المقدمة في عصر الأوبئة المتكررة والتهديدات الفيروسية الناشئة، أصبح التشخيص المبكر والدقيق عاملًا حاسمًا في احتواء انتشار الفيروسات وتحسين نتائج العلاج. وقد برز الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة ثورية في هذا المجال، حيث يُمكّن الأطباء والباحثين من تحليل كميات هائلة من البيانات الطبية بسرعة ودقة تفوق القدرات البشرية. تجمع الطرق الحديثة بين تقنيات التعلّم الآلي والتعلّم العميق مع بيانات سريرية، جينومية، وتصويرية للكشف عن الفيروسات بفعالية غير مسبوقة. 1 - تحليل الصور الطبية باستخدام الشبكات العصبية يُعد تحليل الصور الإشعاعية (مثل الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب – CT) أحد أكثر التطبيقات نجاحًا للذكاء الاصطناعي في تشخيص العدوى الفيروسية. على سبيل المثال، خلال جائحة كوفيد-19، تم تطوير نماذج تعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للكشف عن التهابات الرئة الفيروسية من صور الصدر. كيف يعمل؟ يتم تدريب النموذج على آلاف الصور المُصنَّفة (مصاب/غير مصاب) ليتعلم أنماط الظلال والتشوهات المرتبطة بالعدوى الفيروسية. الدقة: بعض الأنظمة حققت دقة تصل إلى 95–98% في التمييز بين الالتهابات الفيروسية والبكتيرية أو الحالات الطبيعية (Wang et al., Nature Communications, 2020).. -2 تحليل الجينوم الفيروسي والكشف عن السلالات الجديدة يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA) للفيروسات، مما يساعد في: تحديد نوع الفيروس بسرعة. اكتشاف طفرات جديدة (مثل متحورات SARS-CoV-2). التنبؤ بقدرة الفيروس على الانتشار أو مقاومة اللقاحات. من أبرز النماذج: DeepViral وViraMiner، وهما نظامان يستخدمان التعلّم العميق لتحديد تسلسلات فيروسية من عيّنات بيئية أو سريرية دون الحاجة إلى زراعة الفيروس. مصدر: Ren et al., "ViraMiner: deep learning for virus identification in metagenomic data", Microbiome, 2021. https://doi.org/10.1186/s40168-021-01036-9 مخطط يوضح مسار تحليل عينة جينومية: من التسلسل ← المعالجة ← إدخال البيانات إلى نموذج AI ← تصنيف فيروسي 3- أنظمة التشخيص الفوري (Point-of-Care) المعزّزة بالذكاء الاصطناعي تم تطوير أجهزة صغيرة محمولة تجمع بين: اختبارات سريعة (مثل اختبارات المستضد أو PCR المصغّر(. معالجة محلية بواسطة رقاقات ذكية (Edge AI). تطبيقات ذكية لتحليل النتائج فورًا. مثال: جهاز AI-PCR الذي يستخدم خوارزميات لتصحيح الأخطاء وتحسين حساسية الكشف، حتى عند وجود كميات ضئيلة من المادة الوراثية الفيروسية. • وفيما ياتي مخطط لتدفق بيانات من عينة فيروسية إلى تشخيص عبر نموذج AI . 1. *جمع العيّنة الفيروسية (من مسحات أنفية، دم، لعاب، إلخ) 2. استخراج الحمض النووي/الرنا (Nucleic Acid Extraction) (مثل RNA الفيروسي لفيروسات RNA) 3. تسلسل الجينوم (Genomic Sequencing) (باستخدام تقنيات مثل Illumina أو Nanopore) 4. المعالجة الأولية للبيانات (Raw Data Preprocessing) تنقية التسلسل من الضوضاء تجميع التسلسلات (assembly) أو المحاذاة (alignment) 5. استخراج السمات (Feature Extraction) كشف الطفرات تحديد الأنواع الفيروسية أو السلالات استخلاص أنماط جينومية مميزة 6. إدخال البيانات إلى نموذج الذكاء الاصطناعي نموذج مدرب مسبقًا (مثل CNN, Transformer, أو Random Forest) تصنيف الفيروس أو التنبؤ بخصائصه (مثل العدوى، المقاومة، الشدة) 7. النتيجة التشخيصية اسم الفيروس / السلالة احتمال الارتباط بمرض معين توصيات سريرية (إن طُبّق) 8. التغذية الراجعة وتحسين النموذج تحديث النموذج ببيانات جديدة التعلّم المستمر (Continual Learning) • مقارنة بين الطرق التقليدية والطرق المعززة بالذكاء الاصطناعي. المصدر: Zhang et al., "AI-enhanced point-of-care diagnostics for viral infections", Nature Biomedical Engineering, 2023. https://doi.org/10.1038/s41551-023-01021-5 4. التكامل مع السجلات الطبية الإلكترونية (EMR) يُمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات السريرية غير المنظمة )مثل الأعراض، نتائج التحاليل، التاريخ المرضي) لتنبيه الأطباء باحتمال وجود عدوى فيروسية قبل ظهور نتائج المختبر. في مستشفى ماساتشوستس العام، طوّر باحثون نموذجًا يسمى Sepsis Watch )تم تكييفه للفيروسات) يُحدّث التنبؤات كل ساعة بناءً على بيانات المريض الحيّة. التحديات والقيود رغم التقدّم الكبير، تواجه هذه التقنيات تحديات مثل: • تحيّز البيانات: إذا تم تدريب النموذج على بيانات من منطقة جغرافية محددة، فقد لا يعمّم جيدًا. • الخصوصية: التعامل مع البيانات الحساسة يتطلب تشفيرًا صارمًا وامتثالًا لقوانين مثل • GDPR ( General Data Protection Regulation) أو HIPAA ماية خصوصية وأمن المعلومات الصحية للمرضى (Health Insurance Portability and Accountability – PHI). الاعتماد السريري: يجب التحقق من صحة النماذج في تجارب سريرية واسعة النطاق قبل التبني الروتيني. المستقبل: نحو مختبرات ذكية متكاملة يتوقع الخبراء أن يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من أنظمة التشخيص المخبري، حيث يعمل بشكل تكاملي مع: - الروبوتات المخبرية. - أنظمة تسلسل الحمض النووي الفوري. - شبكات إنذار مبكر للأوبئة. ختاما″الذكاء الاصطناعي لم يعد خيارًا مستقبليًّا، بل أداة حالية وفعّالة في مواجهة التهديدات الفيروسية. ومع مواصلة تطوير النماذج وضمان شمولية بياناتها، يمكننا بناء أنظمة تشخيص أسرع، أدق، وأكثر إنصافًا على مستوى العالم. جامعة المستقبل الجامعة الأولى في العراق