fbpx
Connect with us

دراسات وتقارير

تقرير: الذكاء الاصطناعي يدخل بقوة مجال صناعة الأدوية لتسريع التجارب السريرية

Avatar of هند عيد

Published

on

1 1628793

من المعروف أن صناعة الأدوية بحاجة دائماً إلى الابتكار. لهذا السبب، العديد من الشركات الرائدة في هذا القطاع تستثمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية التجارب السريرية.

عملية التغيير الراديكالية هذه تهدف إلى تحقيق فوائد طويلة الأمد، من تحسين جودة الأدوية التي تتوفر للمرضى، إلى تقليل الجهد والتكلفة التي تُصرَف في بحث وتطوير العلاجات الجديدة.

أهمية التجارب السريرية في صناعة الأدوية

ليست هناك شك في أهمية التجارب السريرية.

فهي الخطوة الأخيرة قبل الموافقة على أي دواء جديد، وقد تأخذ سنوات عديدة من البحث وراء الكواليس.

وفي هذه العملية الحيوية، يكون الذكاء الاصطناعي شريكاً ضرورياً يساهم في تسريع العملية وتحقيق نتائج أفضل.

التحديات التي تواجه عملية التجارب السريرية التقليدية

هناك العديد من التحديات التي تعيق العملية التقليدية للتجارب السريرية، منها التكلفة والزمن الطويل، وصعوبة جمع البيانات.

هنا يدخل الذكاء الاصطناعي في الصورة، حيث يستطيع تحليل عدد أكبر من البيانات بسرعة أكبر ودقة أعلى.

وبذلك، يوفر الذكاء الاصطناعي الفرصة لشركات الأدوية لتقليل العوائق وتحسين النتائج.

الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في صناعة الأدوية

تتطور التقنيات بسرعة هائلة في السنوات الأخيرة، وإحدى النتائج هي ازدياد قدرات الذكاء الاصطناعي.

يحظى الذكاء الاصطناعي بجانب  الذكاء البشري، ويُستخدم على نطاق واسع في العديد من الصناعات، بما في ذلك صناعة الأدوية.

فهم تقنية الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو فروع علم الحواسب والذي يقوم على تقديم أنظمة تحاكي ذكاء البشر، بمعنى أنه يتعلم من الخبرات ويحسن من أدائه.

فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في تسريع التجارب السريرية

شركات الأدوية الكبرى مهتمة بشكل متزايد بالذكاء الاصطناعي بفضل الفوائد التي يمكن أن يقدمها.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينقل التجارب السريرية إلى مرحلة جديدة من خلال التأكد من أن الأدوية مفيدة وآمنة من خلال اختبارها بأكثر فعالية وسرعة.

بفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم من البيانات وربط الأنماط، يتم تقليل مدة الأمد الزمني للتجارب السريرية وزيادة فعاليتها بسرعة وكفاءة أكبر.

تجارب سريرية محسنة بالذكاء الاصطناعي

ذات يوم، اعتُبر الذكاء الاصطناعي بمثابة استخدامات جانبية في الصناعات الهامة، لكن أصبح الآن في مقدمة الابتكارات العلمية في  صناعة الأدوية.

استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الدراسات السريرية

يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة والدقة في تصميم الدراسات السريرية، مما يقلل من الوقت والتكلفة والجهد المطلوبين لاكتشاف العلاجات الجديدة.

تحليل البيانات واستخلاص المعلومات بفضل الذكاء الاصطناعي

بطبيعة الحال، يتطلب مجال الصناعات الدوائية الكثير من تحليل البيانات، ولحسن الحظ، للذكاء الاصطناعي قدرة فائقة على تحليل هذه البيانات واستخلاص بعض المعلومات التي قد تكون مفيدة بشكل غير متوقع.

التحديات والمخاوف المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية

تحولت شركات الأدوية الكبرى منذ مدة طويلة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في محاولة لتسريع التجارب السريرية، لكنها أيضًا تواجه تحديات من ضمنها:

الأمان والخصوصية

قضية الأمان: بينما يمكن للذكاء الاصطناعي توفير الكثير من الوقت، يمكن أيضًا أن يكون مصدر للقلق من حيث الأمان. من المهم لشركات الأدوية التأكد من أن البيانات كلها محمية، وأنها ليست فقط آمنة، بل أيضا دقيقة ومحدثة.

التنبؤ والتحكم الكامل بنتائج التجارب السريرية

التحكم الكامل: والقضية الثانية الرئيسية هي التحكم الكامل بنتائج التجارب السريرية. مع التقدم في الذكاء الاصطناعي، لا يزال يتعين على شركات الأدوية أن تتبع النتائج وتتأكد من أن التجارب تجري بشكل صحيح.

هذا التحكم الدقيق ليس فقط أمرًا هامًا من منظور الأمان، ولكنه أيضًا مفتاح لجمع البيانات الكاملة واستخدامها لتطوير أدوية جديدة.

نماذج ناجحة لشركات الأدوية الكبرى في استخدام الذكاء الاصطناعي

مع التحديات الهائلة المواجهة في عالم الرعاية الصحية، أصبحت الشركات الكبرى للأدوية تتجه لاستخدام الذكاء الاصطناعي بهدف تحقيق العديد من الانجازات، مثل تحسين العمليات الداخلية وتسريع التجارب السريرية.

دور جونسون آند جونسون في تحسين عملية التجارب السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي

جونسون آند جونسون، واحدة من أكبر شركات الأدوية في العالم، استثمرت كثيرا في الذكاء الاصطناعي، وأسفر ذلك عن تحسين المعايير وزيادة الكفاءة في التجارب السريرية.

تجارب سريرية سريعة وفعالة لشركة بيزر

بالنسبة لشركة بيزر فإنها تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحقيق تجارب سريرية أسرع وأكثر فعالية.

إن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرع من عملية البحث والتطوير ويحقق نتائج موثوقة بشكل أكبر في تطوير الأدوية الجديدة.

دراسات وتقارير

احتمالات: AMD تفوت فرصة الترقية الكبيرة لأجهزة الألعاب المحمولة المقبلة

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

AMD تفوت فرصة الترقية الكبيرة لأجهزة الألعاب المحمولة المقبلة

هناك احتمالية حول AMD تفوت فرصة الترقية مؤخرا عن معالجاتها الجديدة من طراز Fire Range المعتمدة على بنية Zen 5 وقد ظهرت بعض التفاصيل المثيرة للاهتمام حول وحدات المعالجة المركزية القادمة المصممة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للألعاب.

ويقال إن هذه المعالجات ستستخدم نفس حزمة FL1 مثل وحدات المعالجة المركزية Ryzen 7040HX المعروفة باسم Dragon Range وفقا لتسريب موثوق به على منتديات Weibo.

AMD تفوت فرصة الترقية

لطالما كان التوافق بين الدبابيس أمر حيوي لشركة AMD ليس فقط لتوسيع استخدام المعالجات في أجهزة الكمبيوتر المكتبية ولكن أيضا لتسهيل التحديثات في أجهزة الكمبيوتر المحمولة وعلى الرغم من أن هذه المعلومات مجرد شائعة إلا أنها تتناسب تماما مع استراتيجية AMD في قطاع أجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للألعاب.

المشكلة تكمن في أن AMD قد تتمكن من شحن هذه المعالجات بسرعة كبيرة مما قد يجعلها تفوت فرصة الترقية الكبيرة في وحدات معالجة الرسومات التي نتوقع رؤيتها في أجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للألعاب العام المقبل مع وحدات معالجة الرسومات من سلسلة RTX 50.

الاختلاف بين Fire Range و Ryzen AI 300

لا ينبغي الخلط بين معالجات Fire Range ومجموعة معالجات Ryzen AI 300 التي سيتم إطلاقها قريبا وعلى الرغم من أن كلا المجموعتين تستخدم بنية Zen 5، فإن Fire Range مخصصة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة ذات الطاقة العالية وخاصة المخصصة للألعاب كما نتوقع أن نرى هذه المعالجات بعد بضعة أشهر من الدفعة الأولى من معالجات AMD ومع ذلك قد تغير AMD جدول إصدارها كما فعلت في الماضي لذا ليس من المؤكد أن نرى Fire Range قبل نهاية العام.

الجدول الزمني لإصدار المعالجات ليس هامًا فقط لشركة AMD، بل أيضًا لصانعي أجهزة الكمبيوتر المحمولة. إذا كانت Fire Range متوافقة من دبوس إلى دبوس، فإن ذلك سيسمح للمصنعين بإدراج المعالجات الجديدة دون الحاجة إلى تغيير تصميم الأجهزة الداخلية. وعلى الجانب الآخر، من المحتمل أن تكون وحدات معالجة الرسوميات من سلسلة RTX 50-series من Nvidia بحاجة إلى تصميم داخلي جديد، مما يفرض على المصنعين إعادة تصميم الأجهزة.

AMD تفوت فرصة الترقية: التوقيت والتوقعات المستقبلية

هذا التوقيت قد يكون محرج بعض الشيء لكنه لا يعني أننا لن نرى وحدات المعالجة المركزية Fire Range في أجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للألعاب المزودة بوحدات معالجة رسومية من سلسلة RTX 50 ومن المرجح أن نرى هذه الترقية بعد طرح الأجهزة المحمولة الأولى التي ستستخدم في البداية وحدات معالجة رسومية من سلسلة RTX 40 خاصة إذا تم إصدارها قبل نهاية العام.

في الوقت الحالي لا يزال موعد إطلاق وحدات معالجة الرسوميات RTX 50-series من Nvidia غير واضح ولكن نعلم أنها قادمة قريبا وعادة ما تصل وحدات معالجة الرسوميات للأجهزة المكتبية أولا من Nvidia لذا ما لم تغير الشركة استراتيجيتها بشكل كبير فلا نتوقع ظهور وحدات معالجة الرسوميات RTX 50-series للأجهزة المحمولة قبل مرور بضعة أشهر على ظهور بطاقات سطح المكتب الأولى.

Continue Reading

أخبار الشركات

Southwest Airlines تقدم مقاعد مخصصة ابتداء من 2025

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

Southwest Airlines تقدم مقاعد مخصصة ابتداء من 2025

أعلنت شركة Southwest Airlines يوم الخميس عن تغيير جذري في نموذجها التشغيلي حيث ستبدأ في بيع المقاعد المخصصة على جميع طائراتها اعتبارا من العام المقبل وهذه الخطوة تمثل تحول كبير لشركة طيران اعتمدت على نموذج المقاعد المفتوحة طوال 53 عامًا من تاريخها.

الاستجابة لرغبات عملاء Southwest Airlines وتقديم مقاعد مخصصة

أوضحت شركة Southwest Airlines في بيانها على الإنترنت أن القرار جاء بعد استماع مكثف لآراء العملاء وإجراء بحوث واسعة النطاق حيث أشارت البيانات إلى أن 80% من عملاء Southwest Airlines الحاليين و86% من العملاء المحتملين يفضلون الحصول على مقاعد مخصصة خاصة خلال الرحلات الطويلة كما كشفت الشركة أن السبب الرئيسي لترك العملاء هو عدم توفر المقاعد المخصصة.

إلى جانب تقديم المقاعد المخصصة أعلنت Southwest Airlines أيضا أنها ستوفر مقاعد مميزة بمساحة أكبر للأرجل وهذه المقاعد ستشكل حوالي ثلث المقاعد في أسطول الطائرات وهي تتماشى مع معايير الشركات المنافسة في صناعة الطيران للطائرات ذات البدن الضيق وهذه الخطوة تهدف إلى تلبية رغبات الركاب الذين يفضلون خيارات الترقية رغم أن ذلك يتطلب تعديلات على أسطول الطائرات الحالي.

ردود الفعل المختلطة علي أعلان شركة Southwest Airlines

على الرغم من الحماسة التي أبدتها الشركة تجاه هذه التغييرات إلا أن هناك بعض العملاء الذين عبروا عن خيبة أملهم عبر الإنترنت وكتب أحد مستخدمي X تويتر سابقا: بصفتي عميل مخلص لشركة Southwest أكره هذا التغيير والسبب وراء سفري مع Southwest Airlines هو أنها رخيصة ويمكنني اختيار مقعدي فإذا لم يعجبك الأمر سافر على شركة طيران أخرى.

بينما علق مستخدم آخر بأن هذه الخطوة مدفوعة بالجشع قائلا: لقد أنهت شركة Southwest Airlines سياسة المقاعد المفتوحة وسيتعين عليك الآن الدفع مقابل مقاعد جيدة وهذه نهاية عصر جميل.

على الرغم من ردود الفعل المتباينة فإن شركة Southwest Airlines ترى أن هذه التغييرات ستكون إيجابية وتدعمها أبحاث مكثفة حيث أكد بوب جوردان رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي للشركة أن الانتقال إلى المقاعد المخصصة وتقديم خيارات مساحة الأرجل المتميزة سيكون بمثابة تغيير تحويلي يمس جميع جوانب الشركة تقريبا.

واخيرا تسعى Southwest Airlines من خلال هذه الخطوة إلى تحسين تجربة العملاء وتلبية تطلعاتهم مما يعكس التزام الشركة بتقديم خدمات متطورة ومتميزة تواكب احتياجات السوق المتغيرة.

Continue Reading

دراسات وتقارير

مقارنة شاملة بين ChatGPT وCopilot: أيهما الأفضل لمهامك؟

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

مقارنة شاملة بين ChatGPT وCopilot أيهما الأفضل لمهامك

مع تزايد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات أصبح من الضروري اختيار الأداة الأنسب بين الخيارات المتاحة وتبرز في هذا السياق أداتان رئيسيتان هما ChatGPT وCopilot من Microsoft.

وعلى الرغم من أن كلا الأداة يستخدم نموذج GPT-4 إلا أن هناك اختلافات ملحوظة في الوظائف والميزات وفي هذه المقالة سنقوم بتفصيل الجوانب المختلفة لكل من ChatGPT وCopilot لمساعدتك في تحديد أيهما يناسب احتياجاتك بشكل أفضل.

خيارات التسعير والاشتراك في ChatGPT وCopilot

الخيارات المجانية

يتوفر كل من ChatGPT وCopilot في نسخ مجانية لكن هذه النسخ تأتي بميزات محدودة فعلى سبيل المثال لا يتيح ChatGPT للمستخدمين الوصول إلى مولد الصور Dall-E في النسخة المجانية وهو ما يتطلب الاشتراك في النسخة المدفوعة ومن ناحية أخرى يحدد Copilot عدد الدردشات اليومية 300 ويضع قيود على عدد الدورات لكل دردشة بالإضافة إلى حجم الملفات المرفوعة.

الاشتراكات الشهرية

تقدم كل من OpenAI وMicrosoft خيارات اشتراك شهرية للمستخدمين الفرديين حيث يكلف كل من ChatGPT Plus وCopilot Pro حوالي 20 دولار أمريكي شهريًا مع فترة تجربة مجانية في الشهر الأول وتتيح هذه الاشتراكات الوصول إلى نموذج GPT-4 وتضيف ميزات إضافية لمزيد من التحسين.

الاشتراكات للمؤسسات

للمؤسسات الصغيرة تقدم OpenAI وMicrosoft خطط اشتراك خاصة وتتراوح تكلفة الاشتراك في ChatGPT Plus Teams من 25 إلى 30 دولار شهري لكل مستخدم حسب طريقة الدفع سواء شهرية أو سنوية وفي المقابل تكلف خدمة Team Copilot 30 دولار شهري لكل مستخدم أما بالنسبة للشركات الكبيرة توفر كل من OpenAI وMicrosoft خطط خاصة للحسابات الكبرى ويتطلب الأمر التواصل المباشر مع الشركات للحصول على تفاصيل الأسعار.

مزايا Copilot الفريدة

أحد أبرز مزايا Copilot هو قدرته على إنشاء صور للمستخدمين في النسخة المجانية وهي ميزة غير متوفرة في ChatGPT بدون اشتراك مدفوع بالإضافة إلى ذلك يتمتع Copilot بميزة التكامل مع مجموعة برامج Microsoft 365 بما في ذلك Word وExcel وPowerPoint وOutlook وOneNote وهذا التكامل يسهم في تحسين سير العمل ويوفر تحليلات حية للمستندات والمراسلات وهي ميزة غير متوفرة حاليا في ChatGPT Plus.

مزايا ChatGPT

في حين أن ChatGPT قد يفتقر إلى التكامل مع نظام بيئي محدد للبرامج إلا أنه يتمتع بميزة التنوع الكبير في المواضيع التي يمكنه التعامل معها ويعتبر ChatGPT مساعد عام بارع في مناقشة مجموعة واسعة من المواضيع خاصة تلك التي لا تتعلق بالترميز كما يدعم ChatGPT عدد أكبر من اللغات مقارنة Copilot حيث يدعم حوالي 80 لغة بينما يدعم Copilot حوالي 28 لغة.

مقارنة أداء كل من ChatGPT وCopilot

من حيث السرعة تتطابق كل من ChatGPT وCopilot بشكل كبير نظرا لاستخدامهما نفس نموذج GPT-4 فعلى سبيل المثال عند حساب احتمال اختيار كرة حمراء عشوائي من مجموعة معينة قدمت كلتا الأداتين الإجابة الصحيحة 11/42 مع إضافة Copilot نسبة مئوية لتوضيح الإجابة بشكل أفضل.

تظهر الاختلافات بين ChatGPT وCopilot بوضوح عند معالجة الأسئلة الفلسفية فقد قدم Copilot قائمة أمثلة تتعلق بسلوكيات الدماغ التي تؤثر على فهمنا للواقع بينما قام ChatGPT بشرح وجهات نظر مختلفة حول الفلسفة من الروحانية إلى العلمية والنفسية.

وعند طلب إنشاء كود بايثون لحساب عدد الكلمات في مستند تبنى ChatGPT وCopilot نهجين مختلفين فقد صمم ChatGPT نص برمجي يتضمن معالجة الأخطاء بينما قام Copilot أولا بتنظيف النص من علامات الترقيم والأرقام وعلى الرغم من اختلاف الأساليب فقد استخدم كل منهما أداة قياس طول السلسلة len في Python لتحقيق النتيجة المطلوبة.

Continue Reading

Trending