دراسة حديثة: الأشخاص الذين يقلقون على صحتهم يموتون مبكرا
تاريخ النشر: 1st, January 2024 GMT
أجر فريق من العلماء دراسة جديدة توضح إمكانية ابتكار تكنولوجيا إخبار الذكاء الاصطناعي بتفاصيل حياتك (وظيفتك، وعاداتك الغذائية، وأمراضك) وجعله يتنبأ بالمخاطر الصحية الأكثر احتمالية للأشخاص الذين مثلك.
لقد رسم العلماء منذ فترة طويلة أوجه تشابه بين الطريقة التي نعيش بها، ونأكل، وننام، وكيف يؤثر ذلك على خطر الموت المبكر أو الإصابة بأمراض معينة، وباستخدام الذكاء الاصطناعي، يتم معالجة البيانات الموجودة بشكل أسرع وأكثر شمولاً.
قام فريق من جامعة نورث إيسترن، والجامعة التقنية في الدنمارك، وجامعة كوبنهاغن في الدنمارك بتدريب محرك الذكاء الاصطناعي الخاص بهم على بيانات ستة ملايين فرد دنماركي لاختبار جدوى هذا النوع من محركات التنبؤ.
ووجدوا أن تقنيات التدريب نفسها التي تدعم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، والتي تعمل على تشغيل الروبوتات مثل "تشات جي بي تي" يمكن تطبيقها أيضًا على أحداث الحياة. وبدلاً من دراسة العلاقات بين الكلمات والجمل، يكتشف الذكاء الاصطناعي العلاقات بين كل ما يحدث في حياتنا.
يقول سوني ليمان، عالم البيانات في الجامعة التقنية في الدنمارك: "يمكن أيضًا اعتبار قصة حياة الإنسان بأكملها، بطريقة ما، بمثابة جملة طويلة عملاقة من الأشياء العديدة التي يمكن أن تحدث لشخص ما"، ويضيف: "يقدم هذا النموذج انعكاسًا أكثر شمولاً للعالم الذي يعيشه البشر مقارنة بالعديد من النماذج الأخرى".
النموذج الجديد، الذي يطلق عليه اسم "لايف2فيك"، يستخدم "مساحات التضمين" - حيث يتم إعطاء شيء ما في العالم الحقيقي شكلا رياضيا يمكن للكمبيوتر قراءته - لاستخلاص الروابط بين العوامل الصحية، والخلفيات التعليمية، ومستويات الدخل، وكل شيء آخر يؤثر على معدلات الوفيات.
عند اختباره ضد أسباب الوفاة المعروفة، أثبت الذكاء الاصطناعي أنه أفضل من الأساليب الحالية في التنبؤ بكيفية وموعد وفاة شخص ما - على الرغم من أنه لا يزال هناك الكثير من الأحداث، مثل حوادث السيارات، التي ليس لدى النموذج أي فرصة للتمكن من التنبؤ بها. .
كان الذكاء الاصطناعي أيضًا قادرًا على التنبؤ بجوانب معينة من الشخصية، مثل الانبساط، بحسب دراسة نُشرت في مجلة "ساينس أليرت" العلمية.
تُظهِر أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل هذه الإمكانية الكبيرة لاكتشاف الأنماط المعقدة للغاية التي يتعذر على البشر رؤيتها، مما يعني فهمًا أفضل للعلاقة بين الطريقة التي نعيش بها حياتنا ومدى صحتنا وعافيتنا.
عن سبوتنيك عربيالمصدر: أخبارنا
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد الأطباء في قرارات العناية الحرجة
طوّر باحثون من جامعة وورويك البريطانية (The University of Warwick)، أداة ذكاء اصطناعي جديدة لمساعدة الأطباء في اتخاذ القرار الصعب بشأن إدخال أنبوب التنفس للمرضى المصابين بفشل تنفسي حاد، عبر التنبؤ المبكر بالحالات التي قد تحتاج إلى التنبيب، ما يساعد على تحسين نتائج العلاج.
اقرأ أيضاً.. تقنية ذكية تُسهِّل فهم سجلات المرضى في أقسام الطوارئ
تحديات العلاج
يحدث الفشل التنفسي الحاد عندما يعجز الجهاز التنفسي عن إمداد الجسم بالأكسجين أو التخلص من ثاني أكسيد الكربون. ويعتمد العلاج أساساً على دعم التنفس الخارجي، مثل التهوية غير الغازية عبر قناع الوجه، إلا أن حوالي 40% من المرضى لا يستجيبون لهذا العلاج، ويحتاجون لاحقاً إلى إدخال أنبوب التنفس والتهوية الميكانيكية الغازية.
"TabPFN" المبتكر
يُعرف النموذج باسم "TabPFN"، وهو نظام تعلم آلي مبتكر صُمم خصيصاً لتصنيف البيانات الجدولية، ويعتمد على تقنية "التعلم داخل السياق"، التي تمكّنه من إصدار توقعات دقيقة وفورية عند التعامل مع بيانات جديدة، حتى مع مجموعات صغيرة من القياسات، ودون الحاجة إلى تدريب من الصفر.
اقرأ أيضاً.. أداة ذكية تتفوق على الأطباء في تشخيص سرطان المعدة
تجارب ميدانية
وفقاً لموقع "ميديكال إكسبريس" المتخصص في الأبحاث الطبية، بدأ اختبار النظام الذكي ميدانياً في مستشفيات جامعة "نورث ميدلاندز"، حيث يستخدم الأطباء تطبيقاً لإدخال القياسات الروتينية لمرضى التهوية غير الغازية، وتُرسل هذه البيانات إلى فريق جامعة وورويك، ليحللها "TabPFN" ويصدر توقعاته حول نجاح أو فشل العلاج، ثم تُقارن هذه التوقعات بالنتائج الفعلية لقياس دقته.
دعم القرارات الطبية
قال البروفيسور ديكلان بيتس من كلية الهندسة بجامعة ووريك وقائد فريق البحث: "علاج الفشل التنفسي الحاد يتطلب قرارات حاسمة في ظروف ضاغطة وبمعلومات محدودة، والمرضى الذين يفشلون في التهوية غير الغازية معرضون لخطر أكبر للوفاة، ما يجعل هذه القرارات بالغة الأهمية".
وأضاف: "طوّرنا هذا النموذج ليعمل على القياسات الروتينية، مثل معدل التنفس ومستويات الأكسجين، ويقدم توقعاً لفشل التهوية غير الغازية خلال ساعتين فقط من بدء العلاج بدقة تفوق الأساليب الحالية، مما يجعله واعداً للتجارب السريرية وللتطبيق على نطاق واسع".
وأوضح بيتس: "النموذج لا يستبدل قرارات الأطباء، لكنه يدعمهم بتحليل موضوعي للبيانات وإصدار توقعات يمكنهم الاستفادة منها عند اتخاذ قراراتهم المعقدة".
اقرأ أيضاً.. أداة ذكاء اصطناعي تكشف 9 أنواع من الخرف بفحص واحد
آفاق التوسع
قال تيم سكوت، استشاري التخدير في مستشفيات جامعة نورث ميدلاندز: "نختبر حالياً تطبيقاً قائماً على هذا النموذج في المستشفى، وقد أظهر دقة عالية في التنبؤ بنتائج التهوية غير الغازية. نحن متفائلون بإمكاناته في تحسين رعاية المرضى ونسعى إلى تطويره لاعتماده على نطاق أوسع".
بدوره، ذكر البروفيسور جافين بيركنز، عميد كلية الطب بجامعة ووريك: "مرضى الفشل التنفسي الحاد يستهلكون موارد كبيرة ويواجهون معدلات وفيات مرتفعة. الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات هائلة لدعم الأطباء في إدارة هذه الحالات وتحسين نتائجها. وحدة التجارب السريرية في ووريك رائدة في تقييم العلاجات الجديدة، ونتطلع للتعاون مع كلية الهندسة لتطوير هذه التقنيات لصالح المرضى".
ومع غياب إرشادات رسمية لتوقيت إدخال أنبوب التنفس، واعتماد الأطباء المحدود على المؤشرات الحالية، يمثل "TabPFN" إضافة قيّمة لتحسين رعاية المرضى وجودة حياتهم.
أمجد الأمين (أبوظبي)
مسؤول أممي يرجح عودة ملايين الأفغان لبلادهم ويحذر من التداعيات