هل يساهم الذكاء الاصطناعي في التشخيص المبكر للأمراض الوراثية
تاريخ النشر: 21st, September 2023 GMT
استخدمت مجموعة من الباحثين الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بما إذا كانت الطفرات في الجينات البشرية من المحتمل أن تكون مسببا للأمراض، ما يشير إلى أحد الجوانب الأولية حول دور التكنولوجيا في السعي لتسريع تشخيص الأمراض الناجمة عن المتغيرات الجينية.
واستخدم الباحثون في شركة "ديب مايند" التابعة لعملاق التكنولوجيا "غوغل" أداة للذكاء الاصطناعي تدعى "ألفا ميسينس" لإجراء تقييم لجميع الطفرات "الخطأ" البالغ عددها 71 مليونا، والتي يتغير فيها حرف واحد من الشفرة الوراثية البشرية
ومن بين هذه الحالات، تم تصنيف 32 في المائة على أنها مسببة للأمراض، و57 في المائة حميدة والباقي غير مؤكد، بحسب النتائج التي نشرت في مجلة "ساينس".
وأصدر الباحثون بناء على النتائج التي توصلوا إليها، قائمة مجانية عبر الإنترنت لمساعدة علماء الوراثة والأطباء الذين يدرسون كيفية تسبب الطفرات إلى بالأمراض، أو تشخيص المرضى الذين يعانون من اضطرابات نادرة، وفقا لصحيفة "الغارديان".
يشار إلى أن الخبراء البشريون اكتشفوا حتى الآن التأثير السريري لـ 0.1 بالمئة فقط من المتغيرات الخاطئة، التي تغير بنية البروتينات، وهي الجزيئات العاملة الرئيسية في الجسم، فوفقا للباحث زيجا أفسيك، فإن "تجارب الكشف عن الطفرات المسببة للأمراض مكلفة وشاقة".
وأضاف أفسيك، المشارك في المشروع الذي يقع مقره في المقر الرئيسي لشركة ديب مايند في لندن "كل بروتين فريد من نوعه، ويجب تصميم كل تجربة بشكل منفصل، الأمر الذي قد يستغرق شهورا".
لكن باستخدام تنبؤات الذكاء الاصطناعي، يمكن للباحثين الحصول على معاينة لنتائج آلاف البروتينات في المرة الواحدة، ما يمكن أن يساعد في تحديد أولويات الموارد وتسريع الدراسات الأكثر تعقيدا"، وفقا لأفسيك.
بدوره شدد جون تشينج، الباحث أيضا في المشروع، على أن "المقصود من التنبؤات لم يكن استخدامها في التشخيص السريري وحدها"، مشيرا إلى ضرورة استخدامها دائما مع أدلة أخرى تدعمها".
وأضاف: "مع ذلك، نعتقد أن توقعاتنا ستساعد في زيادة معدل تشخيص الأمراض النادرة وربما تساعدنا أيضا في العثور على جينات جديدة مسببة للأمراض".
كما أوضحت نائبة كبير الأطباء، إلين توماس، إن "جينومكس إنجلاند" التابعة لحكومة الولايات المتحدة اختبرت تنبؤات مساعدة لمقابلة سجلاتها الشاملة للمتغيرات الخاصة بمساهمتها في التبريد، وقد أعجبت بالنتائج، بحسب صحيفة "فايننشال تايمز".
وتطرقت خلال حديثها إلى أداة "ألفا ميسينس" التي تتنبأ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات البشرية من تركيبها الكيميائي، حيث توقعت أن يتم استخدامها في المستقبل في الرعاية الصحية "كطيار مساعد للعلماء" بهدف تحديد لبحث الذي يجب عليهم التركيز عليه.
المصدر: عربي21
كلمات دلالية: سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي صحة الذكاء الاصطناعي الجينات بريطانيا الجينات الذكاء الاصطناعي الامراض الوراثية المزيد في صحة تغطيات سياسة صحة صحة صحة صحة صحة صحة سياسة اقتصاد رياضة صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة
إقرأ أيضاً:
5 طرق للكشف عن التزييف العميق لمستخدمي تقنيات الذكاء الاصطناعي
مع التقدم التكنولوجي وتطور أدوات الذكاء الاصطناعي نكتشف كل يومٍ تقنيات جديدة تساعد على تسهيل المهام اليومية، ومن بينها تقنية «التزييف العميق»، التي كانت تستخدم في إنتاج الإعمال الإبداعية أو للتسلية، لكنها بدأت في الانتشار بشكلٍ متزايد في حملات التضليل والاحتيال، وتشويه سمعة المشاهير، لذا عملت الحكومات على مواجهة هذه التقنية ووضع آليات لكشفها.
وكشف مركز معلومات مجلس الوزراء، عن 5 طرق للكشف عن التزييف العميق لمستخدمي تقنيات الذكاء الاصطناعي، وذلك وفق تحليل صادر عنه تناول من خلاله التقنية بدءًا من زيادة اعتماد المستخدمين على تقنيات الذكاء الاصطناعي.
طرق للكشف عن التزييف العميقوأوضح المركز أنّ هناك 5 طرق للكشف عن التزييف العميق لمستخدمي تقنيات الذكاء الاصطناعي، تتمثل فيما يلي:
- منصة Sentinel: تسمح للمستخدمين بتحميل الوسائط الرقمية ثم تحليلها تلقائيًّا؛ للتعرف على مدى صحة هذه الوسائط، ويُستخدم هذا الصدد خوارزميات ذكاء اصطناعي متقدمة؛ لتحديد ما إذا كان تمّ التلاعب بها أم لا.
- كاشف التزييف العميق من إنتل في الوقت الحقيقي FakeCatcher: تُمكن هذه التقنية من اكتشاف مقاطع الفيديو المزيفة بمعدل دقة يبلغ 96%، ما يؤدي إلى إرجاع النتائج في أجزاء من الثانية.
وتعمل هذه التقنية بما يسمى «تدفق الدم»، إذ إنّه عند تحدث الشخص في أي مقطع فيديو يتغير لون العروق نتيجة تدفق الدم من القلب، فتجمع التقنية إشارات تدفق الدم هذه من جميع أنحاء الوجه وتترجم الخوارزميات هذه الإشارات إلى خرائط زمانية مكانية، ويتم بعد ذلك اكتشاف مدى مصداقية الفيديو.
- نحن نتحقق WeVerify: تحلل الوسائط الاجتماعية ووضعها في سياق النظام البيئي الأوسع على شبكة الإنترنت، كما أنّه يعتمد على قاعدة بيانات عامة قائمة على blockchain للمزيفات المعروفة.
- أداة مصادقة الفيديو من Microsoft: يمكن من خلال هذه الأداة تحليل مقطع فيديو أو صورة ثابتة، إضافة إلى تحليل عناصر التزييف العميق والعناصر الرمادية الدقيقة التي لا يُمكن اكتشافها بالعين البشرية بشكل فوري.
- استخدام عدم التطابق Phoneme-Viseme: تستغل هذه التقنية حقيقة أن البصمات، التي تشير إلى ديناميكيات شكل الفم، تكون أحيانًا مختلفة أو غير متوافقة مع الصوت المنطوق. ويعد هذا التناقض عيب في التزييف العميق. لذا تعتمد هذه التقنية على خوارزميات متقدمة للذكاء الاصطناعي لتحليل الفيديو واكتشاف التناقضات.
التزييف العميق تقنية مثيرة للجدلوأوضح التحليل أن «التزييف العميق» يظهر بوصفه تقنية «مثيرة للجدل» تجمع بين الإبداع الفني والتحديات الأخلاقية والأمنية، ورغم فوائد استخدامه في العديد من المجالات مثل الفن والتسلية والتعلم والطب، فإنّ القلق الأساسي يبقى حول استخدامه في التلاعب بالمعلومات والتأثير في الرأي العام، لذا، يتطلب الأمر تحديد وتطوير استراتيجيات مبتكرة لمواجهة هذه التحديات بشكل فعّال، سواء عبر تطوير تقنيات الكشف عن التزييف أو تعزيز الوعي الجماهيري بمخاطره.
وفي النهاية، يبقى التوازن بين التقدم التكنولوجي والحفاظ على الأمان والنزاهة واحدًا من أهم التحديات التي تواجهنا في عصر التزييف العميق.
ليفربول يخطط للتعاقد مع نجم نيوكاسل يونايتد