يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
تطوير خوارزمية يمكنها تشخيص الزهايمر بدقة عبر فحص صور الرنين المغناطيسي
طور باحثون في عدد من الجامعات البريطانية خوارزمية تعلم آلي يمكنها تشخيص مرض الزهايمر بدقة من خلال فحص صور أشعة الرنين المغناطيسي للدماغ. وأوضح الباحثون أن هذه التقنية أكثر دقة من أي أداة تشخيصية متاحة حالياً للأطباء، ويمكنها أيضاً التمييز بين المرض في مراحله المبكرة والمراحل الأكثر تأخراً.
لا يتوافر للأطباء حالياً سوى عدد قليل من الأدوات المتاحة لتشخيص مرض الزهايمر بسهولة. فإلى جانب الاختبارات الإدراكية، يمكن إجراء فحص للسائل الشوكي لتحديد مستويات بعض البروتينات السامة المرتبطة بالزهايمر، ويمكن لبعض الخبراء المدربين اكتشاف التنكس العصبي من خلال عمليات المسح الدماغي. لذلك، فإن هناك حاجة ملحة لطريقة بسيطة وأكثر اتساقاً لتشخيص هذا المرض المدمر. وبالتالي، اتجه الباحثون إلى التعلم الآلي.
في دراسة نُشرت في دورية (Communications Medicine)، قسّم الباحثون الدماغ إلى أكثر من 100 منطقة مختلفة، ثم دربوا الخوارزمية على مجموعة بيانات مأخوذة من عدة مئات من المرضى، بعضهم مصاب بمرض الزهايمر، وبعضهم مصاب بأمراض عصبية أخرى. بمجرد تدريب الخوارزمية، تم اختبارها على مجموعة مستقلة من صور الفحص الدماغي، وقد تمكنت من اكتشاف مرضى الزهايمر من الأشخاص الأصحاء بدقة وصلت إلى 98%. والأكثر إثارة للإعجاب أن الخوارزمية يمكن أن تفرق بين أدمغة مرضى الزهايمر في مراحله المبكرة وبين فحوصات المرحلة المتأخرة بدقة 79%.
الجدير بالذكر أيضاً أن الخوارزمية حددت العديد من التغييرات في مناطق من الدماغ لم تكن مرتبطة سابقاً بمرض الزهايمر، ولم تكن متوقعة، مثل منطقة "الدماغ البيني" والمخيخ. ودعت الدراسة إلى إجراء أبحاث في الارتباط بين مرض الزهايمر وبين هذه المناطق من الدماغ.
الرابط (إنجليزي)
رابط الدراسة (إنجليزي)
7 تعثرات اجتماعية نتيجة انتشار الأتمتة والذكاء الاصطناعي
منذ عام 2000 وبالرغم من انفجار فقّاعة الإنترنت آنذاك، واصلت التكنولوجيا عملها على إحداث تحولات جذرية في علم الاجتماع. منذ ذلك الحين، غيّر الذكاء الاصطناعي حيثيات جوهرية ضمن مجتمعاتنا وحياتنا وأعمالنا.
نشهد اليوم تحولاً نموذجياً من الاتصال البشري الواقعي تجاه التفاعلات التكنولوجية بين الإنسان والآلة، حيث جلبت الثورة الرقمية العديد من المفارقات إلى حياتنا؛ ما ولّد فكرة أن الاتصال قد يتسبب فعلياً بالانفصال بين الناس. بينما تقوم التكنولوجيا بتعزيز سبل الاتصال بيننا، فقد أدّت إلى العزلة الاجتماعية نسبياً، وبينما تقوم أيضاً بتسهيل حياتنا، فقد خلقت لنا تعقيدات وتحديات جديدة. تساعدنا التكنولوجيا على تخطي الكثير من العقبات، ولكنها أثارت تحيّزات بطرق غير مألوفة. ومع انتشار الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي، يتمثل الهدف الوجودي للإنسانية اليوم في مواصلة التقدم والاستفادة من مزايا التكنولوجيا مع تقليل أثرها السلبي على المجتمع.
الإدمان الرقمي
لقد أصبحنا عبيداً لأجهزتنا التكنولوجية نوعاً ما. هل شعرت يوماً أن إدمانك على وسائل التواصل الاجتماعي يجعلك رهينة للتكنولوجيا؟ ذاك الشعور بالضياع عندما لا تكون على اتصال. تظهر الأبحاث أن الاستخدام المفرط للإنترنت يمكن أن يتحول إلى إدمان، ما يؤدي بدوره إلى الأرق والاضطرابات في أنماط النوم.
الانقسام الاجتماعي
تضع التكنولوجيا حاجزاً اجتماعياً، إذ تفيد حتماً أولئك الذين لديهم إمكانية الوصول إلى قوتها التحويلية، فيما تترك الآخرين وراءها نظراً لوضعهم الاجتماعي والاقتصادي. وتخلق هذه الفجوة انقسامات ملموسة على الأصعدة الاقتصادية والاجتماعية والشخصية. في هذا السياق، تعد التكنولوجيا وسيلة لتهميش مجموعات معينة من الناس، مع أرجحية اتساع الانقسامات مع مرور الزمن.
التضليل الإعلامي
ترتبط التكنولوجيا إلى حد كبير بالمعلومات، ومن هنا جاء مصطلح "تكنولوجيا المعلومات". من الناحية السياسية، ما نشهده اليوم هو حرب دعائية تتجذر فيها المعلومات المضللة. ولا تنحصر هذه الظاهرة على أقطاب السياسة، بل تنطبق أيضاً على مجتمع الأعمال، حيث أصبحنا أكثر عرضة للأخبار المزيفة والدعاية السلبية عن طريق التكنولوجيا.
للمزيد حول هذه التعثرات الاجتماعية، تابع قراءة المقالة على منصة ستانفورد للابتكار الاجتماعي عبر هذا الرابط
الذكاء الاصطناعي يساهم في حل ألغاز كوفيد-19 طويل الأمد
منذ ثلاثة أعوام، تفشى فيروس كورونا من الصين إلى جميع أنحاء العالم، وأصابت العدوى الملايين، حصدت أرواح الكثيرين منهم، بينما استطاع آخرون التعافي بعد صراع مرير مع العدوى الحادة من كوفيد-19، أما البعض فكانت إصاباتهم خفيفة نسبياً، لكنهم أُصيبوا لاحقاً بأعراض موهنة، في حالة عُرفت بـ "متلازمة كوفيد-19 طويلة الأمد".
تكمن خطورة كوفيد-19 طويل الأمد بتسببه في تلف الرئتين وأذيته لكل عضو من أعضاء الجسم، بالإضافة إلى الالتهابات ومشكلات في الجهاز المناعي والكثير من ردود الفعل المعقدة. ليس من السهل تبيّن من هم الأشخاص الذين سيعانون من هذه الحالة بعد إصابتهم بعدوى فيروس كورونا، لذلك لجأ الباحثون إلى تحليل السجلات الطبية الإلكترونية لملايين المرضى الذين أُصيبوا بعدوى كوفيد-19 طويلة الأمد باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، آملين أن يقدم ذلك لهم فهماً أعمق للمرض وللأعراض الكثيرة والمتنوعة.
تختلف احتمالية إصابة الأشخاص بمتلازمة كوفيد-19 طويلة الأمد، كما تختلف الأعراض من شخص إلى آخر، وكان من الصعب على الأطباء تحديد القواسم المشتركة بين هؤلاء الأشخاص والتي ربما تجعلهم عرضة للإصابة. لكن تمكن الباحثون من تسخير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للمساعدة في حل هذه المشكلة. على سبيل المثال؛ في دراسة نُشرت في دورية ذا لانست ديجيتال هيلث (The Lancet Digital Health)، عمل الباحثون من جامعة نورث كارولينا وجامعة كولورادو الطبية على تدريب 3 نماذج تعلم آلي على بيانات الآلاف من السجلات الصحية الإلكترونية للمرضى الذين أُصيبوا بالعدوى، لمعرفة الأشخاص الذين قد يعانون من كوفيد-19 طويل الأمد.
يحدد النموذج الأول المرضى الذين قد يصابون بكوفيد-19 طويل الأمد، والثاني يركز على الأشخاص الذين دخلوا إلى المستشفى، والثالث على أولئك الذين لم يدخلوا المستشفى. وفي النتيجة كانت نماذج الذكاء الاصطناعي الثلاثة قادرة على تحديد الأشخاص الذين يعانون من كوفيد-19 طويل الأمد تماماً كالبشر، وذلك بنسبة 85% أو أكثر، أي أنه يمكن بالاعتماد على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تحديد المرضى الذين قد يعانون من العدوى طويلة الأمد، وتلقيهم الرعاية الصحية المناسبة.
للمزيد حول هذا الموضوع، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
|
