كيف يمكن توظيف الذكاء الاصطناعي في الحرب ضد فيروس كورونا؟

 

يستخدم الذكاء الإصطناعي في كثير من المجالات على سبيل المثال: المجالات الأمنية والترفيهية وأيضا الطبية.

ولذلك يتم الإعتماد حاليا على الذكاء الاصطناعي في مكافحة جائحة فيروس كورونا وتعقب إنتقال العدوى بإستخدام علم البيانات.

الوباء الناجم عن كورونا هو أول أزمة عالمية للصحة العامة في القرن الحادي والعشرين. واليوم ، يتم استخدام تكنولوجيا الثورة الصناعية الرابعة مثل  الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات و "التعلم الآلي" و "البيانات الضخمة" عبر مجموعة واسعة من المجالات للتنبؤ بالسيناريوهات المختلفة التي تسببها الأزمة الصحية وتفسيرها وكيفية إدارتها. حيث يُستخدم الذكاء الاصطناعي لدعم ومساعدة متخذي القرارات.

وفي سياق الوباء ، تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في ثلاثة مجالات:

1-      في أبحاث الفيروسات وتطوير الأدوية واللقاحات ؛

2-      في إدارة الخدمات والموارد في مراكز الرعاية الصحية ؛ و

3-      في تحليل البيانات لدعم قرارات السياسة العامة التي تهدف إلى إدارة الأزمة ، مثل التدابير الإحترازية.

ومع ذلك لا يزال هناك العديد من الأسئلة التي لم تتم الإجابة عليها حول الفيروس. ولذلك يعمل العلماء من شركة DeepMind المملوكة لشركة Google على التنبؤ بتركيبة البروتين في الفيروس التاجي الجديد ، وهو أمر أساسي لفهم كيفية تطوره وكيفية التحكم فيه بشكل أفضل لكي يتم تطوير لقاح من خلال دمج نتائج هذه الأبحاث مع نتائج مشاريع بحثية أخرى.

كانت فكرة الإغلاق على نطاق واسع تبدو غير منطقية خصوصا في المراحل الأولية خلال هذه الأزمة ، حيث طُلب من أكثر من نصف سكان العالم بالبقاء في منازلهم كما فرضت المدن الإغلاق الجماعي للمحلات التجارية والمدارس.

ما هو السبب الرئيسي وراء هذه القرارات؟

 الحد من تنقل الأشخاص والتفاعلات الاجتماعية لإبطاء انتشار الفيروس ومنع الأنظمة الصحية من الانهيار.

كيف تم اتخاذ مثل هذه القرارات العامة؟

توضح أوليفر: "لقد أنشأنا نموذجًا للتنقل البشري لكي نتمكن من قياس أثر التنقل أثناء حالة الإغلاق وفهم نوع التنقل ثم تم الحد منه واتخاذ قرارات معتمدة على البيانات المتاحة لنا".

في المرحلة الثانية ، سيتم تقييم كل من نماذج التنقل ونتائجها مع نماذج وبائية ، والتي يتم استخدامها لتتبع كيفية تطور الوباء مع مراعاة عدد الأفراد المعرضين للمرض (أي لم يصابوا بعد) ، عدد الأفراد المصابين والقادرين على نشر المرض ، وعدد الأفراد الذين تعافوا. يسمح هذا النموذج بتحديد حجم الحركة والتنبؤ بمدى سرعة انتشار الوباء.

يشمل الجزء الثالث من المشروع إجراء مسح لفهم أوضاع المواطنين وسلوكهم الاجتماعي والوضع الصحي والأثر الاقتصادي للقرارات العامة بشكل أفضل.

ويوضح هذا المشروع بوضوح كيف يمكن للمجتمع وكذلك الإدارات العامة الاستفادة من استخدام الذكاء الاصطناعي. "كيف يجب أن يتحولوا ليصبحوا أكثر كفاءة من خلال اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات والأدلة" ، كما أوضحت أوليفر حيث قالت "تتيح لنا خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تشخيص وتخصيص الرعاية الطبية وخطط المتابعة للحصول على نتائج أفضل"

في مجال الرعاية الصحية الأولية ، كان على الفرق الطبية المتخصصة في الأمراض المعدية وعلماء الأوبئة والعديد من الخبراء الاستعداد لشيء جديد: أزمة صحية واسعة النطاق ناجمة عن فيروس شديد العدوى.

حاليا وفي كثير من الحالات ، تتخذ قرارات بشأن اكتشاف الحالة ، ووصفة العلاج وإجراءات وحدة العناية المركزة بدون توفر المعرفة أو الأدلة المطلوبة. ويوم بعد يوم تثبت علوم البيانات والبيانات الضخمة أنها ذات قيمة عالية لتحسين إدارة المستشفيات.

يقول أنجيل دييز ، الرئيس التنفيذي لشركة Ubikare ، وهو تطبيق للرعاية الصحية المنزلية للمسنين: "تتيح لنا خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تشخيص وتخصيص خطط الرعاية الطبية والمتابعة للحصول على نتائج أفضل".

"مع إنتشار فيروس كورونا ، تركز الشركة على فهم أفضل لكيفية عمل المستشفيات ومساعدتها على تقديم خدماتها بشكل أفضل. لقد حققوا ذلك من خلال تكييف برامجهم واستبياناتهم وتشخيصاتهم وخوارزمياتهم المختلفة."

 

كيف يتم التعلم من إنتشار فيروس كورونا والإستفادة من هذه المعرفة في المستقبل؟

هناك سؤالان رئيسيان يحيطان بـ فيروس كورونا هما:

1-      متى ستعود الأشياء إلى طبيعتها؟

2-      هل يجب علينا الاستعداد لموجات لاحقة أو جديدة من عدوى فيروسات التاجية؟

على الرغم من أن لا أحد لديه الجواب النهائي ، ولكن بفضل تحليل البيانات ، يمكننا أن نفهم بشكل أفضل ما حدث وكيف حدث. ومعرفة عملية لإدارة أزمات مماثلة في المستقبل.

غالبًا ما يكون أفضل أفضل مصدر للبيانات هو نشاطات المواطنين التي يمكن أن تساعد في قياس تأثير الفيروس.

يشرح ألفارو مارتين ، الرئيس العالمي لإستراتيجية البيانات في BBVA: " التعاون بين الكيانات والشركات العامة والخاصة ، بما في ذلك المؤسسات الأكاديمية ، ضروري لتمكين الوصول إلى هذه المصادر وتحويل البيانات إلى معرفة قابلة للتنفيذ لاتخاذ قرارات يمكن أن تساعد في تحسين الوضع. "

وتقول أوليفر ، التي تعتبر استجابة كوريا الجنوبية كمعيار ذهبي في الجاهزية "آمل أن تكتمل كل البنية التحتية والعمليات لضمان سهولة وسرعة الإجراءات وزيادة كفاءتها حال حدوث وباء أخر".

إعتمدت الأزمات الصحية في وقت سابق - تفشي فيروس سارس - على التكنولوجيا لاحتواء الفيروس بنجاح. “كان أحد الإجراءات التي قاموا بتنفيذها في أعقاب الأزمات الصحية السابقة هو الاستعداد الرقمي لاحتمال انتشار وباء ثالث. عندما ضرب الفيروس التاجي ، كان لديهم بالفعل البنى التحتية التي تفتقر إليها العديد من البلدان الأخرى ، وربما لعبت هذه البنى التحتية دورًا رئيسيًا في مساعدة الدول على إبقاء المرض بعيدًا.

 

المصادر:

https://www.bbva.com/en/how-artificial-intelligence-can-help-fight-covid-19/

 https://abopress.blogspot.com/2021/02/blog-post_18.html

#digitaltransformaton

#artificialintelliegence

#Covid19