يعمل فريق NeurEYE البحثي في إسكتلندا على تطوير تقنية مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف علامات الخَرَف المبكر من خلال فحص العين. وفقًا لتقرير نشرته هيئة الإذاعة البريطانية (BBC)، تُظهر العين مؤشرات قد تدل على الخَرَف قبل ظهور الأعراض الأخرى، مما يجعلها أداة فعّالة للتشخيص المبكر والتدخل السريع.

الذكاء الاصطناعي يكشف عن طريقة مبتكرة لاكتشاف الخَرَف المبكر

يستند الفريق في تطوير هذه التقنية إلى صور شبكية العين لتدريب برنامج الذكاء الاصطناعي، الذي يُستخدم لتحليل الأوعية الدموية في العين للكشف عن علامات قد تشير إلى بداية الخَرَف. ويجمع الفريق قاعدة بيانات ضخمة تضم نحو مليون صورة من مراكز البصريات في جميع أنحاء إسكتلندا، مما يجعلها واحدة من أكبر قواعد البيانات من نوعها على مستوى العالم.

الذكاء الاصطناعي يكشف عن طريقة مبتكرة لاكتشاف الخَرَف المبكر

أهمية العين في تشخيص الخَرَف

أوضح البروفيسور بالجين ديلون، أستاذ طب العيون السريري في جامعة إدنبرة وأحد قادة الفريق، أن العين تكشف عن معلومات بيولوجية قيّمة لصحة الدماغ. وقال: “يمكننا استخدام معدات بسيطة ومنخفضة التكلفة في مراكز البصريات لفحص الشبكية، وهذه الصورة البسيطة قد تُستخدم للتنبؤ بالتغيرات الدماغية المستقبلية”.

• عودة تطبيق CapCut إلى الولايات المتحدة تفاصيل الحظر والعودة

الخَرَف: الأعراض والتحديات

الخَرَف هو مصطلح يُستخدم لوصف مجموعة من الأعراض التي تؤثر على الذاكرة والتفكير والقدرات الاجتماعية مع تقدم العمر. ورغم عدم وجود علاج نهائي للمرض حتى الآن، إلا أن الكشف المبكر يمكن أن يساعد في إدارة الحالة بشكل أفضل، مما يتيح للمرضى العلاج في مراحل مبكرة وتقليل تأثير الخَرَف على حياتهم.

• NVIDIA تحدث ثورة في الألعاب – زعيم ذكاء اصطناعي يتحدى اللاعبين في MIR5

التأثير الاجتماعي والاقتصادي للمرض

وفقًا لـ Dementia UK، المؤسسة الخيرية المتخصصة في مرض الخَرَف، فإن واحدًا من كل 14 شخصًا في سن الـ 65 يعاني من الخَرَف، بينما يرتفع المعدل إلى واحد من كل 6 أشخاص عند بلوغ سن الـ 80 عامًا. وبالتالي، فإن تطبيق هذه التقنية على نطاق واسع سيكون له تأثير إيجابي كبير على المجتمع، حيث سيسهم في تحسين حياة العديد من الأشخاص المتأثرين بالمرض.

• الذكاء الاصطناعي يكشف عن طريقة مبتكرة لاكتشاف الخَرَف المبكر

خطط المستقبل والتطبيقات المحتملة

يخطط فريق NeurEYE لإطلاق نموذج أولي من هذه التقنية في نهاية العام الحالي، مع بدء تطبيقها في مراكز البصريات في المملكة المتحدة بحلول عام 2026. وبينما يُثير الذكاء الاصطناعي بعض المخاوف حول تأثيره على سوق العمل، فإن استخدامه في الطب يظهر الوجه الإيجابي والمهم لهذه التكنولوجيا في تحسين حياة الناس.

شهد العالم في السنوات الأخيرة تحولًا كبيرًا في الأبحاث العلمية، حيث أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) محركًا رئيسيًا في اكتشافات جديدة وتطبيقات مبتكرة. في عام 2024، وُصف بأنه عام الذكاء الاصطناعي في العلوم، مع منحه جوائز نوبل في الفيزياء والكيمياء لأبحاث أسهمت في توظيف تقنيات AI بشكل غير مسبوق. ولكن، كيف يغير الذكاء الاصطناعي وجه البحث العلمي؟ وما هي الفرص والتحديات التي يواجهها؟

الذكاء الاصطناعي ومستقبل البحث العلمي كيف يعيد تشكيل ملامحه

منحت جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024 لكل من جون هوبفيلد وجيفري هينتون على تطوير الشبكات العصبية الاصطناعية، التي تُعد أساس الذكاء الاصطناعي الحديث. في مجال الكيمياء، كرّمت الجائزة فريق “ديب مايند” لتطوير نموذج AlphaFold القادر على التنبؤ ببنية البروتينات، وهو إنجاز حل معضلة علمية استمرت نصف قرن.

الذكاء الاصطناعي ومستقبل البحث العلمي كيف يعيد تشكيل ملامحه

رغم أن الجائزة في الكيمياء ركزت على النتائج العلمية، إلا أنها أبرزت كيف أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في فهم التحديات العلمية، مما يمثل نقلة نوعية في البحث الأكاديمي.

تحقيق أداء يتجاوز القدرات البشرية

لم يبدأ دور الذكاء الاصطناعي حديثًا، بل كان له جذور في السنوات الماضية. في عام 2015، تجاوز نظام ResNet أداء البشر في تصنيف الصور. تبعه إنجاز RoBERTa من “ميتا” في 2019 بتفوقه على القدرات البشرية في فهم النصوص.

• NVIDIA تحدث ثورة في الألعاب – زعيم ذكاء اصطناعي يتحدى اللاعبين في MIR5

ساعدت هذه الأنظمة في فتح آفاق جديدة للبحث العلمي، مثل تحليل صور الأقمار الصناعية لدراسة الفقر أو الكشف المبكر عن السرطان باستخدام الصور الطبية. كما أدت إلى تقليل التكاليف وزيادة موضوعية النتائج.

دور الذكاء الاصطناعي في فهم البيانات المعقدة

لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على جمع البيانات، بل يشمل تحليلها لفهم الأنظمة المعقدة. على سبيل المثال، يساعد في توقع أنماط الطقس أو دراسة بنية البروتينات.

أما في العلوم الاجتماعية، فيسهم AI في فهم العلاقات السببية بين الظواهر، مثل تحليل أثر سياسات اقتصادية على المجتمع، وهو أمر يتطلب منهجيات دقيقة لفهم ما يُعرف بـ”المسار الافتراضي”.

• كانون تطلق تطبيق Live Switcher Mobile لتبسيط البث المباشر لصناع المحتوى

التحديات المستقبلية: احتكار المعرفة

رغم الفوائد الكبيرة، يثير الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي مخاوف بشأن احتكار المعرفة. المؤسسات الكبرى مثل جوجل ومايكروسوفت تهيمن على تطوير هذه التقنيات، مما يجعل المؤسسات الأكاديمية الصغيرة في وضع غير متكافئ.

الدور المحوري للإنسان: نحو تكامل بين الذكاء البشري والاصطناعي

رغم التقدم الهائل، يظل الإنسان المحور الأساسي في فهم وتوجيه الذكاء الاصطناعي. فالنماذج الحالية، مثل ChatGPT، تمتلك قدرة مذهلة على توليد النصوص، لكنها تفتقر إلى الفهم الحقيقي للعالم المادي.

لتحقيق قفزة نوعية، يجب تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة المهام وقادرة على ربط البيانات بحلول واقعية. عندها فقط، يمكن تصور مستقبل يصبح فيه الذكاء الاصطناعي لاعبًا رئيسيًا في الاكتشافات العلمية.

• مقارنة شاملة بين Honor Magic 7 Pro و iPhone 16 Pro Max من الأفضل

آفاق جديدة أم تحديات معقدة؟

يمثل الذكاء الاصطناعي فرصة لا مثيل لها لدفع البحث العلمي نحو اكتشافات غير مسبوقة. لكنه يطرح أيضًا تحديات تتعلق بتكافؤ الفرص واحتكار المعرفة. المستقبل يكمن في تحقيق توازن بين التكنولوجيا المتقدمة وإمكانية الوصول العادل إليها لضمان استفادة البشرية جمعاء من هذه الثورة العلمية.