الذكاء الاصطناعي يكشف خطر الإصابة بالسكري قبل الأعراض
تاريخ النشر: 3rd, August 2025 GMT
لتشخيص داء السكري من النوع الثاني أو ما قبل السكري، يعتمد الأطباء عادةً على قيمة مخبرية تُعرف باسم اختبار الهيموغلوبين الغليكوزيلاتي (HbA1c).
يقيس هذا الاختبار متوسط مستويات سكر الدم لدى الشخص خلال الأشهر القليلة الماضية. لكن اختبار الهيموغلوبين الغليكوزيلاتي (HbA1c) لا يمكنه التنبؤ بمن هو أكثر عرضة لخطر الإصابة بمرض السكري من النوع الثاني، أو من مرحلة ما قبل السكري إلى الإصابة بمرض السكري الكامل.
اكتشف علماء في مركز سكريبس للأبحاث في الولايات المتحدة مؤخرًا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه استخدام مجموعة من البيانات الأخرى، بما في ذلك مستويات الجلوكوز في الوقت الفعلي من أجهزة مراقبة قابلة للارتداء، لتوفير رؤية أكثر دقة لمخاطر الإصابة بمرض السكري.
يستخدم النموذج الجديد، الموصوف في مجلة Nature Medicine، بيانات جهاز مراقبة الجلوكوز المستمر (CGM) إلى جانب ميكروبيوم (مجموع الميكروبات المتعايشة مع إنسان) الأمعاء، والنظام الغذائي، والنشاط البدني، والمعلومات الجينية. يُشير هذا النموذج إلى العلامات المبكرة لخطر الإصابة بمرض السكري التي قد تغفلها اختبارات HbA1c القياسية.
يقول جورجيو كوير، المؤلف الرئيسي المشارك في الدراسة، ومدير الذكاء الاصطناعي والأستاذ المساعد للطب الرقمي في مركز سكريبس للأبحاث "أظهرنا أن شخصين بنفس درجة الهيموغلوبين السكري (HbA1c) قد يختلفان اختلافًا كبيرًا في مستويات المخاطر الأساسية". ويضيف "بجمع المزيد من البيانات، مثل المدة التي تستغرقها طفرات الجلوكوز للاختفاء، وما يحدث للجلوكوز خلال الليل، ونوع الطعام المتناول، وحتى ما يحدث في الأمعاء، يمكننا أن نبدأ بتحديد من هو على الطريق السريع للإصابة بمرض السكري ومن ليس كذلك".
يضيف إد راموس، المؤلف المشارك الرئيسي والمدير الأول للتجارب السريرية الرقمية في مركز سكريبس للأبحاث "في نهاية المطاف، يهدف هذا العمل إلى فهم أفضل للعوامل المسببة لتطور مرض السكري وكيفية التدخل مبكرًا في العيادة".
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي يكشف أمراض القلب من فحص شائع
في حين أن بعض التقلبات في نسبة السكر في الدم طبيعية تمامًا، خاصة بعد تناول الطعام، إلا أن ارتفاعات الجلوكوز المتكررة أو المبالغ فيها قد تكون علامة على أن الجسم يواجه صعوبة في إدارة السكر بفعالية. لدى الأشخاص الأصحاء، عادةً ما يرتفع سكر الدم وينخفض بسلاسة. ولكن لدى الأشخاص المعرضين لخطر الإصابة بمرض السكري، يمكن أن تصبح هذه الارتفاعات أكثر حدة أو تواترًا أو أبطأ في الشفاء، حتى قبل أن تكشف الفحوصات المخبرية الروتينية مثل HbA1c عن أي مشكلة. تُظهر الدراسة الجديدة أن تتبع هذه الديناميكيات اليومية يوفر رؤية أكثر تفصيلًا للصحة الأيضية للشخص، وقد يساعد في تحديد المشاكل مبكرًا.
هذه النتائج هي نتيجة برنامج بحثي رقمي استمر لسنوات عديدة يُسمى "دراسة التنبؤ بالاستجابة لسكر الدم". استخدمت الدراسة التواصل عبر وسائل التواصل الاجتماعي لتسجيل أكثر من 1000 شخص من جميع أنحاء الولايات المتحدة في تجربة سريرية عن بُعد. وشمل المشاركون أشخاصًا شُخِّصوا إما بمرحلة ما قبل السكري أو بمرض السكري، بالإضافة إلى أفراد أصحاء.
لمدة عشرة أيام، ارتدى المشاركون أجهزة مراقبة الجلوكوز المستمرة Dexcom G6، وتتبعوا وجباتهم الغذائية وممارسة الرياضة، وأرسلوا عينات من دمهم ولعابهم للتحليل. كما أتيحت للباحثين إمكانية الوصول إلى السجلات الصحية الإلكترونية للمشاركين، والتي تضمنت نتائج فحوصات المختبر السابقة والتشخيصات التي أجراها الأطباء.
يقول راموس "كان هذا جهدًا رائدًا حقًا في مجال التجارب السريرية عن بُعد. كان علينا تصميم دراسة يمكن للمشاركين إكمالها بأنفسهم بالكامل، من استخدام أجهزة الاستشعار إلى جمع العينات البيولوجية وشحنها، دون الحاجة إلى زيارة عيادة. تطلب هذا المستوى من المشاركة الذاتية بنية تحتية مختلفة تمامًا عن المعتاد".
باستخدام البيانات، درّب الباحثون نموذج ذكاء اصطناعي للتمييز بين المصابين بداء السكري من النوع الثاني والأفراد الأصحاء.
كانت إحدى أوضح مؤشرات خطر الإصابة بداء السكري، التي وجدها الباحثون، هي الوقت الذي يستغرقه ارتفاع سكر الدم للعودة إلى مستواه الطبيعي. لدى المصابين بداء السكري من النوع الثاني، غالبًا ما يستغرق انخفاض سكر الدم بعد الارتفاع 100 دقيقة أو أكثر، بينما يعود الأفراد الأصحاء إلى مستواهم الأساسي بشكل أسرع بكثير. ووجدت الدراسة أيضًا أن الأشخاص، الذين لديهم ميكروبيوم معوي أكثر تنوعًا ومستوى نشاط أعلى، يميلون إلى التحكم بشكل أفضل في نسبة الجلوكوز، في حين ارتبط معدل ضربات القلب أثناء الراحة المرتفع بمرض السكري.
الأهم من ذلك، أن نموذج الذكاء الاصطناعي لم يقتصر على اكتشاف المخاطر لدى الأشخاص الذين يعانون بالفعل من ارتفاع في مستوى الهيموغلوبين السكري (HbA1c). فعند تطبيقه على الأفراد في مرحلة ما قبل السكري، وجد أن بعضهم يبدو متشابهًا من الناحية الأيضية مع مرضى السكري، بينما يشبه آخرون الأفراد الأصحاء، على الرغم من تشابه قيمهم المخبرية. يمكن أن يساعد هذا المستوى من التفصيل الأطباء على تخصيص العلاج، بالتركيز على تغييرات نمط الحياة أو العلاجات المبكرة للمرضى الأكثر عرضة لتطور المرض.
في حين أن الدراسة الحالية كانت محددة زمنيا، يواصل الباحثون متابعة المشاركين لمعرفة ما إذا كانت تنبؤات النموذج تُترجم إلى تطور المرض في العالم الحقيقي. كما قاموا بالتحقق من صحة النموذج باستخدام مجموعة منفصلة من بيانات المرضى، مما يعزز إمكاناته للاستخدام السريري على نطاق أوسع.
يتصور الفريق أن الإصدارات المستقبلية من النموذج سيستخدمها الأطباء، أو حتى الأفراد الذين يستخدمون أجهزة مراقبة الجلوكوز المستمرة في المنزل، لتقييم المخاطر الأيضية ومراقبة كيفية تأثير الخيارات اليومية على مرض السكري.
يقول كوير "في النهاية، يتعلق الأمر بمنح الناس مزيدًا من المعرفة والتحكم"، مضيفا "لا يظهر مرض السكري فجأة في يوم من الأيام، بل يتطور ببطء. والآن، لدينا الأدوات اللازمة لاكتشافه في وقت مبكر والتدخل بشكل أكثر ذكاءً".
مصطفى أوفى (أبوظبي) أخبار ذات صلة
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: السكري الذكاء الاصطناعي السکری من النوع الثانی الإصابة بمرض السکری الذکاء الاصطناعی ما قبل السکری سکر الدم
إقرأ أيضاً:
الجدل الاقتصادي في شأن الذكاء الاصطناعي (2/5)
عبيدلي العبيدلي
خبير إعلامي
إذا كانت مواقف المؤيدين والمعارضين تتركز على الوظائف أو الكفاءة أو الاحتكار، فإن الجدل الاقتصادي الأعمق يدور حول قضايا بنيوية تمس طبيعة النظام الاقتصادي ذاته، ومفاهيم أساسية كالتوزيع، والملكية، والعدالة، والدخل، والقيمة. في هذا القسم، نسلط الضوء على أبرز هذه الإشكاليات التي أصبحت مركزية في تقييم الذكاء الاصطناعي اقتصاديًا.
توزيع الثروة: هل الذكاء الاصطناعي يُعيد إنتاج اللامساواة؟السؤال الجوهري الذي يطرحه النقاد هو: من المستفيد الحقيقي من القيمة الاقتصادية التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي؟ بينما تعد الشركات والمجتمعات بتحقيق مكاسب كبيرة من استخدام الذكاء الاصطناعي، فإن المؤشرات الواقعية تظهر أن هذه المكاسب تذهب أساسًا إلى فئة محدودة من ملاك رؤوس الأموال الرقمية، أي الذين يملكون الخوارزميات والبنى التحتية والبيانات.
تشير دراسة لمعهد ماكينزي (2022) إلى أن 90% من القيمة السوقية للذكاء الاصطناعي تتركز في 10% فقط من الشركات. وهذا يُعيد إنتاج نمط اقتصادي يقوم على التركز والاحتكار، ويُفاقم من فجوة الدخل داخل الدول وفيما بينها. في السياق ذاته، فإن الدول النامية التي لا تملك بنية تحتية رقمية متقدمة، ولا القدرة على تطوير نماذجها الخاصة، تجد نفسها خارج دائرة التراكم الرقمي.
ملكية البيانات: من يملك "النفط الجديد"؟
البيانات، في عالم الذكاء الاصطناعي، هي المادة الخام الأساسية. فكل خوارزمية تحتاج إلى تغذية مستمرة بالبيانات لتعمل وتتعلّم. والسؤال الذي يُطرح هنا: من يمتلك هذه البيانات؟ هل هو الفرد الذي يُنتجها من خلال استخدامه اليومي للتكنولوجيا؟ أم الشركات التي تجمعها وتحللها وتُحولها إلى أدوات تجارية؟
يُطالب عدد متزايد من المفكرين بضرورة الاعتراف بـ "حقوق ملكية البيانات الشخصية"، بمعنى أن الأفراد يجب أن يملكوا حق تقرير المصير بشأن بياناتهم، وأن يحصلوا على مقابل مالي مقابل استخدام شركات الذكاء الاصطناعي لتلك البيانات. هذا الطرح يُعيد طرح سؤال العدالة في الاقتصاد الرقمي: لا يمكن السماح بأن تُبنى مليارات الدولارات من الأرباح على بيانات الناس دون موافقتهم أو عائد عادل لهم.
الضرائب على الذكاء الاصطناعي: هل يجب أن تُعوّض الآلة الإنسان؟من أكثر الطروحات المثيرة للجدل ما طرحه بيل غيتس في عام 2017 حول فرض "ضريبة على الروبوتات". الفكرة تنطلق من فرضية أن الآلة التي تحل محل العامل البشري يجب أن تُعامل اقتصاديًا كما لو كانت موظفًا، وبالتالي يجب على الشركات التي تستخدمها أن تدفع مقابل ذلك لصندوق اجتماعي يُموّل برامج تدريب وإعادة تأهيل، أو يُستخدم لتوفير دخل أساسي للمواطنين المتضررين.
لكن معارضي هذه الفكرة يرون فيها عائقًا أمام الابتكار، ومحاولة لإبطاء التقدم التكنولوجي باسم العدالة. ويكمن التحدي في إيجاد معادلة ضريبية لا تُعيق الشركات الصغيرة عن استخدام التكنولوجيا، ولا تُشجع الاحتكار، بل تُعيد توزيع الأرباح المتولدة بطريقة عادلة.
مستقبل سوق العمل: من الوظيفة إلى المهارةفي ظل انتشار الذكاء الاصطناعي، لم يعد سوق العمل قائمًا على الوظائف الثابتة، بل على تجزئة المهارات. المفهوم الكلاسيكي للوظيفة كعقد طويل الأمد بين العامل والمؤسسة يفقد أهميته تدريجيًا، ويحل محله مفهوم العمل حسب الطلب (Gig Economy)، والعمل الحر عبر المنصات، والعمل المعتمد على المهارة الرقمية القابلة للتداول.
هذا التحول يحمل فرصًا (مثل المرونة) لكنه في المقابل يُضعف الاستقرار الاقتصادي للفرد، ويخلق طبقة "عمال رقميين بلا حماية"، لا يتمتعون بتأمين اجتماعي أو حقوق نقابية. وهنا يُطرح السؤال: هل سيبقى الاقتصاد يعمل وفق منطق "من يعمل، يحصل"، أم أن التحولات التقنية تستدعي إعادة النظر في العلاقة بين العمل والدخل؟
العدالة الجيلية والانتقال الرقميأخيرًا، من أكبر التحديات التي تُطرح في سياق الذكاء الاصطناعي هي العدالة بين الأجيال. فبينما يُجبر الجيل الحالي من العمال على التكيّف السريع مع أدوات جديدة، فإن النظم التعليمية في كثير من الدول لا تزال عاجزة عن إعداد الجيل القادم للتعامل مع هذا الواقع. يُظهر تقرير لليونسكو (2023) أن أقل من 25% من المدارس في الدول منخفضة الدخل تُوفر تعليمًا رقميًا كافيًا.
هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يهدد فقط التوازن الطبقي الحالي، بل ينذر بتعميق الفجوة بين جيل متمكن رقميًا وآخر مُهمش معرفيًا. وإذا لم يتم التعامل مع هذا التحدي بنظرة طويلة المدى، فقد نفقد أجيالًا كاملة من الفرص الاقتصادية المستقبلية.
الذكاء الاصطناعي في التطبيق الواقعي
النقاش النظري حول الذكاء الاصطناعي لا يكتمل دون العودة إلى الوقائع الفعلية التي تُجسد تأثيراته على الاقتصاد والمجتمع. في هذا القسم، نستعرض حالات واقعية من دول ومؤسسات وشركات دولية تُبيّن كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون قوة بناءة أو مدمّرة، حسب السياق السياسي والاجتماعي والتنظيمي الذي يُحيط به.
نماذج إيجابية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد
سنغافورة – استراتيجية وطنية لذكاء اصطناعي متمركز حول الإنسانمنذ عام 2018، أطلقت سنغافورة مبادرة “AI Singapore” لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاعات الحكومية والاقتصادية ذات الأولوية، مثل النقل، والصحة، والتعليم. تم تصميم الاستراتيجية لتكون شاملة ومراعية للجوانب الأخلاقية، حيث خضعت كل مبادرة لمراجعة مجتمعية قبل تنفيذها.
في قطاع النقل، ساعد الذكاء الاصطناعي في تخفيف الازدحام بنسبة 15% عبر إدارة ذكية لحركة المرور. وفي الرعاية الصحية، طورت الدولة نماذج تشخيص مبكر للسكري والسرطان باستخدام بيانات السكان، ما أسهم في تقليل كلفة العلاج طويل الأمد. النتيجة كانت زيادة الكفاءة وتحسين الخدمات دون التضحية بالعدالة الاجتماعية.
الهند – الذكاء الاصطناعي لخدمة المزارعين الصغارفي شراكة بين شركة Microsoft ووزارة الزراعة الهندية، تم تطوير نظام يستخدم الذكاء الاصطناعي لتوجيه المزارعين حول موعد الزراعة والحصاد، بناءً على بيانات الطقس والتربة والتاريخ الزراعي. المشروع استهدف صغار المزارعين الذين لا يمتلكون أدوات تحليلية.
النتائج أظهرت زيادة في المحصول الزراعي بنسبة تراوحت بين 20% و25%، وتقليص الهدر بنسبة 40%. هذه التجربة تُجسد كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخدم فئات مهمشة ويُسهم في تحقيق الأمن الغذائي.
كندا – تحسين الشمول المالي عبر خوارزميات تقييم ائتماني عادلةشركة “Zest AI” في كندا طورت نموذجًا لتقييم الجدارة الائتمانية قائمًا على الذكاء الاصطناعي، يعتمد على بيانات متنوعة بدلًا من التركيز التقليدي على الراتب وسجل الائتمان فقط. هذا التغيير مكّن الآلاف من الأفراد ذوي الدخل غير المنتظم من الوصول إلى القروض لأول مرة.
النتيجة كانت زيادة معدلات الموافقة على القروض بنسبة 25% دون ارتفاع ملحوظ في حالات التعثر، مما أثبت أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يُستخدم لإزالة الحواجز الاقتصادية بدلًا من ترسيخها.
نماذج سلبية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد
الولايات المتحدة – خوارزمية “COMPAS” في النظام القضائي والتمييز ضد السودنظام “COMPAS” طُور لتقدير احتمال عودة السجين إلى الجريمة، واستخدمته محاكم أمريكية لتقرير منح السراح المشروط. لاحقًا، كشفت منظمة ProPublica أن النظام يُظهر انحيازًا واضحًا ضد المواطنين الأمريكيين من أصول إفريقية، حيث يُقيّمهم بخطورة أعلى من البيض حتى في الحالات المتشابهة.
هذا النموذج يُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي، عند تدريبه على بيانات منحازة، أن يُعيد إنتاج العنصرية، ما يؤدي إلى إقصاء فئات كاملة من الفرص الاقتصادية والاجتماعية.
الصين – نظام “الائتمان الاجتماعي” والتحكم الاقتصادي عبر الذكاء الاصطناعياعتمدت الصين نظامًا للائتمان الاجتماعي يُقيّم سلوك المواطنين رقميًا بناءً على مدى التزامهم بالقوانين والمعايير الاجتماعية. يتم ذلك عبر مراقبة البيانات السلوكية من كاميرات المراقبة، والإنفاق، والحياة الرقمية. الحاصلون على تقييمات متدنية يُحرمون من شراء تذاكر القطارات، أو الحصول على قروض، أو حتى التوظيف في بعض المؤسسات.
هذا النموذج يوضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتحول إلى أداة لضبط المجتمعات وفرض السيطرة، وحرمان الأفراد من المشاركة الاقتصادية إذا لم يستوفوا معايير سياسية أو سلوكية.
أفريقيا جنوب الصحراء – الإقصاء بسبب الفجوة الرقميةرغم ما يحمله الذكاء الاصطناعي من وعود تنموية، فإن واقع الكثير من الدول الإفريقية يُظهر صورة مقلقة. ففي تقرير للبنك الإفريقي للتنمية (2022)، تبين أن 70% من سكان القارة لا يمتلكون مهارات رقمية أساسية، وأن أغلب الدول لا تملك بنية تحتية تؤهلها لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
نتيجة ذلك أن الشركات المحلية لا تستطيع المنافسة في السوق الرقمية، وأن الذكاء الاصطناعي يزيد من التبعية الاقتصادية للخارج بدلًا من أن يُقلصها.
رابط مختصر
مجمع شبرا للتأمين الصحي يحصد كأس التميز في تطبيق نظم الجودة اليابانية