نشر مقالة بعنوان (دور لغة الالة (Machine Learning) في المجال الطبي وتحقيق أهداف التنمية المستدامة) للتدريسي في قسم هندسة تقنيات الحاسوب م.د مياس محمد مهدي<br />لغة الآلة (Machine Learning) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تصميم أنظمة حاسوبية قادرة على التعلم من البيانات واتخاذ القرارات بناءً على الأنماط المستخلصة. في المجال الطبي، أصبحت لغة الآلة وسيلة قوية لتحسين جودة الرعاية الصحية وتقليل التكاليف، مما يساهم في تحقيق أهداف التنمية المستدامة، لا سيما تلك المتعلقة بالصحة الجيدة والرفاه (الهدف 3) والابتكار (الهدف 9).<br />كيف تُستخدم لغة الآلة في الطب؟<br />تتجلى تطبيقات لغة الآلة في المجال الطبي في عدة جوانب أساسية، منها:<br />التشخيص المبكر للأمراض: تساعد خوارزميات لغة الآلة في تحليل الصور الطبية (مثل الأشعة السينية والرنين المغناطيسي) لاكتشاف الأمراض مثل السرطان وأمراض القلب في مراحلها المبكرة. تساهم هذه التقنيات في تحسين فرص العلاج وتقليل الوفيات.<br />تخصيص العلاج: تعمل لغة الآلة على تحليل البيانات الجينية والطبية لكل مريض لتحديد العلاجات الأكثر فعالية. تُعرف هذه الطريقة بـ"الطب الشخصي"، الذي يقلل من الآثار الجانبية ويحسن نتائج العلاج.<br />التنبؤ بالأوبئة وانتشار الأمراض: تعتمد أنظمة التنبؤ القائمة على لغة الآلة على تحليل بيانات الصحة العامة، مثل معدلات العدوى والسفر. يساعد ذلك الحكومات والمؤسسات الصحية في اتخاذ تدابير وقائية للحد من انتشار الأوبئة.<br />إدارة المستشفيات والموارد الصحية: تساعد لغة الآلة في تحسين إدارة الجداول الزمنية للمرضى، استخدام الموارد الطبية، وتحديد الأولويات في الرعاية الصحية بناءً على تحليل البيانات.<br />دور لغة الآلة في تحقيق أهداف التنمية المستدامة<br />1. الصحة الجيدة والرفاه (الهدف 3)<br />تُسهم لغة الآلة في تعزيز الرعاية الصحية من خلال تحسين التشخيص والعلاج، وتقليل الأخطاء الطبية، وتقديم خدمات صحية أفضل للمناطق النائية باستخدام تقنيات الاستشارات عن بعد.<br />2. الابتكار والبنية التحتية (الهدف 9)<br />تُشجع لغة الآلة على الابتكار في تطوير تقنيات طبية جديدة مثل الروبوتات الجراحية ونماذج المحاكاة الطبية. كما تساهم في تحسين كفاءة العمل الطبي، مما يدعم بنية تحتية طبية قوية ومستدامة.<br />3. تقليل التفاوت (الهدف 10) من خلال تحليل بيانات السكان، يمكن للأنظمة القائمة على لغة الآلة تحديد الفجوات الصحية ومعالجتها، مما يضمن حصول الجميع على الرعاية الصحية بغض النظر عن موقعهم الجغرافي أو ظروفهم الاجتماعية.<br />التحديات وآفاق المستقبل<br />رغم الفوائد العديدة، تواجه لغة الآلة في الطب تحديات مثل:<br />خصوصية البيانات: تحتاج الأنظمة إلى بيانات ضخمة لتعمل بكفاءة، مما يثير مخاوف بشأن الخصوصية وسرية المعلومات.<br />الاعتماد على الجودة: تعتمد نتائج لغة الآلة على جودة البيانات المدخلة، مما قد يؤدي إلى نتائج غير دقيقة إذا كانت البيانات ناقصة أو غير متوازنة.<br />مع ذلك، فإن التقدم المستمر في تطوير الخوارزميات والسياسات التنظيمية لحماية الخصوصية يُبشر بمستقبل واعد.<br />