حين يرى الذكاء الاصطناعي ما لا يراه الطبيب.. قفزة في تشخيص قصر النظر
تاريخ النشر: 24th, April 2025 GMT
في عالم تتزايد فيه التحديات الصحية، يبرز قصر النظر كواحد من أكثر اضطرابات الرؤية شيوعًا وانتشارًا.
هذه الحالة، التي تُعرف بعدم قدرة العين على رؤية الأجسام البعيدة بوضوح، باتت تمثل أزمة صحية عالمية، إذ تشير الإحصائيات إلى أن أكثر من ملياري شخص حول العالم يعانون منها، ومن المتوقع أن يصل عدد المصابين بحلول عام 2050 إلى ما يقارب نصف سكان الأرض.
اقرأ أيضاً.. العين نافذة الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن الخرف
ذكاء اصطناعي يغيّر قواعد اللعبة
وسط هذا القلق المتزايد، يبرز الذكاء الاصطناعي كأداة واعدة تغير قواعد اللعبة في الوقاية والتشخيص المبكر. باستخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق، أصبح بإمكان أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل صور العين بدقة فائقة، والتعرف على أدق التغيرات في الشبكية التي قد تشير إلى بدايات قصر النظر. هذه القدرة تمنح الأطباء فرصة التدخل في الوقت المناسب قبل تفاقم الحالة.
اقرأ أيضاً.. أعين إلكترونية تقود الطريق.. نظام ذكي يمنح المكفوفين حرية التنقل بأمان
تشخيص فائق الدقة بأدوات ذكية
أحد أبرز الأمثلة على هذا التقدم هو استخدام صور الشبكية وصور التصوير المقطعي للعين (OCT)، حيث تُغذى النماذج الذكية بآلاف الصور لتتعلم التمييز بين العين السليمة والعين المتأثرة. أجهزة مثل "SVOne"، وهي أجهزة محمولة تعتمد على مستشعرات موجية دقيقة، تستفيد من الذكاء الاصطناعي في الكشف عن عيوب الإبصار بشكل سريع ودقيق. ووفقًا لما أورده موقع AINEWS، تستخدم أدوات مثل "Vivior Monitor" خوارزميات ذكية لمراقبة السلوك البصري لدى الأطفال، مثل الوقت الذي يقضونه أمام الشاشات أو في القراءة، مما يساعد في رصد علامات قصر النظر قبل أن تتطور.
ولا يتوقف الأمر عند التشخيص، إذ تسهم النماذج الذكية أيضًا في تحليل عوامل الخطر المرتبطة بالمرض. عبر تحليل بيانات ضخمة تشمل التاريخ الوراثي والعوامل البيئية والسلوكية، تستطيع هذه النماذج التنبؤ بمستوى الخطورة لدى كل فرد، مما يسمح بوضع خطط وقائية مخصصة.
كما تمتد قدرات الذكاء الاصطناعي لتشمل التنبؤ بمستقبل الحالة المرضية. فبفضل تحليل بيانات عشرات الآلاف من المرضى، باتت الأنظمة قادرة على التنبؤ بكيفية تطور قصر النظر لدى المريض، واستباق مراحل التدهور. هذا النوع من التنبؤات يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في تحسين فعالية العلاج وتخصيصه.
تحديات ومعوقات
لكن هذه التقنيات، رغم تطورها، لا تزال تواجه تحديات كبيرة. جودة البيانات تمثل التحدي الأول، إذ إن أي خطأ أو تحيز في البيانات قد يؤدي إلى نتائج خاطئة. كما أن معظم النماذج تُبنى على بيانات مأخوذة من مستشفيات كبرى، مما يجعلها أقل دقة عند تطبيقها في عيادات أو مجتمعات صغيرة. هناك أيضًا صعوبة في قبول التشخيصات التي لا تكون مدعومة بتفسير سريري واضح، ولا يمكن تجاهل أهمية حماية خصوصية المرضى، خاصة في ظل استخدام كميات هائلة من البيانات الطبية الحساسة.
الأمل في الأفق
مع ذلك، يرى الباحثون أن المستقبل يحمل الكثير من الأمل. فمع تحسين جودة البيانات، وتطوير نماذج أكثر شفافية وتفاعلية، يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من الفحوصات البصرية الروتينية. إن دمج الذكاء الاصطناعي في طب العيون لا يعني الاستغناء عن الطبيب، بل يمثل خطوة نحو جعل الطب أكثر دقة وتوقعًا وإنسانية.
في النهاية، يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي لا يفتح فقط أعين الأجهزة على تفاصيل العين، بل يفتح أيضًا أبواب الأمل لملايين البشر في الحفاظ على نعمة البصر.
إسلام العبادي(أبوظبي)
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: ضعف البصر أمراض العيون الذكاء الاصطناعي العيون الذکاء الاصطناعی قصر النظر
إقرأ أيضاً:
فيديو.. مباراة تنس بلا نهاية بين روبوتات غوغل لتدريب الذكاء الاصطناعي
في صيف 2010، خاض لاعبا التنس جون إيسنر ونيكولا ماهو واحدة من أكثر المواجهات استنزافًا في تاريخ ويمبلدون، فقد استمرت المباراة 11 ساعة على مدار 3 أيام. وبعد أكثر من عقد، يخوض خصمان من نوع آخر مباراة لا تقل عنادًا، لكن هذه المرة داخل مختبرات ديب مايند التابعة لغوغل، وبلا جمهور.
فبحسب تقرير لموقع بوبيلار سينس (Popular Science)، تتحرك ذراعان روبوتيتان في مباراة تنس طاولة بلا نهاية في مركز الأبحاث جنوب لندن، ضمن مشروع أطلقته ديب مايند عام 2022 لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي عبر التنافس الذاتي المستمر. الهدف لا يقتصر على تحسين مهارات اللعب، بل يتعداه إلى تدريب خوارزميات قادرة على التكيف مع بيئات معقدة، مثل تلك التي تواجهها الروبوتات في المصانع أو المنازل.
من مناوشة بلا فائز إلى تدريب بلا توقففي بدايات المشروع، اقتصر التمرين على ضربات تبادلية بسيطة بين الروبوتين، من دون سعي لتحقيق نقاط. ومع الوقت، وباستخدام تقنيات التعلم المعزز، أصبح كل روبوت يتعلم من خصمه ويطوّر إستراتيجياته.
وعندما أُضيف هدف الفوز بالنقطة، واجه النظام صعوبة في التكيف، إذ كانت الذراعان تفقدان بعض الحركات التي أتقنتاها سابقًا. لكن عند مواجهة لاعبين بشريين، بدأت تظهر بوادر تقدم لافت، بفضل تنوع أساليب اللعب التي وفّرت فرص تعلم أوسع.
ووفق الباحثين، فازت الروبوتات بنسبة 45% من أصل 29 مباراة ضد بشر، وتفوقت على لاعبين متوسطين بنسبة بلغت 55%. فالأداء الإجمالي يُصنّف في مستوى لاعب هاوٍ، لكنه يزداد تعقيدًا مع الوقت، خصوصًا مع إدخال تقنيات جديدة لمراقبة الأداء وتحسينه.
عندما يعلّم الفيديو الذكاء الاصطناعيالتحسينات لم تتوقف على التمرين الفعلي، إذ استخدم الباحثون نموذج جيمناي (Gemini) للرؤية واللغة من غوغل لتوليد ملاحظات من مقاطع الفيديو الخاصة بالمباريات.
ويمكن للروبوت الآن تعديل سلوكه بناء على أوامر نصيّة، مثل "اضرب الكرة إلى أقصى اليمين" أو "قرّب الشبكة". هذه التغذية الراجعة البصرية اللغوية تعزز قدرات الروبوت على اتخاذ قرارات دقيقة خلال اللعب.
إعلان تنس الطاولة بوابة لروبوتات المستقبلتُعد لعبة تنس الطاولة بيئة مثالية لاختبار الذكاء الاصطناعي، لما فيها من توازن بين السرعة والدقة واتخاذ القرار. وهي تتيح تدريب الروبوتات على مهارات تتجاوز مجرد الحركة، لتشمل التحليل والاستجابة في الوقت الحقيقي، وهي مهارات ضرورية للروبوتات المستقبلية في البيئات الواقعية.
ورغم أن الروبوتات المتقدمة ما زالت تتعثر في مهام بسيطة بالنسبة للبشر، مثل ربط الحذاء أو الكتابة، فإن التطورات الأخيرة -كنجاح ديب مايند في تعليم روبوت ربط الحذاء، أو نموذج "أطلس" الجديد الذي قدّمته بوسطن ديناميكس- تشير إلى تقارب تدريجي بين أداء الآلة والإنسان.
نحو ذكاء عام قابل للتكيفيرى خبراء ديب مايند أن هذا النهج في التعلم، القائم على المنافسة والتحسين الذاتي، قد يكون المفتاح لتطوير ذكاء اصطناعي عام متعدد الاستخدامات. والهدف النهائي هو تمكين الروبوتات من أداء مهام متنوعة، ليس فقط في بيئات صناعية بل أيضًا في الحياة اليومية، بأسلوب طبيعي وآمن.
حتى ذلك الحين، ستبقى ذراعا ديب مايند في مباراة مفتوحة، تتبادلان الكرات والمهارات، في طريق طويل نحو مستقبل روبوتي أكثر ذكاء ومرونة.
من يمنح الإرهابيين تأشيرة عبور؟