تحقيقا للهدف الثالث من اهداف التنمية المستدامة وهي الصحة الجيدة والرفاه قام قسم تقنيات صناعة الاسنان بنشر مقالة علمية للسيدة (( م. أية خليل عبدالله )) وتحت عنوان التنبؤ بالأوبئة وانتشار الأمراض باستخدام الذكاء الاصطناعي<br /><br />المقدمة<br /><br />الأوبئة كانت ولا تزال من أخطر التحديات التي تواجه البشرية، بدءًا من الطاعون والإنفلونزا الإسبانية وصولًا إلى جائحة كوفيد-19. ومع التقدم التكنولوجي، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) أداة قوية تساعد في التنبؤ المبكر بانتشار الأمراض ومراقبة الأوبئة، مما يمنح الأنظمة الصحية وقتًا ثمينًا للاستعداد وتقليل الخسائر البشرية والاقتصادية.<br /><br />⸻<br /><br />كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالأوبئة؟<br /> 1. تحليل البيانات الضخمة (Big Data Analysis):<br /> • يقوم AI بجمع وتحليل بيانات ضخمة من مصادر متنوعة: المستشفيات، شبكات التواصل الاجتماعي، أخبار الإنترنت، وحتى بيانات السفر والتنقل.<br /> • يساعد ذلك في اكتشاف الأنماط غير المرئية للبشر.<br /> 2. النماذج التنبؤية (Predictive Models):<br /> • يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning) على بيانات الأوبئة السابقة لتوقّع كيفية انتشار مرض جديد.<br /> • يمكن تقدير عدد الإصابات المحتملة، سرعة الانتشار، والمناطق الأكثر عرضة للخطر.<br /> 3. مراقبة الأمراض في الوقت الحقيقي (Real-time Monitoring):<br /> • تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي تطبيقات الهاتف الذكي والأجهزة القابلة للارتداء (Wearables) لمتابعة المؤشرات الصحية.<br /> • أي تغيرات جماعية مفاجئة قد تكون إشارة مبكرة لتفشي وباء.<br /><br />⸻<br /><br />أمثلة عملية<br /> • منصة BlueDot الكندية:<br />تنبأت بانتشار فيروس كورونا الجديد (كوفيد-19) في ووهان بالصين قبل إعلان منظمة الصحة العالمية بأيام، اعتمادًا على تحليل بيانات السفر والتقارير الصحية.<br /> • جوجل Flu Trends:<br />استخدمت بيانات البحث على الإنترنت للتنبؤ بموجات الإنفلونزا في الولايات المتحدة.<br /> • الذكاء الاصطناعي في أفريقيا:<br />تُستخدم نماذج AI للتنبؤ بانتشار الملاريا والإيبولا استنادًا إلى المناخ والبيانات السكانية.<br /><br />⸻<br /><br />المزايا<br /> • الإنذار المبكر: منح الحكومات الوقت الكافي لاتخاذ إجراءات وقائية.<br /> • تقليل الخسائر البشرية: من خلال احتواء العدوى مبكرًا.<br /> • توجيه الموارد الطبية: نحو المناطق الأكثر عرضة للانتشار.<br /> • سرعة اتخاذ القرار: مقارنة بالطرق التقليدية المعتمدة على جمع البيانات يدويًا.<br /><br />⸻<br /><br />التحديات<br /> • جودة البيانات: أي نقص أو خطأ في البيانات قد يؤدي إلى تنبؤات خاطئة.<br /> • الخصوصية: جمع بيانات صحية من ملايين الأشخاص يثير مخاوف تتعلق بحماية الخصوصية.<br /> • عدم القدرة على التنبؤ بالسلوك البشري: مثل تغيّر عادات السفر أو الالتزام بالإجراءات الوقائية.<br /> • الحاجة إلى تعاون دولي: الأوبئة لا تعترف بالحدود، ما يجعل مشاركة البيانات بين الدول أمرًا حتميًا.<br /><br />⸻<br /><br />الخاتمة<br /><br />يمثل الذكاء الاصطناعي أداة ثورية في التنبؤ بالأوبئة ورسم خريطة انتشار الأمراض. لكنه ليس بديلًا عن الجهود الطبية والإنسانية، بل هو شريك داعم يُمكّن الحكومات والمجتمعات من الاستجابة بشكل أسرع وأكثر فعالية. ومع تطور هذه التقنيات، قد نصل إلى مرحلة نستطيع فيها منع تحول الأمراض المحلية إلى جوائح عالمية، مما يساهم في حماية صحة الإنسان ومستقبل البشرية<br />جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق