دراسة أمريكية: الكركم يعالج الاضطرابات الهضمية والحموضة
تاريخ النشر: 20th, September 2023 GMT
أفادت دراسة حديثة نُشرت في المجلة الطبية BMJ بأنه قد يكون هناك خيارًا فعّالًا لعلاج الاضطرابات الهضمية في رفوف التوابل الخاصة بك.
وقارنت الدراسة كيف استجاب أكثر من 150 شخصًا مصابين بالحموضة أو الاضطرابات الهضمية إما للدواء أوميبرازول أو للكركم - والذي يحتوي على مركب الكركمين - أو لمزيج من الاثنين.
وتم تقييم الأشخاص في الدراسة بالنسبة لأعراضهم في اليومين 28 و56 من العلاج، التي تشمل آلام المعدة وانتفاخها والغثيان أو الشعور المبكر بالامتلاء - باستخدام استبيان لتقييم حدة الاضطرابات.
وقال الدكتور كريت بونغبيرول، الباحث الرئيسي في الدراسة: "بالإضافة إلى الأغراض المضادة للالتهاب والمضادة للأكسدة، يمكن أن يكون الكركمين/الكركم خيارًا لعلاج الاضطرابات الهضمية بكفاءة مماثلة لأوميبرازول".
واستخدم سكان جنوب شرق آسيا الكركوم لعلاج الاضطرابات المعوية والحالات الالتهابية الأخرى، وتعود استخداماته الطبية إلى مئات السنين، وفقًا لدراسة عام 2017.
وفي الولايات المتحدة، كان استخدامه الطبي الأساسي كمكمل غذائي مضاد للالتهاب ومضاد للأكسدة لتخفيف التهاب المفاصل ومتلازمة الأمعاء العصبية. ولكن هذه هي المرة الأولى التي تقارن فيها التجربة السريرية مباشرة بين الكركم/الكركمين وأوميبرازول في علاج الاضطرابات الهضمية.
مع ذلك، تبقى هناك بعض الأسئلة حول تأثير الكركم. وقالت الدكتورة يوينج لو، أخصائية الجهاز الهضمي وأستاذة مساعدة في الجهاز الهضمي في كلية آيكان لعلوم الطب في جامعة ماونت سيناي في نيويورك سيتي: "من الطبيعي أن تبحث الأبحاث في تأثير الكركم على الاضطرابات الهضمية، لأن مركب الكركمين تم دراسته في مجموعة واسعة من الحالات الالتهابية، بما في ذلك مرض القولون التهابي والتهاب المفاصل". وأضافت أن بعض الدراسات أظهرت أن الكركمين كان مفيدًا بالاشتراك مع أدوية أخرى.
مع ذلك، كانت لديها بعض الأسئلة حول الدراسة الجديدة، منها أن مقياس الأعراض الذي استخدمه الباحثون لقياس الأعراض ليس الأكثر شيوعًا لتقييم تحسن الاضطرابات الهضمية. وترغب أيضًا في رؤية النتائج إذا تم قياس الأعراض بشكل أكثر تواترًا. وقالت: "لا أعتقد أن هذه الدراسة وحدها كافية بالنسبة لي لأقول 'أنصح بهذا'، ولكن يجب الاستمرار بحذر".
والجدير بالذكر أنه من الضروري التحدث مع الطبيب قبل بدء تناول الكركم، لأن هناك بعض حالات الإصابة بأضرار الكبد نتيجة استخدام الكركم، ومن المهم التأكد من عدم تفاعل الكركم مع أي من الأدوية الأخرى التي تتناولها الشخص.
وأشارت إلى أن "المستهلكين يجب أن يكونوا على علم بآثار الجانبية لاستخراجات الكركم مثل حساسية الجلد وخطر النزيف، وخاصة بالنسبة لأولئك الذين يتناولون أدوية مضادة للتخثر أو مثبطات الصفائح".
المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: الكركم فوائد الكركم الاضطرابات الهضمية الاضطرابات الهضمیة
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