خبراء يؤكدون أهمية الذكاء الاصطناعي في الارتقاء بالرعاية الصحية وتجارب العملاء
تاريخ النشر: 16th, October 2024 GMT
قال البراء الخاني نائب أول للرئيس للعمليات في مجموعة M42، إن المجموعة تقدم تقنيات وخدمات الرعاية الصحية في 26 دولة حول العالم، بجودة عالية بالاعتماد على أحدث التقنيات والخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، لافتا إلى أن المجموعة تعمل في أبوظبي، وتقدم خدمات لجميع مزودي الرعاية الصحية، وتتولى مهمة إدارة برامج رائدة مثل برنامج الجينوم الإماراتي.
وأكد أهمية مواصلة التحسين والتطوير بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي وتقديم حلول الطب الشخصي، للحد من أعباء الأمراض، وتعزيز صحة البشر، وزيادة القدرة على التنبؤ بالأمراض والوقاية منها.
وأضاف الخاني، على هامش مشاركته في فعاليات معرض جيتكس 2024 المقام حاليا في مركز دبي التجاري العالمي، أنه من بين حلول الذكاء الاصطناعي التي يتم تطبيقها في M42، يبرز “ميد42″، النموذج اللغوي التوليدي الضخم، الذي يتيح الدمج بين قواعد البيانات واستخلاص المعلومات، وتسخير البيانات المتاحة عبر M42، لتيسير تجارب المرضى وإضفاء طابع شخصي عليها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
وأوضح أنه يتم استخدام الذكاء الاصطناعي عمليا لدعم الأطباء، ما يتيح لهم اتخاذ قرارات أسرع وأكثر أمانا، مشيرا إلى أن الهدف الأساسي من الذكاء الاصطناعي، هو معرفة ما هو غير عملي ولا يمكن تطبيقه على البشر، بما يساعد في تبسيط العمليات وتعزيز القدرة على استخلاص الأفكار الفعالة بشكل استباقي.
من جهته أكد معاذ شيخ نائب الرئيس لإدارة المنتجات في مجموعة M42″ أن الذكاء الاصطناعي، أداة فعالة تدعم تشخيص الأمراض، وتحسن من طريقة تقييم المتخصصين في الرعاية السريرية للحالات الطبية، من خلال تحليل كميات كبيرة من بيانات المرضى، بما في ذلك التاريخ الطبي ونتائج المختبرات ودراسات التصوير.
وأضاف أنه يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط التي قد تكون غير واضحة، في الدراسات السريرية التقليدية، ما يساعد على تقديم تشخيص دقيق ومبكر، وهو أمر حيوي للتعامل مع حالات مثل السرطان وأمراض القلب والأوعية الدموية والاضطرابات الوراثية النادرة.
وأشار إلى وجود حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل نظام AIRIS-TB لفحوصات الأشعة السينية، لتشخيص السل، كما يعزز الذكاء الاصطناعي كفاءة عمل الكوادر الصحية دون استبدالها، ما يساعد الأطباء في اتخاذ قرارات سريعة ودقيقة مما يحسن من نتائج المرضى.
من جهة أخرى قال عمر شلبي المدير الإقليمي لشركة Liferay، إن الشركة تعمل في المنطقة منذ حوالي 8 سنوات، وتمتلك مكتبا إقليميا في دبي، وفي إطار إستراتيجية التوسع تم افتتاح مكتب جديد في السعودية، ما يعكس التزامها بتعزيز خدماتها في الشرق الأوسط.
وأفاد بأن الشركة تعتبر المزود الرائد لحلول منصة التجربة الرقمية المدعومة بالسحابة والمفتوحة المصدر، وتعرض قدراتها الرقمية المتقدمة في معرض جيتكس 2024، التي تتماشى حلولها مع رؤية الإمارات لتعزيز الابتكار المدفوع بالتكنولوجيا، ما يساهم في تمكين المؤسسات من تقديم تجارب مخصصة للعملاء، وتحسين كفاءة العمليات وتسريع التحول الرقمي باستخدام قدرات منخفضة التعليمات البرمجية وتكامل ميسر.
ولفت إلى أن الشركة تدمج الرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتعزيز تجارب العملاء وكفاءة العمليات، ما يساعد الشركات على البقاء تنافسية في سوق يتغير بسرعة .وام
المصدر: جريدة الوطن
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی ما یساعد
إقرأ أيضاً:
الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة
لا شك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد حققت إنجازات مذهلة، بدءًا من إتقان الألعاب وكتابة النصوص وصولًا إلى توليد الصور ومقاطع الفيديو المقنعة.
وقد دفع ذلك البعض إلى الحديث عن إمكانية أن نكون على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات معرفية شاملة تشبه قدرات الإنسان.
في حين أن بعض هذا الحديث ما هو إلا ضجة إعلامية، إلا أن عددًا كافيًا من الخبراء في هذا المجال يأخذون الفكرة على محمل الجد، مما يستدعي إلقاء نظرة فاحصة عليها.
تحديات تعريف الذكاء الاصطناعي العامتدور العديد من النقاشات حول مسألة كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام، وهو أمر يبدو أن الخبراء في هذا المجال لا يتفقون عليه.
ويساهم هذا في ظهور تقديرات متباينة حول موعد ظهوره، تتراوح بين "إنه موجود عمليًا" إلى "لن نتمكن أبدًا من تحقيقه". وبالنظر إلى هذا التباين، يستحيل تقديم أي نوع من المنظور المستنير حول مدى قربنا من تحقيقه.
لكن لدينا مثال موجود على الذكاء العام بدون "الاصطناعي" - وهو الذكاء الذي يوفره دماغ الحيوان، وخاصة الدماغ البشري.
ومن الواضح أن الأنظمة التي يتم الترويج لها كدليل على أن الذكاء الاصطناعي العام قاب قوسين أو أدنى لا تعمل على الإطلاق مثل الدماغ. قد لا يكون هذا عيبًا قاتلًا، أو حتى عيبًا على الإطلاق. من الممكن تمامًا أن يكون هناك أكثر من طريقة للوصول إلى الذكاء، اعتمادًا على كيفية تعريفه.
لكن من المحتمل أن تكون بعض الاختلافات على الأقل مهمة من الناحية الوظيفية، وحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يسلك مسارًا مختلفًا تمامًا عن المثال العملي الوحيد الذي لدينا من المرجح أن يكون ذا مغزى.
مع وضع كل ذلك في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة على بعض الأشياء التي يقوم بها الدماغ والتي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها.
أشارت أرييل جولدشتاين، الباحثة في الجامعة العبرية في القدس، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية "مجزأة" في قدراتها. فقد تكون جيدة بشكل مدهش في شيء ما، ثم سيئة بشكل مدهش في شيء آخر يبدو مرتبطًا به.
وأكدت عالمة الأعصاب كريستا بيكر من جامعة ولاية كارولينا الشمالية على هذه النقطة، مشيرة إلى أن البشر قادرون على تطبيق المنطق في مواقف جديدة دون الحاجة إلى إعادة تعلم كل شيء من الصفر.
ذكر ماريانو شاين، مهندس جوجل الذي تعاون مع جولدشتاين، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الذاكرة طويلة المدى والمخصصة للمهام، وهي القدرة على نشر المهارات المكتسبة في مهمة ما في سياقات مختلفة.
أشارت بيكر إلى وجود تحيز نحو تفضيل السلوكيات الشبيهة بالسلوك البشري، مثل الردود التي تبدو بشرية والتي تولدها نماذج اللغات الكبيرة.
في المقابل، يمكن لذبابة الفاكهة، بدماغها الذي يحتوي على أقل من 150 ألف خلية عصبية، دمج أنواع متعددة من المعلومات الحسية، والتحكم في أربعة أزواج من الأطراف، والتنقل في بيئات معقدة، وتلبية احتياجاتها من الطاقة، وإنتاج أجيال جديدة من الأدمغة، وأكثر من ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين الدماغ البشري والذكاء الاصطناعيتستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك جميع نماذج اللغات الكبيرة، على ما يسمى بالشبكات العصبية.
تم تصميم هذه الشبكات لتقليد كيفية عمل بعض مناطق الدماغ، مع وجود أعداد كبيرة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ مدخلات وتعدلها ثم تمرير المعلومات المعدلة إلى طبقة أخرى من الخلايا العصبية الاصطناعية. لكن هذا التقليد محدود للغاية.
فالخلايا العصبية الحقيقية متخصصة للغاية، وتستخدم مجموعة متنوعة من الناقلات العصبية وتتأثر بعوامل خارج الخلايا العصبية مثل الهرمونات. كما أنها تتواصل من خلال سلسلة من النبضات المتغيرة في التوقيت والشدة، مما يسمح بدرجة من الضوضاء غير الحتمية في الاتصالات.
تهدف الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن هي إلى حد كبير أنظمة متخصصة تهدف إلى التعامل مع مهمة واحدة.
في المقابل، يحتوي الدماغ النموذجي على الكثير من الوحدات الوظيفية التي يمكنها العمل بالتوازي، وفي بعض الحالات دون أي نشاط تحكمي يحدث في مكان آخر في الدماغ.
تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا حالتين: التدريب والنشر. التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي سلوكه؛ النشر هو المكان الذي يتم فيه استخدام هذا السلوك.
في المقابل، لا يحتوي الدماغ على حالات تعلم ونشاط منفصلة؛ إنه في كلا الوضعين باستمرار، بينما في كثير من الحالات، يتعلم الدماغ أثناء العمل.
بالنسبة للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييز "الذاكرة" عن الموارد الحسابية التي تسمح لها بأداء مهمة والاتصالات التي تم تشكيلها أثناء التدريب. في المقابل، تمتلك الأنظمة البيولوجية عمرًا من الذكريات للاعتماد عليها.
القيود والتحدياتمن الصعب التفكير في الذكاء الاصطناعي دون إدراك الطاقة الهائلة والموارد الحسابية المستخدمة في تدريبه. لقد تطورت الأدمغة في ظل قيود هائلة على الطاقة وتستمر في العمل باستخدام طاقة أقل بكثير مما يمكن أن يوفره النظام الغذائي اليومي.
وقد أجبر هذا علم الأحياء على إيجاد طرق لتحسين موارده والاستفادة القصوى من تلك التي يخصصها لمهمة ما.
في المقابل، فإن قصة التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير قصة رمي المزيد من الموارد عليها.
ويبدو أن خطط المستقبل (حتى الآن على الأقل) تشمل المزيد من هذا، بما في ذلك مجموعات بيانات تدريب أكبر وعدد أكبر من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها.
كل هذا يأتي في وقت تستخدم فيه أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل ثلاثة أضعاف الخلايا العصبية التي نجدها في دماغ ذبابة الفاكهة وليس لديها أي مكان قريب من القدرات العامة للذبابة.
ضحايا "البوليساريو" يفضحون أمام مجلس حقوق الإنسان انتهاكات فظيعة في مخيمات تندوف