Article image
مؤشرات الإصابة بالتهاب رئوي (ذات الرئة) في صورة الأشعة السينية للصدر.
مصدر الصورة: مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها | عبر أنسبلاش



قد تساعد الشبكة العصبونية كوفيد-نِت العلماءَ على تطوير أداة ذكاء اصطناعي يمكنها التقاط مؤشرات الإصابة بالفيروس.

2020-04-15 22:40:01

25 مارس 2020

يقول الخبر

تم هذا الأسبوع نشر شبكة عصبونية تسمى كوفيد-نِت COVID-Net وإتاحة الوصول إليها للجميع. ويمكن لهذه الشبكة أن تساعد الباحثين في جميع أنحاء العالم للمساهمة في جهود مشتركة لتطوير أداة ذكاء اصطناعي تستطيع اختبار إصابة الأشخاص بفيروس كوفيد-19.

ما هي هذه الشبكة العصبونية؟

كوفيد-نِت هي عبارة عن شبكة عصبونية ملتفة، وهي نوع من الذكاء الاصطناعي تتميز بشكل خاص بجودتها في التعرف على الصور. وتم تطوير كوفيد-نِت من قِبل ليندا وانج وأليكساندر وونج في جامعة ووترلو وشركة داروين إيه آي الكندية المتخصصة بالذكاء الاصطناعي. وقد جرى تدريب كوفيد-نِت على تحديد علامات الإصابة بكوفيد-19 في صور الأشعة السينية للصدر باستخدام 5,941 صورة تم التقاطها لـ 2,839 مريضاً يعانون من أمراض رئوية مختلفة، بما فيها الالتهابات البكتيرية والتهابات فيروسية غير متعلقة بفيروس كوفيد-19، بالإضافة إلى حالات إصابة بكوفيد-19. وقد أتاح مطورا الشبكة الوصولَ إلى هذه البيانات بالإضافة إلى الأداة حتى يتمكن الباحثون -أو أي أحد يرغب في تجربتها- من استكشافها وتعديلها. 

لا تصدقوا الضجة الإعلامية

خلال الأسابيع القليلة الماضية، أعلنت العديد من الفرق البحثية عن تطوير أدوات ذكاء اصطناعي تستطيع تشخيص الإصابة بفيروس كوفيد-19 اعتماداً على صور الأشعة السينية. ولكن لم يتم توفير الوصول إلى أي منها أمام الجمهور، مما يجعل من الصعب تقييم دقة هذه الأدوات. بينما تتخذ داروين إيه آي مساراً مختلفاً؛ حيث تشير الشركة إلى أن كوفيد-نِت “ليست بأي حال من الأحوال حلاً جاهزاً للإنتاج”، وتشجع الشركة الآخرين على المساعدة في تطويرها وتحويلها إلى أداة جاهزة للاستخدام. كما أن داروين إيه آي -التي سيتحدث رئيسها التنفيذي شيلدون فيرنانديز اليوم [25 مارس] ضمن فعاليات مؤتمر إيمتيك ديجيتال– ترغب في أن تتمكن هذه الأداة من تفسير منطق عملها، مما يسهل استخدامها على العاملين في مجال الرعاية الصحية.

أداةٌ نترقب أن تشهد نجاحاً

لم تثبت كوفيد-نت أهميتها بعد، لكنها تسير على خطى قصة نجاح سابقة. حيث يُعزى الفضل في العديد من التطورات الكبيرة في مجال الرؤية الحاسوبية خلال السنوات العشرة الماضية إلى الإصدار المتاح للجميع من إيماج نت ImageNet، وهي مجموعة بيانات ضخمة تحتوي على الملايين من صور الحياة اليومية، وكذلك أليكس نت AlexNet، وهي شبكة عصبونية ملتفة تم تدريبها باستخدام إيماج نت. وقد عكف الباحثون على استخدام هاتين الشبكتين والبناء عليهما منذ إطلاقهما وحتى الآن.