كلية التمريض بجامعة أسيوط تنظم المؤتمر العلمي الثاني لشباب الباحثين
تاريخ النشر: 17th, February 2024 GMT
انطلقت اليوم السبت فعاليات المؤتمر العلمي الثاني لشباب الباحثين بكلية التمريض بجامعة أسيوط تحت عنوان الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي تحت رعاية الدكتور أحمد المنشاوي رئيس جامعة أسيوط.
جاء ذلك بحضورالدكتور جمال بدر القائم بعمل نائب رئيس جامعة أسيوط لشئون الدراسات العليا والبحوث والدكتورة سماح محمد عبد الله عميد الكلية ورئيس المؤتمر والدكتورة إكرام إبراهيم محمد وكيل الكلية لشئون الدراسات العليا والبحوث والدكتورة فاطمة رشدي وكيلة الكلية لشئون التعليم والطلاب وبمشاركة نخبة من الأساتذة، وأعضاء هيئة التدريس من كليات التمريض بجامعات أسيوط وسفنكس وبدروعدد من الجامعات المصريةوالعربية ولفيف من الممارسين والعاملين بقطاع التمريض من مستشفيات أسيوط الجامعية.
وصرح الدكتور أحمد المنشاوى إن مؤتمر شباب الباحثين يستهدف؛ تقديم ومناقشة كل ما تم استحداثه في كافة مجالات علوم التمريض، وأهم التحديات العملية، والحلول المقترحة، والتى يعد من أهمها؛ استخدامات الذكاء الاصطناعي في مجالات التمريض المختلفة، مؤكدًا على اهتمام الجامعة بشباب الباحثين؛ من أجل بناء مجتمع صحي يواكب التقدم العلمي في مجالات الطب المختلفة، والتي يعد التمريض جزءًا رئيسًا من منظومة الرعاية الصحية، والطبية المتكاملة، مضيفا أن المؤتمر يُمثل منصة رائدة متعددة التخصصات؛ للممارسين، وأعضاء هيئة التدريس؛ لمناقشة استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي.
وأكد الدكتور جمال بدر على أهمية توظيف التكنولوجيا الحديثة في الرعاية الصحية، خاصة فى ظل التحديات التي يشهدها القطاع الصحي، والتي تتطلب ضرورة تطبيق التكنولوجيا الحديثة؛ للوصول إلى حلول إيجابية، وسليمة؛ للتغلب على المعوقات التي تواجه القطاع الصحي، مختتمًا كلمته بضرورة الاهتمام؛ بمواكبة كل ما هو جديد في المجال الطبي من خلال التعاون المستمر بين الجهات المعنية بالصحة، ونقل التكنولوجيا المتطورة؛ في ظل دعم القيادة السياسية؛ لتقديم رعاية صحية مميزة للمواطن، موصيًا بتوسيع نطاق المعرفة العلمية لشباب الباحثين؛ لما لهم من دور فعال في رفعة البحث العلمي، وريادته بجامعة أسيوط.
وأفادت الدكتورة سماح عبدالله أن الجلسات العلمية للمؤتمر تضمنت مناقشة عدد من الموضوعات المهمة المتعلقة بآليات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، وتطبيقاته في مجال التمريض، ومن بينها؛ استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث في القطاع الصحي، تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لخدمة الأطفال ذوي الاحتياجات الخاصة، والتوجهات المستقبلية لدمج الذكاء الاصطناعي في خدمات صحة المجتمع، والعلاجات المعتمدة على تقنية النانو لدى الأطفال، وآليات دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم، والتدريب التمريضي.
وأضافت الدكتورة إكرام إبراهيم محمد؛ أن جلسات المؤتمر تستعرض أيضًا؛ تطبيقات الواقع الافتراضي في تقليل الألم، والانزعاج أثناء تضميد جروح الحروق، واستخدام الذكاء الاصطناعي في علاج الخصوبة، وتأثير الذكاء الاصطناعي على الصحة النفسية، والعقلية، ومراقبة المرضى، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، مضيفة أن المؤتمر تضمن؛ ورشة عمل حول تحليل الارتباط، والانحدار الإحصائي للدكتور نضال عيشة، أستاذ التمريض ونائب رئيس جامعة الزرقاء بالأردن وذلك بمعامل الحاسب الآلي بمبنى المعامل بالكلية.
وأشارت الدكتورة فاطمة رشدى إلى أن الكلية حرصت على تنظيم المؤتمر العلمي الثاني لشباب الباحثين في تلك الآونة، والتي شهدت تزايد استخدام تقنيات، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في كافة مجالات العمل الطبي، ولذا جاء اهتمام الكلية بدعوة كافة المتخصصين، والممارسين، وشباب الباحثين في قطاع التمريض من داخل الجامعة، وخارجها؛ بهدف توسيع قاعدة المعرفة العلمية؛ بضرورة، وأهمية تسخير التكنولولجيا المتقدمة في القطاع الصحي، وهو ما يصب في مصلحة المريض بالدرجة الأولى.
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: اسيوط جامعة اسيوط أخبار مصر الذکاء الاصطناعی فی لشباب الباحثین القطاع الصحی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
من يمنح الإرهابيين تأشيرة عبور؟