فائزون بجائزة مبتكرون دون 35: تعرّف إلى حصة الفلاحي وحازم إبراهيم ووائل عثمان وأهم ابتكاراتهم في مجال الرعاية الصحية

حقوق الصورة: إم آي تي تكنولوجي ريفيو العربية. تصميم: مهدي أفشكو.

استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية

في كل عام، تكرّم مجلة إم آي تي تكنولوجي ريفيو العربية، إحدى منصات مجرة، الفائزين بجائزة “مبتكرون دون 35” في الشرق الأوسط وشمال إفريقيا (MENA). ضمّت قائمة عام 2023، نخبة من الشباب الذين تمكنوا من تطوير تقنيات جديدة لحل التحديات الأكثر إلحاحاً في مجالات خبرتهم.

في هذا المقال، سأعرّفكم إلى ثلاثة من الفائزين، والذين قدّموا مساهمات ملحوظة في مجالات التقنيات الحيوية والذكاء الاصطناعي، وهم: حصة الفلاحي، وحازم إبراهيم، ووائل عثمان، المبتكرون الثلاثة الملهمون الذين يشكّلون مستقبل منطقتهم وخارجها.

حصة الفلاحي، الإمارات

حصة الفلاحي، طالبة دكتوراة إماراتية في جامعة خليفة بالإمارات العربية المتحدة. نالت درجة البكالوريوس بمرتبة الشرف العليا عام 2018، ودرجة الماجستير في الهندسة الطبية الحيوية من جامعة خليفة عام 2020. مكّنتها أبحاثها وطموحها العالي من نيل منحة “بحوث” (Buhooth)، إضافة لجائزة لوريال – اليونسكو للمرأة في مجال العلوم بالشرق الأوسط لعام 2022. توّجت مسيرتها البحثية إلى الآن بنيلها هذا العام جائزة مبتكرون دون 35، وذلك لابتكارها تطبيقاً قائماً على الذكاء الاصطناعي يحاكي سماعة الطبيب للتشخيص المبكر لمرضي الاكتئاب وباركنسون.

يمكن للتطبيق الذي أطلقت حصة عليه “تايب أوف مود” (TypeOfMood)، أن يستبدل لوحة المفاتيح الجديدة بلوحة المفاتيح التقليدية، لجمع معامِلات الحركات الدقيقة للأصابع في أثناء الكتابة.

يُطلق على عملية جمع البيانات عن بُعد باسم جمع الأنماط الظاهرية الرقمية، حيث توفّر هذه الأنماط سمات سلوكية محددة ودقيقة، تعبّر عن أعراض وعلامات تدل على تراجع القدرات الحركية المرافقة للاضطرابات العصبية النفسية المبكرة للأمراض العصبية والنفسية.

كما يمكن للتطبيق رصد تفاعل الإصبع الطبيعي مع الهواتف الذكية ولوحات المفاتيح في أثناء الكتابة، وهي طريقة تُعرف باسم ديناميكيات ضغط المفاتيح، التي تعمل من خلال الطرق المتقدمة للتعلم الآلي والعميق، ثم جمعها عن بُعد ومعالجتها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعقدة، ما يساعد على الكشف المبكر عن هذه الأمراض. وبالفعل، أثبتت النتائج الأولية فاعلية تطبيق “تايب أوف مود” في رصد انخفاض سمات النوم لدى المرضى الذين يعانون مثل هذه الاضطرابات، إضافة إلى زيادة طول الفترات الزمنية للضغط على مفتاح والانتقال إلى آخر.

استلهمت حصة إنجازها من الانتشار المتزايد للاضطرابات العصبية والنفسية غير المكتشفة في الشرق الأوسط والاستخدام الواسع النطاق للهواتف الذكية.

حازم إبراهيم، مصر

حازم ابراهيم، تخصص بهندسة الحاسوب في جامعة نيويورك بأبوظبي، وحصل على درجة الماجستير من جامعة تورنتو في كندا للتخصص ذاته، والآن هو مرشح لنيل درجة الدكتوراة من جامعة نيويورك في أبوظبي. نال جائزة مبتكرون دون 35 من إم آي تي تكنولوجي ريفيو لعام 2023، عن تطوير أُطر عمل لاختبار تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم العالي.

بحث حازم حول الآثار الأخلاقية والسياسية للذكاء الاصطناعي، لا سيما في السياقات التعليمية. وقد كشف عمله عن تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل تشات جي بي تي (ChatGPT) في التعليم الجامعي، والمخاطر المحتملة على مخرجات التعليم، إذا لم يتعامل معها على نحو مناسب، بسبب كفاءة الأداة في حل الأسئلة وصعوبة اكتشاف استخدامها.

كما اختبر حازم كفاءة تشات جي بي تي في حل الواجبات المنزلية وأسئلة امتحانات جامعية لـ 324 سؤال تقييم من 32 دورة جامعية تغطي تسعة تخصصات مختلفة، وقارنها بإجابات الطلاب للأسئلة ذاتها. أشارت نتائج التحليل إلى تفوّق تشات جي بي تي على الطلاب في 9 دورات من أصل 32 دورة، وعلى نحو خاص، تميز أداؤه في تخصصات مثل علم النفس أو الأعمال. علاوة على ذلك، تفوّق تشات جي بي تي في الأسئلة التي تتطلب الإبداع أو تذكر المعلومات، وفقاً لتصنيف أندرسون وكراثول؛ وهو تصنيف للمهارات المعرفية المستخدمة في التدريس والتخطيط التعليمي لتجميع الأسئلة بناءً على خصائصها. ومع ذلك، لاحظ حازم تأخر تشات جي بي تي في الأسئلة التي تتطلب تفكيراً تحليلياً، وضعف إجاباته في الأسئلة التي تتطلب معرفة رياضية.

بالإضافة إلى ذلك، درس حازم خوارزمية توصيات يوتيوب بحثاً عن التحيزات السياسية، ورصد خللاً كبيراً في المحتوى الموصى به للمستخدمين.

من أهم الاستخدامات الحالية للبحث، هو اعتماد الأساتذة على نتائج التحليل. على سبيل المثال، في حالة أسئلة البرمجة، طلب الأساتذة من الطلاب تعديل البرامج المعطوبة وإصلاحها بدلاً من كتابة برامجهم الخاصة لأن تشات جي بي تي أداءه أسوأ في المهام التي تتطلب تفكيراً تحليلياً، كما أعربت وزارة التربية والتعليم في دولة الإمارات العربية المتحدة عن اهتمامها باستخدام النتائج لصياغة السياسات الوطنية بشأن الذكاء الاصطناعي في التعليم.

وائل عثمان، سوريا

وائل عثمان الحائز درجة الدكتوراة في الهندسة الميكانيكية من جامعة نيويورك أبوظبي. نال مؤخراً جائزة مبتكرون دون 35 من إم آي تي تكنولوجي ريفيو العربية لعام 2023، عن ابتكاره نظام لاباروسنس (LaparoSense)، وهو نظام حسّي متطوّر للتغلب على تحديات الجراحة بالمنظار التي استمرت ثلاثة عقود.

استلهم وائل إنجازه من معاناة الجرّاحين خلال عمليات التنظير الناتجة من عدم القدرة على الاستعانة بحاسة اللمس، وهو ما شكّل عقبة في وجه العمليات الجراحية بالمنظار بوصفها أسلوباً جراحياً ناشئاً.

وللتغلب على هذه المعضلة التي استمرت ثلاثة عقود، طوّر وائل نظام لاباروسنس الحسي الذكي القادر على التكامل مع نطاقٍ واسع من الأدوات والروبوتات الجراحية المتنوعة، حيث يتضمن لاباروسنس دمج نظام لمس فعّال من حيث التكلفة في مقبض عام، وهو نوع من المقابض التي يمكن ربطها بأنواع مختلفة من الأدوات الجراحية بالمنظار، مثل أدوات الإمساك أو المقص أو حامل الإبر.

هذا المقبض مزود بأجهزة استشعار ذكية وقابل لإعادة الاستخدام، ما يجعله المكون الرئيسي الذي يتفاعل بسلاسة مع مجموعة متنوعة من مُنفّذات العمليات الجراحية ويقلل من النفايات الطبية. يمكن القول باختصار، يهدف لاباروسنس إلى تحسين سلامة وفاعلية العمليات الجراحية الطفيفة التوغل من خلال تزويد الجراحين بإحساس ملموس يساعدهم على فهم حالة الأنسجة بشكلٍ أفضل، وتطبيق القدر المناسب من القوة في أثناء الإجراءات.

رفع إنجاز وائل من سوية السلامة في أثناء العمل الجراحي، عبر الحد من إصابات الأنسجة، وتحسين عملية التشخيص بالكشف الدقيق عن الأورام والالتهابات، بالإضافة إلى تقليل الوقت والتكلفة. إن خبرة وائل وكفاءته في التغلب على تحديات أبحاث الطب الحيوي، تزوّده بالأدوات المؤهّلة للنجاح قائداً مستقبلياً مؤثّراً في مجتمع أبحاث الطب الحيوي في دولة الإمارات العربية المتحدة.