طوّرت روسيا نموذج ذكاء اصطناعي قادرًا على تحديد مخاطر انتشار الأمراض المعدية بشكل استباقي. أُنشئ النظام في إحدى جامعات موسكو على يد جواكيم تيموتيو، طالب في قسم الأمن السيبراني وأمن المعلومات في جامعة موسكو التقنية الدولية (MTUCI)، والذي قدم إلى روسيا من أنغولا للعمل على تطوير تقنيات الرعاية الصحية عن بُعد. صُمّم المشروع في الأصل للتنبؤ بتفشي الملاريا في أنغولا. خلال عملية التطوير، اكتشف تيموتيو إمكانية تكييف بنية النظام نفسها لأمراض معدية أخرى في مناطق مختلفة، شريطة توفر بيانات محلية موثوقة.لماذا كانت الملاريا الهدف الأول؟تتأثر الملاريا بشدة بالظروف البيئية والوبائية، مما يجعلها مرضًا مفيدًا لاختبار نماذج التنبؤ التي تجمع بين البيانات الصحية والعوامل المناخية، ولأغراض التدريب، استخدم النظام بيانات انتشار الملاريا في أنغولا على مدى 25 عامًا، تغطي الفترة من عام 2000 إلى عام 2025. ونتيجة لذلك، تعلم النموذج التنبؤ بتطور الوضع الوبائي لمدة تصل إلى 6-8 أسابيع، حسب ما ورد في مجلة "هاي.تيتش.ميل".كيف يعمل النموذج؟يُوصَف النظام بأنه نموذج ذكاء اصطناعي هجين، فبدلاً من الاعتماد على أسلوب واحد، يجمع هذا النموذج بين عدة مناهج تحليلية: التعلم الآلي، وتحليل السلاسل الزمنية، ومؤشرات المناخ، والمعلومات الوبائية.يُعدّ هذا الأمر بالغ الأهمية لأن الأمراض المعدية نادراً ما تنتشر بسبب عامل واحد فقط. فالمناخ، والموسمية، وحركة السكان، وإمكانية الوصول إلى الرعاية الصحية، وأعداد الحالات السابقة، والظروف المحلية، كلها عوامل قد تؤثر على خطر تفشي المرض. ومن خلال تحليل أنواع متعددة من البيانات معاً، يستطيع النموذج رصد أنماط قد يصعب ملاحظتها باستخدام التحليل التقليدي.من التنبؤ إلى العمل في مجال الصحة العامةلا تكمن القيمة الحقيقية لهذا النموذج في التنبؤ وحده، فالتنبؤ لا يكون مفيداً إلا إذا ساعد الناس على اتخاذ إجراءات مبكرة.إذا علمت السلطات الصحية بتزايد خطر تفشي الملاريا في منطقة معينة، فبإمكانها تجهيز فرق طبية، وتعزيز القدرات التشخيصية، وتوزيع الأدوية، ودعم تدابير مكافحة البعوض، وتحسين التواصل مع الجمهور. وبهذا المعنى، لا يحل نظام الذكاء الاصطناعي محل خبراء الصحة العامة، بل يزودهم بمعلومات أسرع وأكثر تنظيمًا.هل يمكن تطبيقه على أنواع أخرى من العدوى؟وفقًا للمطور، بعد إجراء بعض التعديلات، يمكن استخدام هذه التقنية للتنبؤ بأنواع أخرى من العدوى. ويذكر المصدر عدوى فيروس كورونا، وفيروسات هانتا، وحمى الضنك، والكوليرا، وغيرها من الأمراض الخاضعة للمراقبة الوبائية كأمثلة محتملة.الشرط الأساسي هو البيانات. لا يمكن لنموذج مُدرَّب على الملاريا في أنغولا أن يتنبأ تلقائيًا بكل مرض في كل مكان. فلكل عدوى آليات انتقالها الخاصة، وعواملها البيئية، وأنماط الإبلاغ عنها. لكي يعمل النظام بكفاءة في منطقة أخرى أو مع مرض آخر، سيحتاج إلى بيانات تاريخية ذات صلة، ومعايرة محلية، وتحقق مستمر.أهمية هذا التطوريشير هذا المشروع إلى توجه عملي للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: الإنذار المبكر بدلاً من رد الفعل المتأخر. تعاني العديد من أنظمة الصحة العامة لأنها تستجيب بعد ازدياد الحالات. يمكن لأداة التنبؤ أن تساعد في تحويل التركيز من الاستجابة للأزمات إلى الاستعداد لها.يُظهر نموذج الذكاء الاصطناعي الذي طوره جواكيم تيموتيو في جامعة موسكو التقنية للعلوم والتكنولوجيا (MTUCI) كيف يمكن للأدوات القائمة على البيانات أن تُساعد أنظمة الصحة العامة على التنبؤ بتفشي الأمراض المعدية في وقت مبكر. وقد تم تدريب هذا النظام على بيانات الملاريا في أنغولا على مدى 25 عامًا، وهو قادر على التنبؤ باتجاهات الملاريا لمدة تتراوح بين 6 و8 أسابيع، ويمكن تكييفه مع أمراض معدية أخرى خاضعة للمراقبة في حال توفر البيانات المناسبة.ويكمن أهم ما يُميز هذا النموذج في الجانب العملي: مساعدة السلطات على اكتشاف المخاطر مبكرًا، وتخصيص الموارد بشكل أفضل، وتحسين إجراءات الوقاية قبل أن يصبح تفشي المرض أكثر صعوبة في السيطرة عليه. لا يُمكن لهذا النموذج القضاء على الأوبئة بمفرده، ولكنه يُمكن أن يُصبح أداة إنذار مبكر قيّمة ضمن مجموعة أدوات الصحة العامة.
وفي نهاية المقال نود ان نشير الى ان هذه هي تفاصيل روسيا تكشف عن ذكاء اصطناعي يتنبأ بالأوبئة قبل انتشارها وتم نقلها من سبونتيك نرجوا بأن نكون قد وفقنا بإعطائك التفاصيل والمعلومات الكامله .
علما ان فريق التحرير في صحافة 24 نت بالتاكد منه وربما تم التعديل علية وربما قد يكون تم نقله بالكامل اوالاقتباس منه ويمكنك قراءة ومتابعة مستجدادت هذا الخبر او الموضوع من مصدره الاساسي.
المزيد من التفاصيل من المصدر - (اضغط هنا)
تابعنا