دراسة طبية حديثة تكشف عن أضرار عدوى كوفيد 19 وتأثيرها على الأطفال
تاريخ النشر: 20th, October 2024 GMT
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
كشفت دراسة طبية حديثة قام بها الباحثون من جامعة كيس ويسترن ريزيرف في أوهايو عن أضرار عدوى "كوفيد-19"وتاثيرها على الأطفال بعد سنوات ليكونوا أكثر عرضة للإصابة بمرض غير قابل للشفاء بعد سنوات من العدوى وفقا لما نشرته مجلة ديلي ميل.
قام الباحثون في أوهايو بتقييم بيانات أكثر من 600 ألف طفل ومراهق أمريكي أصيبوا إما بـ"كوفيد-19" أو بمرض تنفسي مختلف.
وتوصل الفريق إلى أن الأطفال والمراهقين المصابين بـ"كوفيد-19" كانوا أكثر عرضة بنسبة 60% للإصابة بمرض السكري من النوع الثاني مقارنة بأولئك المصابين بأمراض أخرى.
وأشاروا إلى أن هذا قد يكون بسبب تعطيل "كوفيد-19" لعملية التمثيل الغذائي لديهم أو التسبب في عدم إنتاج خلايا البنكرياس ما يكفي من الإنسولين، ما قد يؤدي إلى مرض السكري.
وبالإضافة إلى ذلك لاحظوا أن العدوى قد تزيد من تطور الأجسام المضادة التي تهاجم الخلايا في البنكرياس، والتي تنتج الإنسولين. وإذا لم يتمكن الجسم من إنتاج ما يكفي من الإنسولين، يتراكم الجلوكوز في الدم ما يزيد من خطر الإصابة بمرض السكري.
ونظرت هذه الدراسة فقط في الارتباط وليس السببية ما يعني أن النتائج لا تثبت أن "كوفيد-19" يسبب مرض السكري من النوع الثاني.
وأفادة أن بعض هذه الحالات ربما كانت كامنة قبل أن يصاب المشاركون بـ"كوفيد-19" وتم اكتشاف مرض السكري أثناء علاجهم من عدوى كورونا.
ومع ذلك قال الفريق إن جزءا كبيرا من الحالات يتبع العدوى ولم يكن العديد من الأطفال يعانون من زيادة الوزن أو السمنة التي يقول الخبراء إنها أحد أهم الأسباب الكامنة وراء زيادة حالات الإصابة بالسكري.
ونظرت الدراسة في بيانات 613602 طفل ومراهق تتراوح أعمارهم بين 10 و19 عاما بين يناير 2020 وديسمبر 2022 وتم تشخيص نصف المشاركين بـ"كوفيد-19" في مرحلة ما أثناء الدراسة بينما أصيب النصف الآخر بمرض تنفسي آخر مثل الربو أو الالتهاب الرئوي أو التهاب الشعب الهوائية.
وفي كل مجموعة كان نحو واحد من كل 200 مشارك يعانون من زيادة الوزن أو السمنةوكانت غالبية المشاركين (57%) من البيض.
وقام الباحثون بفحص خطر الإصابة بمرض السكري على ثلاث فترات مختلفة: شهر واحد، وثلاثة أشهر، وستة أشهر بعد تشخيص الإصابة بـ"كوفيد-19" أو مرض تنفسي آخر.
وتم ذلك من خلال النظر في مستويات الهيموغلوبين الغليكوزيلاتي (A1c والذي يسمى أيضا خضاب الدم الغليكوزي)، الذي يقيس متوسط الجلوكوز في الدم.
ووجد الباحثون أن الأطفال والمراهقين الذين أصيبوا بـ"كوفيد-19" كانوا أكثر عرضة بنسبة 55% للإصابة بمرض السكري من النوع الثاني بعد شهر واحد من الإصابة مقارنة بأولئك الذين يعانون من أمراض تنفسية أخرى وانخفض هذا الخطر قليلا إلى 48% بعد ثلاثة أشهر قبل أن يرتفع إلى 58% بعد ستة أشهر.
وكان أولئك الذين يعانون من زيادة الوزن أو السمنة أكثر عرضة للإصابة بمرض السكري مرتين بعد شهر وثلاثة أشهر من الإصابة مقارنة بأولئك الذين يعانون من أمراض تنفسية أخرى.
كما وجد الفريق أن الأطفال والمراهقين الذين دخلوا المستشفى في غضون شهر من الإصابة بـ"كوفيد-19" كانوا أكثر عرضة للإصابة بمرض السكري بثلاث مرات بعد شهر واحد مقارنة بأولئك الذين دخلوا المستشفى بسبب أمراض أخرى.
المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: دراسة علاج بحث عدوى مرض أطفال للإصابة بمرض السکری مرض السکری أکثر عرضة یعانون من کوفید 19
إقرأ أيضاً:
هل يستطيع الذكاء الاصطناعي التفكير مثلنا؟.. دراسة تكشف المفارقات!
مع التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي، أصبح من الواضح أن هذه الأنظمة قادرة على تنفيذ مهام معقدة مثل تحليل البيانات، وإنتاج النصوص، وتقديم استشارات قانونية. ومع ذلك، هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفكر مثل البشر؟.. فنحن نعلم أن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع التفكير بنفس طريقة الإنسان، لكن بحثاً جديداً كشف كيف يمكن لهذا الاختلاف أن يؤثر على عملية اتخاذ القرار لدى الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى عواقب واقعية قد لا يكون البشر مستعدين لها.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يحوّل الأفكار إلى كلام في الوقت الحقيقي
دراسة حديثة نُشرت في مجلة "Transactions on Machine Learning Research" كشفت أن هناك فجوة جوهرية في كيفية استدلال البشر مقارنة بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4. والاستدلال هو عملية استخراج جواب أو نتيجة بناء على معلومات معروفة مسبقاً وقد تكون صحيحة أو خاطئة.
فالبشر قادرون على التجريد والاستنتاج التناظري، بينما يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على مطابقة الأنماط التي تعلمها، مما يؤدي إلى ضعف في قدرته على التكيف مع المواقف الجديدة.وفقاً لموقع "livescience".
بحثت الدراسة في مدى قدرة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على تكوين تشبيهات. وتم اختبار قدرة النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4 على حل مشكلات التناظر في سلاسل الحروف.وجد الباحثون أنه في كل من تشبيهات سلسلة الأحرف البسيطة ومسائل المصفوفات الرقمية - كانت المهمة إكمال مصفوفة بتحديد الرقم المفقود - كان أداء البشر جيدًا، لكن أداء الذكاء الاصطناعي انخفض بشكل حاد.
لماذا يحدث هذا؟
تشير هذه النتائج إلى أن GPT-4 قد يعتمد بشكل كبير على أنماط محددة في بيانات تدريبه، مما يجعله أقل مرونة في التعامل مع مشكلات تتطلب استدلالاً تناظرياً عاماً. بالمقابل، يظهر البشر قدرة أفضل على تعميم الأنماط وتطبيقها في سياقات جديدة، حتى مع تغييرات في بنية المشكلة أو عند استخدام رموز غير مألوفة.
ما التداعيات؟
تُبرز هذه الفجوة أهمية تطوير نماذج ذكاء اصطناعي تتمتع بقدرات استدلال أكثر مرونة، خاصةً في التطبيقات التي تتطلب فهماً عميقًا وتكيفاً مع سياقات متنوعة. كما تؤكد الدراسة على ضرورة تقييم أداء هذه النماذج ليس فقط بناءً على دقتها، بل أيضاً على مدى قدرتها على التكيف مع تغييرات في المشكلات المطروحة.
لماذا يهمنا أن الذكاء الاصطناعي لا يفكر مثل البشر؟
أوضحت مارثا لويس، الأستاذة المساعدة في الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي بجامعة أمستردام، أن البشر لديهم قدرة فطرية على التجريد من الأنماط المحددة إلى قواعد أكثر عمومية، بينما يفتقر الذكاء الاصطناعي لهذه المهارة.
فالذكاء الاصطناعي بارع في مطابقة الأنماط التي رآها سابقاً لكنه لا يستطيع تعميمها بشكل فعال. على سبيل المثال، إذا درّبنا نموذجاً على عدد هائل من الأمثلة، فسيتمكن من التعرف على الأنماط المتكررة، لكنه لن يتمكن بالضرورة من اكتشاف القاعدة الأساسية وراء هذه الأنماط.
الكمية لا تعني الفهم
تعمل معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي على زيادة كمية البيانات لتصبح أكثر دقة، ولكن كما قالت لويس:
"الأمر لا يتعلق بكمية البيانات، بل بكيفية استخدامها".
لماذا علينا الاهتمام؟
إذا استمر الاعتماد على الذكاء الاصطناعي دون تحسين قدراته في التفكير المجرد، فقد يؤدي ذلك إلى مشكلات في: اتخاذ القرارات: قد يتعامل الذكاء الاصطناعي مع الحالات الجديدة بالطريقة نفسها التي تعامل بها مع حالات سابقة، من دون فهم التغيرات الجوهرية.
الأخلاقيات والتحيز: الذكاء الاصطناعي قد يكرر الأنماط الموجودة في البيانات من دون تحليل أعمق لسياقها وأخلاقياتها.
التطبيقات المتقدمة: مثل الرعاية الصحية، والقانون، والتعليم، حيث يلعب التجريد والاستدلال البشري دورًا أساسيًا.
ما الحل؟
نحتاج إلى تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قدرة على التجريد والاستدلال، بحيث لا تكتفي بمقارنة الأنماط، بل تفهم المفاهيم الكامنة خلفها.
هل يمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي في القرارات القانونية؟
مع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في الأبحاث القانونية، وتحليل السوابق القضائية، وحتى التوصيات في الأحكام، تبرز مشكلة كبيرة بشأن قدرة الذكاء الاصطناعي المحدودة على إجراء المقارنات والاستدلال التناظري.
فعند التعامل مع القضايا القانونية، يعتمد القضاة والمحامون على مقارنة الحالات الجديدة بالسوابق القضائية. لكن بما أن الذكاء الاصطناعي يعتمد على مطابقة الأنماط بدلاً من فهم المبادئ القانونية الأساسية، فقد يفشل في التمييز بين الفروق الدقيقة في القضايا وتطبيق السوابق القانونية بشكل صحيح على حالات جديدة
وتقديم توصيات عادلة ومتسقة.
مثلاً: تخيل أن هناك سابقة قضائية لحالة تتعلق بالاحتيال الإلكتروني، ولكن القضية الجديدة تتضمن تقنيات جديدة لم تكن موجودة وقت صدور السابقة. البشر يمكنهم التفكير بشكل مرن لتطبيق القاعدة العامة، لكن الذكاء الاصطناعي قد يعجز عن الربط بين الحالتين بسبب الاختلافات الظاهرية.
اقرأ أيضاً..الذكاء الاصطناعي يتقن الخداع!
الدراسة أكدت أن تقييم الذكاء الاصطناعي لا يجب أن يقتصر على الدقة فقط، بل يجب أن يشمل قدرته على التكيف والاستدلال العميق. أي أننا بحاجة إلى نماذج أكثر ذكاءً واستقلالية في التفكير، وليس مجرد أدوات لحفظ البيانات واسترجاعها..بحيث لا يمكننا الاعتماد بالكامل على الذكاء الاصطناعي في القرارات القانونية دون تطويره ليكون أكثر قدرة على تحليل القواعد وتطبيقها بمرونة. حتى ذلك الحين، يجب أن يكون دوره داعماً وليس حاسماً.
لمياء الصديق (أبوظبي)
قبل انطلاقه غدا.. أعضاء لجنة تحكيم مهرجان SITFY-Georgia يصلون مطار تبيلسي