دراسة: تناول الأسماك يساعد في خفض تأخر نمو دماغ الأطفال
تاريخ النشر: 13th, December 2023 GMT
كشفت دراسة حديثة أجراها باحثون في كلية الطب بولاية بنسلفانيا عن وجود صلة محتملة بين الاستهلاك المنتظم للأسماك أثناء الطفولة وانخفاض خطر تأخر النمو العصبي لدى الأطفال الصغار من المثير للاهتمام، وفق الباحثين، أن الدراسة وجدت أيضًا أن التأثير الإيجابي لاستهلاك الأسماك على النمو العصبي يتأثر بالميكروبيوم الخاص بالطفل، وهو مجتمع الكائنات الحية الدقيقة التي تعيش في جسمه.
ركزت الدراسة الحالية التي نشرت نتائجها في عدد ديسمبر من مجلة "الكائنات الحية الدقيقة" على 142 طفلا منذ الولادة وحتى عمر 18 شهرا، ويهدف إلى فهم العلاقة بين إستهلاك الأسماك ونتائج النمو العصبي لدى الأطفال الصغار.
وأشارت الدراسة إلى أن تناول الأسماك مرة واحدة على الأقل في الأسبوع يرتبط بانخفاض خطر تأخر النمو العصبي.
وأوضح المؤلف الرئيسي تيرا كيك-كيستر الأستاذ فى جامعة بنسلفانيا، أنه على الرغم من أن بعض حالات النمو العصبي لها روابط وراثية، إلا أن الأدلة الناشئة تشير إلى أن العوامل البيئية والمحددات الاجتماعية للصحة يمكن أن تتفاعل مع علم الوراثة للتأثير على النمو العصبي، تشير نتائج هذه الدراسة إلى أن النظام الغذائي، وخاصة استهلاك الأسماك، قد يكون أحد العوامل التي تؤثر على نتائج النمو العصبي.
قام فريق البحث بتقييم تغذية الرضع في عمر 6 و12 شهرًا باستخدام استبيان موحد طورته إدارة الغذاء والدواء ومراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها، كما قاموا بجمع عينات لعاب من الرضع عند عمر 6 أشهر وقاموا بتحليل مستويات نشاط البكتيريا المختلفة داخل هذه العينات.
بدوره، أكد ستيفن هيكس أحد الباحثين المشاركين فى الدراسة، أنه تم اختيار اللعاب لأنه يسهل الوصول إليه أثناء زيارات رعاية الطفل، ولأنه قريب من الدماغ النامي، ويمثل أحد المواقع الأولى للاتصال الميكروبي للرضع أثناء اسشافهم لعالمهم المادي ..ولتحديد وجود أو عدم وجود تأخر في النمو العصبي ، استخدم الباحثون ردودًا من مسح للرفاهية لدى الأطفال الصغار، وهي أداة فحص معترف بها من قبل الأكاديمية الأمريكية لطب الأطفال، عندما يصل الأطفال إلى عمر 18 شهرًا.
كشفت الدراسة أن تأخر النمو العصبي ارتبط بعدم تناول الأسماك عند عمر 12 شهرًا. إلى جانب ارتباط هذه التأخيرات بزيادة نشاط اثنين من الميكروبات اللعابية " كلوروبى" و" كانديداتوس".
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: النمو العصبی
إقرأ أيضاً:
هل يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة في التعامل مع التاريخ؟.. دراسة توضح
مع التقدم الكبير في تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح من الممكن استخدام هذه التقنيات في مجالات عديدة، ولكن الذكاء الاصطناعي ما زال يواجه عدة تحديات رئيسية عند التعامل مع التاريخ، وذلك بحسب ما كشفت عنه دراسة حديثة اختبرت قدرات ثلاثة من أهم النماذج اللغوية الكبيرة في الإجابة عن أسئلة تاريخية معقدة.
ولإجراء هذه الدراسة، أنشأ فريق من الباحثين معيارًا جديدًا يُسمى (Hist-LLM)، لاختبار أداء ثلاثة نماذج لغوية كبيرة رائدة، وهي:(GPT-4) من OpenAI، و(Llama) من ميتا، و(Gemini) من جوجل، في الإجابة عن أسئلة تاريخية دقيقة، بحسب موقع البوابة التقنية.
واعتمد هذا المعيار في تقييمه على قاعدة بيانات شاملة للمعرفة التاريخية تُسمى (سشات) Seshat، وهي قاعدة بيانات ضخمة تجمع معلومات تاريخية من مصادر متعددة وتغطي فترات زمنية وأماكن جغرافية مختلفة، وقد سميت هذه القاعدة على اسم سشات، إلهة الحكمة والكتابة والمعرفة في الحضارة المصرية القديمة.
ويركز معيار (Hist-LLM) في اختبار مدى دقة المعلومات التاريخية وموثوقيتها التي يقدمها كل نموذج لغوي، مقارنةً بالمعلومات الموثقة في قاعدة بيانات (Seshat)، مما يساعد في تحديد نقاط القوة والضعف في قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على فهم السياق التاريخي واستيعابه والتمييز بين الحقائق التاريخية الصحيحة والمعلومات غير الصحيحة أو المضللة.
نتائج مخيبة للآمالعُرضت نتائج هذه الدراسة في مؤتمر (NeurIPS)، وهو أحد أبرز المؤتمرات العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، وجاءت مخيبة للآمال، وفقًا للباحثين المنتسبين إلى معهد الأبحاث (Complexity Science Hub) في النمسا، إذ حقق نموذج (GPT-4 Turbo) أفضل أداء بين النماذج المختبرة، ولكنه لم يحقق سوى دقة تقارب 46% في الإجابة عن الأسئلة التاريخية، ويشير هذا الرقم إلى أن أداء نموذج (GPT-4 Turbo) لم يكن أفضل بكثير من التخمين العشوائي، إذ إن نسبة 50% تمثل احتمالية الإجابة الصحيحة عن سؤال له خياران فقط عن طريق التخمين.
الذكاء الاصطناعيوعلقت ماريا ديل ريو-شانونا، الأستاذة المشاركة في علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن وأحد مؤلفي الورقة البحثية، على هذه النتائج قائلة: «الخلاصة الرئيسية من هذه الدراسة هي أن النماذج اللغوية الكبيرة أصبحت مثيرة للإعجاب في الكثير من الجوانب التقنية والإبداعية، ولكنها ما زالت تفتقر إلى عمق الفهم المطلوب للتعامل مع البحث التاريخي المتقدم على مستوى الدراسات العليا».
وأوضحت تشانونا تفصيلًا مهمًا حول طبيعة هذه النماذج وقدراتها، إذ أشارت إلى أنها رائعة في استرجاع الحقائق الأساسية والمعلومات العامة وتقديمها، بمعنى آخر، يمكن لهذه النماذج التعامل بكفاءة مع المعلومات التاريخية المباشرة والمتاحة بسهولة، مثل تواريخ الأحداث المهمة أو أسماء الشخصيات التاريخية.
ويؤكد ذلك أن النماذج اللغوية الكبيرة غير قادرة حاليًا على تحليل المصادر التاريخية بشكل نقدي، أو فهم السياق التاريخي المعقد، كما لا يمكنها حاليًا إجراء تحليلات تاريخية مبتكرة أو تقديم تفسيرات جديدة للأحداث التاريخية.
أسباب ضعف النماذج اللغوية الكبيرة في التاريختثير نتائج هذه الدراسة التساؤل عن أسباب ضعف النماذج اللغوية الكبيرة في الإجابة عن الأسئلة التاريخية التقنية، في حين تظهر كفاءة عالية في الإجابة عن أسئلة معقدة في مجالات أخرى مثل البرمجة.
وأرجعت ديل ريو-شانونا ذلك إلى ميل هذه النماذج إلى الاستقراء من البيانات التاريخية الشائعة والبارزة، مما يجعل من الصعب عليها استرجاع المعرفة التاريخية الأكثر غموضًا.
وشرحت ديل ريو شانونا هذه الظاهرة قائلة: «إذا تكرر ذكر (A) و (B) أمامك 100 مرة، وذُكر (C) مرة واحدة فقط، ثم طُرح عليك سؤال حول (C)، فمن المحتمل أن تتذكر (A) و(B) وتحاول الاستنتاج بناءً عليهما».
الذكاء الاصطناعي تحيزات في بيانات التدريبكشفت الدراسة أيضًا عن توجهات أخرى، منها أن أداء نموذجي GPT-4، و Llama كان أسوأ في مناطق معينة مثل أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، مما يشير إلى وجود تحيزات محتملة في بيانات التدريب المستخدمة.
وأكد بيتر تورتشين، قائد الدراسة وعضو هيئة التدريس في معهد (Complexity Science Hub)، أن نتائج هذه الدراسة تظهر أن النماذج اللغوية الكبيرة لا تزال غير قادرة على الحلول محل البشر في مجالات معينة مثل التاريخ.
ومع ذلك، لا يزال الباحثون متفائلين بإمكانية استفادة المؤرخين من هذه النماذج في المستقبل كأداة مساعدة تساهم في تسريع بعض جوانب البحث وتوفير معلومات أولية، ويعملون حاليًا على تحسين معايير التقييم المستخدمة في دراستهم بإضافة المزيد من البيانات من المناطق الممثلة تمثيلًا ناقصًا، وطرح أسئلة أكثر تعقيدًا.
وتُختتم الورقة البحثية بالتأكيد أن النتائج تسلط الضوء على المجالات التي تحتاج فيها النماذج اللغوية الكبيرة إلى تحسين، وتؤكد أيضًا إمكانات هذه النماذج في المساعدة في البحث التاريخي.
اقرأ أيضاً«ترامب» يعلن ضح استثمارات بـ500 مليار دولار في الذكاء الاصطناعي
اليونسكو تنظم ندوة عن كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في التعليم
تلفزيون بريكس يبرز مساعي الإمارات وماليزيا لتعزيز التعاون في مجال الذكاء الاصطناعي