بالفيديو... رجل مبتور الأطراف يقود سيارة سباق

فريدريك سوسيت يرتدي ملابس خاصة بسباق السيارات (يوتيوب)
فريدريك سوسيت يرتدي ملابس خاصة بسباق السيارات (يوتيوب)
TT

بالفيديو... رجل مبتور الأطراف يقود سيارة سباق

فريدريك سوسيت يرتدي ملابس خاصة بسباق السيارات (يوتيوب)
فريدريك سوسيت يرتدي ملابس خاصة بسباق السيارات (يوتيوب)

نشر موقع «سي إن إن» فيديو لفريدريك سوسيت، وهو رجل مبتور الأطراف، يظهره وهو يقود سيارة سباق.
وأثارت قصة سوسيت دهشة الكثير من الناس، حيث خدش خدش إصبعه بينما كان يقضي عطلة بجنوب غربي فرنسا عام 2012، بحسب شبكة «سي إن إن» الأميركية.
والغريب بالأمر، أن الجرح الصغير تحول إلى عدوى خطيرة تسببت في النهاية في بتر ذراعيه وساقيه. ولم توقف هذه الحادثة المفجعة سوسيت من تحقيق حلمه الأساسي، وهو المشاركة بواحد من أقدم سباقات السيارات التي لا تزال تُقام حتى يومنا هذا، ويطلق عليه اسم سباق «لومان 24 ساعة».
ويقول سوسيت بالفيديو: «لا يمكنني وصف الشعور الذي أحس به عندما أكون بسيارة سباق».
ويضيف: «أشعر وكأنني عدت إلى ما كنت عليه سابقاً قبل الحادث الذي تعرضت له».

وأشار سوسيت إلى أن الدعم الذي تلقاه بعد الأزمة التي مر بها ساعده بشكل كبير في تخطي الصعوبات لبدء حياة جديدة.
وتابع قائلا «رغم أنني لم أركب يوماً سيارة سباق قبل الحادث، فإن الشغف لطالما كان موجوداً. وبعدما فقدت أطرافي، أردت أن أتحدى نفسي، وأمارس ما كنت دائماً أحلم به، وهذا ما حدث».
وشدد سوسيت على أنه تمرن جيداً قبل الركوب بسيارة السباق وخوض التجربة الجديدة التي ألهمت الكثيرين.



الذكاء الاصطناعي يعزز فرص الحمل

الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين نتائج التلقيح الصناعي (جامعة إمبريال كوليدج لندن)
الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين نتائج التلقيح الصناعي (جامعة إمبريال كوليدج لندن)
TT

الذكاء الاصطناعي يعزز فرص الحمل

الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين نتائج التلقيح الصناعي (جامعة إمبريال كوليدج لندن)
الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين نتائج التلقيح الصناعي (جامعة إمبريال كوليدج لندن)

توصلت دراسة من جامعة إمبريال كوليدج لندن في بريطانيا إلى أن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز فرص الحمل لدى السيدات الخاضعات للتلقيح الصناعي.

وأوضح الباحثون أن هذه النتائج تسلط الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحسين نتائج العلاج وتقديم رعاية أكثر دقة للمريضات، ونُشرت النتائج، الأربعاء، في دورية (Nature Communications).

ويذكر أن التلقيح الصناعي إجراء طبي يساعد الأزواج الذين يعانون من مشاكل في الإنجاب على تحقيق الحمل. وفي هذا الإجراء، يتم استخراج البويضات من المبايض لدى السيدات بعد تحفيزها بواسطة أدوية هرمونية، ثم يتم تخصيبها بالحيوانات المنوية للرجال في المختبر. وبعد التخصيب، يتم مراقبة نمو الأجنة في المختبر، ثم يتم اختيار أفضل الأجنة لنقلها إلى رحم المرأة في أمل حدوث الحمل.

وتمر العملية بخطوات أولها تحفيز المبايض باستخدام أدوية هرمونية لزيادة إنتاج البويضات، ثم مراقبة نمو الحويصلات التي تحتوي على البويضات عبر جهاز الموجات فوق الصوتية. وعند نضوج البويضات، تُجمع بواسطة إبرة دقيقة وتُخصّب في المختبر. وبعد بضعة أيام، تنُقل الأجنة المتطورة إلى الرحم لتحقيق الحمل.

ويُعد توقيت إعطاء حقنة الهرمون أمراً حاسماً في نجاح العملية، حيث يستخدم الأطباء فحوصات الموجات فوق الصوتية لقياس حجم الحويصلات، لكن تحديد التوقيت المناسب يعد تحدياً.

وفي هذه الدراسة، استخدم الباحثون تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات أكثر من 19 ألف سيدة خضعن للعلاج. ووجدوا أن إعطاء حقنة الهرمون عندما يتراوح حجم الحويصلات بين 13 و18 ملم كان مرتبطاً بزيادة عدد البويضات الناضجة المسترجعة، مما أدى إلى تحسن ملحوظ في معدلات الحمل.

وبينما يعتمد الأطباء حالياً على قياس الحويصلات الأكبر فقط (أكثر من 17-18 ملم) لتحديد توقيت الحقن، أظهرت الدراسة أن الحويصلات المتوسطة الحجم قد تكون أكثر ارتباطاً بتحقيق نتائج إيجابية في العلاج.

كما أظهرت النتائج أن تحفيز المبايض لفترات طويلة قد يؤدي لارتفاع مستويات هرمون البروجستيرون، مما يؤثر سلباً على نمو بطانة الرحم ويقلل من فرص نجاح الحمل.

وأشار الفريق إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتيح للأطباء اتخاذ قرارات أكثر دقة في توقيت هذا الإجراء، مع الأخذ في الاعتبار أحجام الحويصلات المختلفة، وهو ما يتجاوز الطرق التقليدية التي تعتمد فقط على قياس الحويصلات الكبرى.

وأعرب الباحثون عن أهمية هذه النتائج في تحسين فعالية التلقيح الصناعي وزيادة نسب النجاح، مشيرين إلى أن هذه التقنية تقدم أداة قوية لدعم الأطباء في تخصيص العلاج وفقاً لاحتياجات كل مريضة بشكل فردي.

كما يخطط الفريق لتطوير أداة ذكاء اصطناعي يمكنها التفاعل مع الأطباء لتقديم توصيات دقيقة خلال مراحل العلاج؛ ما سيمكنهم من تحسين فرص نجاح العلاج وتحقيق نتائج أفضل.