يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
مستقبل الرعاية الصحية: كيف ستغير جائحة كوفيد-19 الرعاية الصحية خلال العقود القادمة؟
تقدم الكاتبة نظرة سريعة على بعض الأمثلة لما يحدث عبر نموذج الرعاية الصحية في عصر كوفيد والآثار على المستقبل. بدءاً من أشكال البيانات الجديدة للمساعدة في التنبؤ بالوقاية إلى التشخيصات الأسرع، ووصولاً إلى علاج أكثر تخصيصاً والاكتشاف المعتمِد على المساهمة الجماعية بشكل متزايد.
وعلى سبيل المثال، ما كان يتطلب عيادة أو مختبراً كاملاً يمكن الآن وضعه في حقيبة الطبيب الرقمية أو جيب المريض. وقد بدأنا بدمج مجموعات الحجر الصحي الخاصة بكوفيد والتي تتيح تتبع تشبع الأكسجين، درجة الحرارة وأصوات الرئة، في الزيارات الافتراضية؛ ما يوفر تحسينات في الوقت الفعلي لفحص جسدي افتراضي. وأصبحت أدوات التشخيص مشبعة بشكل متزايد بالتعلم الآلي، إحدى تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الموجات فوق الصوتية للمستهلكين، التي يمكن أن توفر التشخيصات في أي مكان بتكلفة منخفضة للغاية، بما في ذلك القدرة على تقييم الرئتين لدى مرضى كوفيد المشتبه بهم. لقد تقلص المختبر إلى منصات موائع جزيئية يمكن توصيلها بهواتفنا الذكية وتمكين أي شخص من أخذ قياسات من الدم أو اللعاب .
علاوة على ذلك، فإن الكم الهائل من مصادر البيانات يتجاوز حقاً قدرة العقل البشري على الاندماج بشكل فعال. نحن الآن نحصل على مساعدة من الذكاء الاصطناعي. يتم الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في قراءة الأشعة المقطعية لتشخيص كوفيد، ولتعزيز رؤية أخصائي أمراض الجهاز الهضمي الذي يجري تنظير القولون لتحديد الآفات التي ربما فاتتهم. ويلعب الذكاء الاصطناعي دوراً نشطاً في المساعدة على تحديد وتطوير مضادات فيروسات جديدة. وبينما ينظر بعض الأطباء إلى الذكاء الاصطناعي على أنه تهديد، فإنه لا يمكن أن يحل محل اللمسة الإنسانية أو التعاطف. و"لا أعتقد" أنه سيتم استبدال الأطباء أو الممرضات بالذكاء الاصطناعي، لكن الأطباء وأنظمة الرعاية الصحية الذين يتعاونون مع الذكاء الاصطناعي في المستقبل سيحلون محل أولئك الذين لا يفعلون ذلك.
تابع القراءة على موقعنا: الرابط
اقرأ أيضاً:
- كيف تساهم شركات التكنولوجيا في تشكيل مستقبل الرعاية الصحية؟ الرابط
أداة ذكاء اصطناعي جديدة تهدف إلى تحسين النقاشات في الفصول الدراسية
تعاني الفصول الدراسية في مادة الرياضيات من كونها غير جذابة ولا تساعد على تحفيز النقاشات بين الطلاب. لذا، يسعى باحثون من جامعة كولورادو بولدر إلى تغيير هذا الأمر من خلال تطوير تطبيق يعتمد على الذكاء الاصطناعي.
وتقول جينيفر جاكوبس، الأستاذة المساعدة في معهد العلوم المعرفية بجامعة كولورادو بولدر، إن هناك توجهاً لجعل المعلمين يفكرون بعمق في أساليب النقاشات والمحادثات التي يجرونها في فصول الرياضيات مع الطلاب. ولتمكين هذا التوجه، طورت جاكوبس بالتعاون مع زملائها تطبيقاً جديداً يسمى توك موفز (Talk Moves).
ويستخدم التطبيق الجديد -الذي يشير اسمه باللغة الإنجليزية إلى الاستراتيجيات التي يمكن للمدرس من خلالها تحفيز النقاشات بين الطلاب دون أن يكون هو من يتحدث طوال الوقت- نماذج تعتمد على معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، تنتج نسخاً مكتوبة للنقاشات التي تجري في الفصل الدراسي، ثم تحلل تلك النصوص لتقييم أي النقاشات كان ناجحاً وأيها لم ينجح.
وتم تدريب النموذج -الذي يستند إلى نموذج بيرت (BERT) الذي طورته شركة جوجل- على أكثر من 500 نصاً مكتوباً لنقاشات من فصول الرياضيات (تضم أكثر من 200 ألف جملة) باستخدام وحدات معالجات رسوميات (GPUs) طورتها شركة إنفيديا، وهو ما يسمح للنموذج بتحديد ستة أنواع مختلفة من "استراتيجيات تحفيز النقاشات" التي تم اختيارها بواسطة متخصصين في بيانات التدريب. وتتضمن استراتيجيات على غرار "إبقاء الجميع معاً" و"حث الطلاب على التواصل".
ويقوم النموذج بتحليل البيانات المستمدة من النقاشات، لتحديد الطلاب الذين يستجيبون (وعدد مرات استجابتهم)، وهو ما يأمل المطورون في أن يساهم في تحفيز المشاركة وتحسين المساواة في الفصول الدراسية. ويستخدم التطبيق حالياً بشكل تجريبي في منطقتين تعليميتين في ولاية كولورادو الأميركية، حيث يساهم معلمو المدارس في تطوير تصميمه.
الرابط (إنجليزي)
استطلاع: التأثير الاجتماعي لتحيز النماذج هو التحدي الأكبر الذي يواجه الذكاء الاصطناعي
توصل استطلاع عالمي، نُشر هذا الأسبوع، أن ما يقرب من ثلث المتخصصين والعاملين في مجال الذكاء الاصطناعي (31٪) يعتبرون التأثير الاجتماعي للتحيز في النماذج هو التحدي الأكبر الذي يواجه الذكاء الاصطناعي. وتأتي المخاوف الخاصة بالتأثير المحتمل للذكاء الاصطناعي على خصوصية البيانات في المرتبة الثانية (21٪).
الأمر الأكثر إثارة للقلق في الاستطلاع -الذي نشرته شركة أناكوندا (Anaconda) التي توفر منصة علوم البيانات الخاصة بها إمكانية الوصول إلى أدوات مفتوحة المصدر لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي- هو أن 10٪ فقط من المشاركين في الاستطلاع قالوا إن مؤسساتهم قد عالجت التحيز في الذكاء الاصطناعي، بينما ذكر 30٪ أن مؤسساتهم تخطط للقيام بذلك خلال العام القادم.
وأوضح الاستطلاع -الذي نشر تحت عنوان "تقرير حالة علم البيانات لعام 2021" وشارك فيه 4299 شخصاً من علماء البيانات والباحثين والطلاب والعاملين في مجال علوم البيانات في أكثر من 140 دولة- أن لغة البرمجة بايثون (مصطلح اليوم) لا تزال هي اللغة الأكثر شيوعاً (63٪) التي تستخدمها فرق علوم البيانات، بينما أفاد 88٪ من الطلاب أنهم تعلموا لغة بايثون استعداداً لدخول مجال علوم البيانات ومجال التعلم الآلي.
وقال المستجيبون أيضاً إنهم يقضون حوالي 39٪ من وقتهم في إعداد البيانات وتنقية البيانات، وهو أكثر من إجمالي الوقت الذي يقضونه في عمليات التدريب على النموذج واختيار النموذج ونشره مجتمعين. وأوضح الاستطلاع أن أكبر خرافتين في مجال الذكاء الاصطناعي أشار إليهما المشاركون هما: 1- أن الوصول إلى الكثير من البيانات يؤدي إلى دقة أكبر (33٪). 2- الاعتقاد بأن علماء البيانات لا يعرفون كيفية البرمجة (31٪).
كما تشير النتائج إلى أن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي انخفض إلى حد ما العام الماضي، حيث قال أكثر من ثلث المستجيبين إنهم لاحظوا انخفاضاً في استثمارات الذكاء الاصطناعي في أعقاب الانكماش الاقتصادي الناجم عن جائحة كوفيد-19. وقد تجلى ذلك في صور كثيرة منها تخفيض الميزانيات المخصصة للذكاء الاصطناعي (45٪)، وعدم زيادة أعضاء الفرق (47٪)، أو تسريحهم من العمل نهائياً (39٪). في المقابل، ذكر 26٪ من المشاركين أن مؤسساتهم زادت بالفعل من استثماراتها في هذا المجال.
الرابط1 (إنجليزي)
الرابط2 (إنجليزي- الاستطلاع)
|
