إقبال كبير على معرض مؤتمر الطب المخبري وعرض أحدث الاجهزة المخبرية
تاريخ النشر: 16th, May 2025 GMT
دعاء القادري _ حيروت
إختتمت بصنعاء امس الخميس بنادي سام الترفيهي فعاليات أعمال مؤتمر الطب التشخيصي المخبري الخامس “الواقع والطموح”، الذي تنظمه وزارة الصحة والبيئة ممثلة بالمركز الوطني لمختبرات الصحة المركزية. خلال الفترة
١٣ _١٥ مايو ٢٠٢٤م
وقد ناقش المؤتمر علي مدي ثلاثة أيام بمشاركة ألف و500 مشارك من ذوي الاختصاص في الطب المخبري محلياً ودولياً وكوادر متخصصة وشركات ومؤسسات طبية، 31 ورقة عمل تتمحور حول أوضاع الخدمات التشخيصية المختبرية وخدمات نقل الدم وأنظمة الجودة الشاملة والعلاقة بين الطبيب والتقني المخبري
ومن الشركات الرائدة في الجمهورية ( والراعي الماسي ) للمؤتمر شركة ناتكو الرازي المحدودة حيث التقينا مع مدير المبيعات خالد قيس
الذي تحدث قائلا :
نحرص كل الحرص علي المشاركة في المؤتمرات العلمية الطبية باعتبارنا وكلاء للشركات عالمية حيث اننا نرفد السوق المحلية بكل الاجهزة والمستلزمات الطبية لما تتميز من دقة وكفاءة وجودة عالمية ، كما اننا نعمل علي رفع مستوي القطاع الطبي في بلادنا والعمل مع الجهات ذات العلاقة علي دعم القطاع الصحي في بلادنا وتخفيف المعاناة والعمل علي تتطوير الاجهزة المخبرية للطبيب والمريض مما يواكب كل جديد خدمة للمرضي ولهذا نوفر كل التقنيات التحليلية والتشخيصية الحديثة علي اعلي المستويات للمريض
كما تميزت شركة بن شرف الدين للتكنولوجيا الطبية (الراعي الفضي ) بتواجد كبير في المؤتمر ومديرها العام معاد شرف
وفي تصريح صحفي :
اكد مدير التسويق عبد الغني الزراري علي ضرورة التواجد في المؤتمرات العلمية الطبية التي تخدم بلادنا وتواكب كل التتطورات العلمية والتقدم في تكنولوجية الاجهزة الطبية حيت اننا متخصصين في هذا المجال الحيوي ولدينا جميع انواع لاجهزة المخبرية بالاضافة.
٧٠ الي ٨٠ ٪ في جميع محافظات الجمهورية حيث تتميز بالكفاءة والدقة وتكلفة إقل عن بقية الاجهزة الاوربية
المصدر: موقع حيروت الإخباري
إقرأ أيضاً:
ديب مايند تكشف عن AlphaEvolve.. نظام ذكاء اصطناعي لحل المسائل العلمية والرياضية
أعلنت شركة ديب مايند DeepMind، ذراع البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة جوجل، عن تطوير نظام جديد يدعى AlphaEvolve يهدف إلى التعامل مع مشكلات يمكن تقييم حلولها بشكل آلي، أي تلك التي تمتلك إجابات قابلة للقياس والاختبار رياضيا أو برمجيا.
وفقا لتصريحات الشركة، أظهر AlphaEvolve قدرة على تحسين بعض البنى التحتية التي تستخدمها جوجل في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
وتعمل ديب مايند حاليا على تطوير واجهة استخدام للنظام، مع التخطيط لإطلاق برنامج وصول مبكر لفئة مختارة من الباحثين الأكاديميين قبل طرحه بشكل أوسع.
آلية تقليل الهلوسةتعاني معظم نماذج الذكاء الاصطناعي من ظاهرة "الهلوسة"، أي تقديم معلومات غير دقيقة بثقة عالية نتيجة طبيعتها الاحتمالية، وظهرت هذه المشكلة بشكل أكبر مع النماذج الأحدث مثل o3 من OpenAI.
يحاول AlphaEvolve معالجة هذه المشكلة من خلال نظام تقييم آلي للنتائج، حيث يقوم النموذج بتوليد مجموعة من الحلول المحتملة، ثم ينتقدها ذاتيا، ليختار أفضلها بناء على دقة الإجابة، وهو نهج يعزز مصداقية المخرجات.
ورغم أن فكرة استخدام نماذج متعددة لتوليد وتقييم الحلول ليست جديدة، إلا أن ديب مايند تؤكد أن AlphaEvolve يتميز باستخدامه لنماذج "Gemini" المتطورة، مما يمنحه تفوقا على الأنظمة السابقة.
كيف يعمل AlphaEvolve؟يعتمد AlphaEvolve على مدخلات يقدمها المستخدم، تتضمن المشكلة الأساسية وربما تعليمات أو معادلات أو مقتطفات من الشيفرة البرمجية أو مراجع ذات صلة، لكن لا بد أن يرفق المستخدم آلية محددة لتقييم الحلول تلقائيا، مثل معادلة رياضية، كي يتمكن النظام من اختبار فعالية نتائجه.
نظرا لطبيعة هذه الآلية، يمكن استخدام AlphaEvolve فقط في مجالات محددة مثل علوم الحاسوب وتحسين الأنظمة، حيث تكون المعايير قابلة للقياس بدقة.
كما أن النظام لا يقدم شرحا لفظيا، بل يكتفي بإنتاج خوارزميات لحل المشكلات، ما يجعله غير مناسب للقضايا النظرية أو الإنسانية.
لاختبار النظام، طرحت ديب مايند عليه نحو 50 مسألة رياضية متنوعة في مجالات مثل الهندسة والتوافقيات، ووفقا لها، نجح AlphaEvolve في استرجاع أفضل الحلول المعروفة بنسبة 75%، بل وابتكر حلولا محسّنة في 20% من الحالات.
أما على الصعيد العملي، فطبقت الشركة النظام على تحسين كفاءة مراكز بيانات جوجل وتسريع عمليات تدريب النماذج، وكانت النتيجة أن AlphaEvolve قدم خوارزمية تمكنت من استعادة 0.7% من موارد الحوسبة عالميا لصالح جوجل، كما ساهم في تقليل وقت تدريب نماذج "Gemini" بنسبة 1%.
ورغم أن AlphaEvolve لم يحقق اكتشافات ثورية، فإن ديب مايند ترى فيه أداة قوية لتسريع العمل وتخفيف الضغط عن الخبراء، حيث يساعدهم على التركيز على مهام أكثر تعقيدا أو إبداعا، بدلا من استهلاك الوقت في التحسينات المتكررة.
وفي إحدى التجارب، اقترح النظام تحسينا في تصميم شريحة TPU المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، وهو التحسين ذاته الذي سبق أن اكتشفته أدوات أخرى.
موقف بنزيما من مواجهة الشباب