استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ للقاحات ضد كورونا

اقرأ في هذا المقال


يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في حالة انتشار فيروس كورونا الخطير، وذلك في المحاولات المختلفة في إيجاد لقاحات لمثل هذا الفيروس، وذلك من خلال فحص البيانات من الأمراض الفيروسية المماثلة ومن ثم استخدامها للتنبؤ بأنواع اللقاحات والأدوية الأكثر احتمالاً أن تكون فعّالة.

مؤخراً عملت الحكومات في جميع أنحاء العالم بالتعاون مع السلطات المحلية ومقدّمي الرعاية الصحية إلى محاولات كثيرة في الحد من انتشار الفيروس التاجي كورونا، وفي المقابل يمكن للجهات الصحية الاستفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للحد من انتشار كورونا، حيث يُحلّل خبراء الصحة معطيات الفيروس عن طريق استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بهدف تعزيز الجهود لمنع المزيد من انتشار الفيروس والعدوى.  

كيف يمكننا الاستفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الحد من انتشار فيروس كورونا المستجد؟

حيث أثبتت البيانات والتحليلات التي تم نشرها مسبقاً أنها مفيدة في عملية مكافحة انتشار الأمراض، وذلك من خلال التوعية ونشر الآليات لذلك، فقدرة التعلم الآلي على استيعاب أعداد هائلة من البيانات أو المعلومات تؤدي إلى تقديم رؤى إلى معرفة أعمق بالأمراض، وتمكين الجهات المعنية من اتخاذ قرارات أفضل طوال فترة تطور انتشار الأمراض أو الأوبئة.  

ويمكن للجهات الصحية والطبية الاستفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بأربع طرق، وذلك بهدف الحد من انتشار فيروس كورونا المستجد: 

1- التنبؤ:

فمع الازدياد في أعداد السكان حول العالم واستمرار التفاعل مع الحيوانات، عزّز ذلك من انتشار الفيروسات ذات المنشأ الحيواني، وأدى إلى سهولة انتقاله إلى البشر وعلى مدى أوسع، وهذا ما تم الكشف عنه مع فيروس إيبولا في عام 2018 في غرب أفريقيا، الذي انتشر نتيجة تفاعل الأطفال مع الخفافيش الموجودة في جذوع الشجر، فبحسب مركز السيطرة على الأمراض الأميركي، ثلاثة من كل أربعة أمراض جديدة في البشر تأتي من الحيوانات، ويقدّر العلماء وجود ما يقارب 800,000 فيروس حيواني غير معروف يمكن أن يصيب الإنسان.

حيث يتجه العلماء في الوقت الراهن إلى الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال، بهدف التنبؤ بالنقاط الهامة التي قد تكون سبباً في ظهور أمراض جديدة، ومبدأ عملها قائم في هذه التقنيات على دمج مختلف البيانات عن الفيروسات المعروفة سابقاً، عدد الحيوانات، التركيبة السكانية، الممارسات الثقافية والاجتماعية، للتنبؤ بحدوث تفشي المرض. فمن خلال هذه الخطوة يمكن الاستفادة واتخاذ إجراءات وتدابير مسبقة لمنع التفشي أو على الأقل الاستعداد بشكل أفضل لمواجهته.

2- من خلال الكشف:

عندما تنتقل الفيروسات غير المعروفة إلى الإنسان يصبح الوقت أهم عنصر في ذلك، خصوصاً من ناحية الكشف الأسرع عن تفشي المرض بهدف السيطرة عليه، من خلال اتخاذ الإجراءات ومعالجة المصابين بشكل فعّال.

ففي المركز الوطني لتكامل المراقبة الحيوية في وزارة الأمن الداخلي الأميركية، قام عدد من الاختصاصيين بتطوير مناهج تجريبية باستخدام التعلم الآلي لاستخراج بيانات من وسائل الإعلام الاجتماعية للحصول على مؤشرات لأعراض الانفلونزا غير العادية.

وكذلك قاموا باستخدام التعلم الآلي بفحص الخدمات المقدمة في الطوارئ الطبية وبيانات الإسعاف، وذلك بهدف البحث عن الحالات الشاذة في الملاحظات الطبية في ملفات المرضى الذين تمت معاينتهم سابقاً، ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي تم الوصول إلى نتائج بشكل أسرع في اكتشاف الأمراض. 

3- الاستجابة:

بعد اكتشاف و تحديد المرض، يعد اتخاذ القرارات في الوقت المناسب أمراً بالغ الأهمية للحد من انتشاره وتفشيه. فيمكن للذكاء الاصطناعي دمج بيانات السفر، السكان، والمرض، للتنبؤ بمكان ومدى سرعة انتشار المرض أو الفيروس. فبعد انتشار فيروس إيبولا، ابتكر عدد من العلماء في وزارة الزراعة الأميركية نموذجاً لتعداد السفر، كان قادراً على توقع المقاطعة بشكل دقيق في ولاية تكساس وحتى تحديد المستشفى حيث تم العثور على حالة إيبولا.

حيث لا يتوقف عمل الذكاء الاصطناعي على هذا الأمر، فيمكن استخدامه من أجل تطوير العلاجات وتطبيقها والعمل على الإسراع في تطوير علاجات حديثة، حيث يمكن استخدام صور الأشعة في حالة كورونا، وذلك للمصابين بالفيروس واستخدامها في الذكاء الاصطناعي كبيانات حتى يتمكن الأطباء من إجراء تشخيصات بوقت أقل.

وبالنسبة لإيجاد لقاحات لمثل هذا الفيروس، فهذا الأمر قد يكون معقّد وذلك للحاجة لوقت وتجارب، ولكن يتم الاستفادة من الذكاء الاصطناعي من خلال فحص البيانات من الأمراض الفيروسية المشابهة، ومن ثم استخدامها للتنبؤ بأنواع اللقاحات والأدوية الأكثر احتمالاً أن تكون فعالة، وكل هذا قد تم العمل عليه فعلاً في أستراليا، حيث تم تطوير لقاح باستخدام الذكاء الاصطناعي. 

4- الاحتواء والشفاء:

بمجرد احتواء انتشار المرض وانتهائه، فلا بد للحكومات والأجهزة الصحية والطبية المعنية حول العالم أن تقوم على اتخاذ قرارات حول كيفية المنع أو الحدّ من انتشاره في المستقبل، في هذه الخطوة يمكن استخدام التعلم الآلي عن طريق محاكاة نتائج مختلفة من أجل اختبار سياسات ومبادرات صحية والتحقق منها، فالذكاء الاصطناعي يسمح للجهات المعنية بتحليل المعطيات والقيام بتخمينات بناءً على فرضية “ماذا لو” التي من الممكن أن تساعد في اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات وزيادة احتمالية فعاليتها. 

المصدر: SURGICAL ROBOTS, NEW MEDICINES AND BETTER CARE: 32 EXAMPLES OF AI IN HEALTHCAREArtificial Intelligence in Medicine


شارك المقالة: