مثل التمارين الصوتية.
ثالثا: كيف يمكن إتاحة الجهاز بكلفة معقولة للأفراد الذين يعانون من اضطرابات الصوت، بما في ذلك الذين ينتمون إلى المستويات الاقتصادية المنخفضة؟ حيث يمكن للأبحاث اللاحقة أن تستكشف إستراتيجيات لخفض التكاليف.
المصدر : الجزيرة + مواقع إلكترونية
