الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في علاج مضاعفات مرض السكري من عيون المريض
تاريخ النشر: 13th, August 2023 GMT
أثبت الذكاء الاصطناعي أنه قادرًا على اكتشاف المضاعفات الرئيسية لمرض السكري من خلال فحص عيون المريض، الأمر الذي دفع الباحثون بتعديل المعدات التي يستخدمها حاليا فاحصو البصريات في الشوارع للكشف عن اعتلال الأعصاب المحيطية بالسكري (DPN).
ووفقًا لما ذكره موقع صحيفة "ديلي ميل" البريطانية، سيعمل الجهاز عن طريق مسح الأعصاب في مقدمة العين بدلا من الخلف، مع قدرة عنصر الذكاء الاصطناعي في الجهاز على التنبؤ بالضرر المستقبلي، فإن الأعصاب الموجودة في مقدمة العين تعكس في الواقع تلف الأعصاب في أماكن أخرى من الجسم.
ويعرف DPN بأنه أحد المضاعفات الرئيسية لمرض السكري والسبب الأول لبتر الأطراف لدى مرضى السكري، والذي يحدث عندما يؤدي ارتفاع مستويات السكر في الدم إلى إتلاف الأعصاب التي ترسل رسائل من الدماغ والحبل الشوكي إلى باقي الجسم.
وقد تم منح الفريق 1.4 مليون جنيه إسترليني لتطوير الجهاز الجديد، وهو في الأساس جهاز التصوير المقطعي البصري (OCT) المعاد تصميمه، وهو عبارة عن أداة يستخدمها فاحصو البصريات لفحص الجزء الخلفي من العين.
ويُطلق على الاختبار المستخدم حاليا للكشف عن فقد الحس في أطراف مرضى السكري، اسم monofilament، وبدلًا من الاضطرار إلى إجراء قياسات للأعصاب، يمكننا استخدام الصورة بأكملها لاكتشاف تلف الأعصاب والتنبؤ فعليا بمن سيطوره.
على صعيد آخر، افترضت دراسة سابقة أن أكثر من مليار شخص على مستوى العالم سيمكنهم أن يتعايشوا مع مرض السكري في العقود المقبلة، مشيرة إلى إن حوالي 1.3 مليار شخص سيصابون بحلول عام 2050 بمرض السكري، أي أكثر من ضعف الـ529 مليون حالة في عام 2021.
ويتوقع الأطباء أن يكون الذكاء الاصطناعي جانبا مهما في جميع أنظمة الرعاية الصحية في مرحلة ما ولكنه سيحتاج إلى مزيد من التطوير قبل اعتماده على نطاق واسع.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: السكري الذكاء الاصطناعى ديلى ميل مضاعفات السكري الذکاء الاصطناعی السکری من
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
مصدر يكشف تفاصيل اقتحام مكتب الملا في العامرية من قبل مسلحين - عاجل