دراسة| التعرض للمواد الكيميائية في البلاستيك يرتبط بارتفاع معدلات الولادة المبكرة
تاريخ النشر: 14th, February 2024 GMT
هل تعلم أن المنتجات البلاستيكية التي نستخدمها كل يوم يمكن أن تساهم في الارتفاع المقلق في حالات الولادة المبكرة؟
وسلطت دراسة حديثة أجراها باحثون من كلية غروسمان للطب بجامعة نيويورك، الضوء على المخاطر المحتملة لمجموعة من المواد الكيميائية تسمى الفثالات، والتي توجد عادة في البلاستيك.
وعلى مدى عقود، تمت إضافة الفثالات إلى الأدوات المنزلية المختلفة لتليين البلاستيك، مما يجعله أكثر مرونة ومتانة.
وأصبحت هذه المواد الكيميائية منتشرة في كل مكان في بيئتنا، حيث يحمل كل شخص تقريبًا في العالم الغربي آثارًا منها في أجساده.
ولكن ما يثير القلق هو أن التعرض للفثالات مرتبط بمجموعة من المشكلات الصحية، بدءًا من خطر الإصابة بسرطان الأطفال وحتى انخفاض الخصوبة.
وقد كشفت أحدث الأبحاث، التي نشرت في مجلة لانسيت بلانيتاري هيلث، عن علاقة مثيرة للقلق بشكل خاص والتعرض للفثالات قد يكون السبب الرئيسي لواحدة من كل عشر حالات ولادة مبكرة.
المياه المعبأة في زجاجات بلاستيكية
وقامت الدراسة، التي شملت أكثر من 5000 أم، بتحليل عينات البول التي تم جمعها في مراحل مختلفة من الحمل لقياس مستويات 20 مستقلبًا مختلفًا من الفثالات.
وعلى عكس الأبحاث السابقة، فحصت هذه الدراسة مجموعة متنوعة من الأمهات، مما يسمح بإجراء تقييم شامل للارتباطات بين التعرض للفثالات ونتائج الولادة.
وكشفت النتائج أن الفثالات الأكثر استخدامًا، DEHP (di-2-ethylhexyl phthalate)، ارتبطت بشكل كبير بزيادة خطر الولادة المبكرة.
وكانت الأمهات اللاتي لديهن مستويات أعلى من DEHP في البول أكثر عرضة بنسبة 50٪ تقريبًا للولادة المبكرة مقارنة بأولئك اللاتي لديهن مستويات أقل.
والأمر الأكثر إثارة للقلق هو أن بعض المواد الكيميائية التي تم تقديمها مؤخرًا كبدائل لـ DEHP وجدت أنها مرتبطة بقوة أكبر بالولادة المبكرة. يشير هذا إلى أن التحول من DEHP إلى هذه البدائل قد يؤدي إلى تفاقم المشكلة بدلًا من حلها.
وشددت الدراسة أيضًا على ضرورة قيام الجهات التنظيمية باتخاذ الإجراءات اللازمة. وشدد على أنه على الرغم من وجود بدائل أكثر أمانًا للفثالات، فإن الشركات غالبًا ما تختار بدائل أرخص قد تشكل مخاطر مماثلة على الصحة العامة.
نقلًا عن الدراسة: تؤكد هذه النتائج أهمية تنظيم الفثالات كمجموعة، بدلًا من معالجتها بشكل فردي". "وإلا فقد نجد أنفسنا في دائرة من استبدال مادة كيميائية ضارة بأخرى.
إن الآثار المترتبة على هذا البحث مهمة، لأنها تسلط الضوء على الحاجة الملحة لأنظمة أكثر صرامة بشأن استخدام الفثالات في المنتجات الاستهلاكية.
ومن خلال معالجة السبب الجذري للمشكلة وتعزيز البدائل الأكثر أمانا، يمكننا أن نسعى جاهدين للحد من المعدلات المثيرة للقلق للولادات المبكرة وحماية صحة الأجيال المقبلة.
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: الولادة المبکرة
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.
وعلقت 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».
كشفت 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
مصرع فتاة فى حادث بالفيوم