«تويتر» تبدأ في مشاركة عائدات إعلانات صانعي المحتوىhttps://aawsat.com/%D8%AA%D9%83%D9%86%D9%88%D9%84%D9%88%D8%AC%D9%8A%D8%A7/4433996-%C2%AB%D8%AA%D9%88%D9%8A%D8%AA%D8%B1%C2%BB-%D8%AA%D8%A8%D8%AF%D8%A3-%D9%81%D9%8A-%D9%85%D8%B4%D8%A7%D8%B1%D9%83%D8%A9-%D8%B9%D8%A7%D8%A6%D8%AF%D8%A7%D8%AA-%D8%A5%D8%B9%D9%84%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA-%D8%B5%D8%A7%D9%86%D8%B9%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AD%D8%AA%D9%88%D9%89
«تويتر» تبدأ في مشاركة عائدات إعلانات صانعي المحتوى
تويتر تهدف إلى تحفيز صانعي المحتوى والمساهمة في زيادة أعداد الحسابات المشتركة في «تويتر بلو» (د.ب.أ)
اعتبارا من أمس (الجمعة)، أصبح بإمكان صانعي المحتوى على منصة «تويتر» الحصول على جزء من عائدات الإعلانات التي تظهر في الردود على التغريدات التي ينشرونها.
وقالت «تويتر» إنها ستطرح هذا البرنامج على نطاق أوسع خلال شهر أغسطس (آب) المقبل، ليتمكن صانعو المحتوى المؤهلون من التقدم للبرنامج.
وذكرت تقارير صحافية أن «تويتر» بدأت بالفعل في دفع الأموال لبعض صانعي المحتوى المؤهلين الذين يمتلكون اشتراكات في خدمة «تويتر بلو» المدفوعة.
وكان إيلون ماسك، مالك منصة «تويتر»، قد أعلن في شهر فبراير (شباط) الماضي عن هذا البرنامج، إلا أن المعلومات المتوفرة بشأنه لم تكن كافية.
وعقب الإعلان، ذكر بعض أصحاب الحسابات البارزة على «تويتر» أنهم تلقوا بالفعل إشعارات بشأن المبالغ المالية المستحقة لهم من الإعلانات على مدار الأشهر القليلة الماضية منذ الإعلان عن البرنامج، وأن تلك المبالغ ستودع في الحسابات البنكية لهم خلال أيام.
منافسة شرسة بين «ثريدز» و«تويتر» لجذب اهتمام وولاء المستخدمين (رويترز)
يأتي هذا الإعلان بعد حوالي أسبوع من إطلاق شركة «ميتا» لتطبيق «ثريدز» الذي وصفه مراقبون بـ«أكبر مواجهة بين الشركتين» بعد أن نجح في استقطاب أكثر من 100 مليون مستخدم في أيام قليلة.
ويهدف برنامج مشاركة عائدات الإعلانات، بحسب «تويتر»، إلى تحفيز صانعي المحتوى من أجل جذب المزيد من الإعلانات، وكذلك المساهمة في زيادة أعداد الحسابات المشتركة في «تويتر بلو» (Twitter Blue).
ويمكن لمشتركي هذه الخدمة أو الحسابات الخاصة بالمنظمات والشركات الانضمام إلى برنامج مشاركة عائدات الإعلانات، على أن تكون تغريداتهم قد شوهدت 5 ملايين مرة على الأقل في أحد الأشهر الثلاثة الأخيرة.
أوصى المستشار الألماني أولاف شولتس مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي بإلقاء نظرة نقدية على المعلومات المنشورة هناك، محذراً من «السذاجة» في التعامل مع المعلومات.
يمكن للمستخدمين من الاتحاد الأوروبي طلب استبعاد بياناتهم لدى شركة «ميتا» من استخدامها لتدريب الذكاء الاصطناعي، لكن هذه الخاصية غير متاحة للمستخدمين الآخرين.
الذكاء الاصطناعي أكثر دقة بـ3 مرات في التنبؤ بتقدم مرض ألزهايمرhttps://aawsat.com/%D8%AA%D9%83%D9%86%D9%88%D9%84%D9%88%D8%AC%D9%8A%D8%A7/5043432-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D8%A3%D9%83%D8%AB%D8%B1-%D8%AF%D9%82%D8%A9-%D8%A8%D9%803-%D9%85%D8%B1%D8%A7%D8%AA-%D9%81%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%86%D8%A8%D8%A4-%D8%A8%D8%AA%D9%82%D8%AF%D9%85-%D9%85%D8%B1%D8%B6-%D8%A3%D9%84%D8%B2%D9%87%D8%A7%D9%8A%D9%85%D8%B1
الذكاء الاصطناعي أكثر دقة بـ3 مرات في التنبؤ بتقدم مرض ألزهايمر
يمكن أن يسهّل التعرف المبكر على المرضى الذين من المرجح أن يتقدموا بسرعة العلاج في الوقت المناسب والمراقبة الدقيقة (شاترستوك)
يمثل الخرف تحدياً كبيراً لجهات الرعاية الصحية حول العالم، وتقدر التكلفة السنوية لرعايته بنحو 820 مليار دولار، بحسب تحليل لدراسة العبء العالمي للمرض لعام 2019. وتشير الإحصاءات إلى أن أكثر من 50 مليون شخص عالمياً يعانون الخرف، مع توقعات بارتفاع الحالات ثلاث مرات تقريباً على مدى السنوات الخمسين المقبلة.
يعد الاكتشاف المبكر لمرض ألزهايمر الذي يعد السبب الأكثر شيوعاً للخرف، أمراً بالغ الأهمية للعلاج الفعال. وغالباً ما تعتمد طرق التشخيص الحالية على اختبارات غازية ومكلفة، مثل فحوص التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني والبزل القطني. هذه الأساليب ليست متاحة دائماً في جميع المراكز الطبية؛ مما يؤدي إلى التشخيص الخاطئ وتأخير العلاج.
يتطور ألزهايمر ببطء ويتفاقم تدريجياً على مدار أعوام عدة وفي نهاية المطاف يؤثر على أغلب المناطق بالدماغ (شاترستوك)
تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي
في تطور واعد، ابتكر باحثون من قسم علم النفس بجامعة كمبردج نموذجاً للتعلم الآلي يمكنه التنبؤ بتطور مشاكل الذاكرة والتفكير الخفيفة إلى مرض ألزهايمر بدقة أكبر من الأدوات السريرية الحالية.
بنى فريق البحث النموذج باستخدام بيانات من أكثر من 400 فرد من مجموعة بحثية في الولايات المتحدة. بعدها تحققوا من صحة النموذج باستخدام بيانات المرضى في العالم الحقيقي من 600 مشارك إضافي من المجموعة الأميركية نفسها وبيانات من 900 فرد يحضرون عيادات الذاكرة في بريطانيا وسنغافورة.
أظهرت خوارزمية الذكاء الاصطناعي قدرتها على التمييز بين ضعف الإدراك الخفيف المستقر وتلك التي تتطور إلى مرض ألزهايمر في غضون ثلاث سنوات. ومن المثير للإعجاب أنها حددت بشكل صحيح الأفراد الذين سيصابون بمرض ألزهايمر في 82 في المائة من الحالات وأولئك الذين لن يصابوا به في 81 في المائة من الحالات باستخدام الاختبارات المعرفية وفحص التصوير بالرنين المغناطيسي فقط.
يهدف فريق البحث إلى توسيع نموذجهم ليشمل أشكالاً أخرى من الخرف مثل الخرف الوعائي والجبهي الصدغي (شاترستوك)
تعزيز دقة التشخيص
أثبت نموذج الذكاء الاصطناعي أنه أكثر دقة بثلاث مرات تقريباً في التنبؤ بتقدم مرض ألزهايمر من الطرق السريرية القياسية، والتي تعتمد عادةً على علامات مثل ضمور المادة الرمادية أو الدرجات المعرفية. وقد يؤدي هذا التحسن الكبير إلى تقليل معدل التشخيص الخاطئ وتمكين التدخل المبكر؛ مما قد يحسّن نتائج المرضى.
كما استخدم الباحثون النموذج لتصنيف المرضى المصابين بمرض ألزهايمر إلى ثلاث مجموعات بناءً على البيانات من زيارتهم الأولى لعيادة الذاكرة. شملت المجموعات أولئك الذين ستظل أعراضهم مستقرة (نحو 50 في المائة)، وأولئك الذين سيتقدمون ببطء (نحو 35 في المائة)، وأولئك الذين سيتدهورون بسرعة (نحو 15 في المائة). تم التحقق من صحة هذه التوقعات من خلال بيانات المتابعة على مدى ست سنوات. يمكن أن يسهل التعرف المبكر على المرضى الذين من المرجح أن يتقدموا بسرعة العلاج في الوقت المناسب والمراقبة الدقيقة.
الآثار المترتبة على رعاية المرضى
تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لهذا النموذج الذكي في قدرته على تبسيط مسارات رعاية المرضى. بالنسبة لـ50 في المائة من الأفراد الذين تكون أعراض فقدان الذاكرة لديهم مستقرة وربما بسبب عوامل أخرى مثل القلق أو الاكتئاب، يمكن للنموذج أن يساعد في توجيههم إلى المسارات السريرية المناسبة، وتجنب علاجات الخرف غير الضرورية. لا يعمل هذا التمييز على تحسين رعاية المرضى فحسب، بل يخفف أيضاً من القلق المرتبط بالتشخيصات غير المؤكدة.
وقد سلطت البروفيسورة زوي كورتزي، المؤلفة الرئيسية للدراسة، الضوء على التأثير المحتمل لهذه الأداة قائلة إنه تم ابتكار أداة، على الرغم من استخدامها فقط لبيانات من الاختبارات المعرفية وفحوص التصوير بالرنين المغناطيسي، فإنها أكثر حساسية من الأساليب الحالية في التنبؤ بما إذا كان شخص ما سيتقدم من أعراض خفيفة إلى مرض ألزهايمر. وأضافت كورتزي أن من شأن هذا أن يحسّن بشكل كبير من رفاهية المريض، ويُظهر الأشخاص الذين يحتاجون إلى أقرب رعاية، مع إزالة القلق عن هؤلاء المرضى الذين نتوقع أن يظلوا مستقرين.
ابتكر الباحثون أداة أكثر حساسية من الأساليب الحالية في التنبؤ بما إذا كان شخص ما سيتطور من أعراض خفيفة إلى مرض ألزهايمر (شاترستوك)
الاتجاهات المستقبلية
أكد الدكتور بن أندروود، استشاري الطب النفسي، على أهمية الحد من عدم اليقين التشخيصي. وأضاف: «في العيادة، أرى كيف أن عدم اليقين بشأن ما إذا كانت هذه قد تكون العلامات الأولى للخرف يمكن أن يسبب الكثير من القلق للأشخاص وأسرهم، فضلاً عن كونه محبطاً للأطباء الذين يفضلون كثيراً تقديم إجابات قاطعة».
يهدف فريق البحث الآن إلى توسيع نموذجهم ليشمل أشكالاً أخرى من الخرف، مثل الخرف الوعائي والخرف الجبهي الصدغي، مع دمج أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك علامات فحص الدم. وأعربت البروفيسورة كورتزي عن تفاؤلها بالمستقبل قائلة إن «رؤيتنا هي توسيع نطاق أداة الذكاء الاصطناعي لدينا لمساعدة الأطباء السريريين في تعيين الشخص المناسب في الوقت المناسب لمسار التشخيص والعلاج المناسب».
