جدل حول ترميم لوحة تتجاوز قيمتها 400 ألف دولار في سيول

عمل فنان الغرافيتي الأميركي جون وان في سيول بعد تشويهه باللون الأسود (رويترز)
عمل فنان الغرافيتي الأميركي جون وان في سيول بعد تشويهه باللون الأسود (رويترز)
TT

جدل حول ترميم لوحة تتجاوز قيمتها 400 ألف دولار في سيول

عمل فنان الغرافيتي الأميركي جون وان في سيول بعد تشويهه باللون الأسود (رويترز)
عمل فنان الغرافيتي الأميركي جون وان في سيول بعد تشويهه باللون الأسود (رويترز)

موقف محير وجد فنان الغرافيتي الاميركي جون وان نفسه فيه، إذ تعرض أحد أعماله أثناء المشاركة بأحد المعارض الفنية بسيول للتشويه غير المقصود، غير أن الشركة المنظمة للمعرض ترفض تعويضه، بل ترى أن التشويه أضاف للعمل الفني.
وبحسب ما نقلت وكالة د.ب.أ فقد قام زوجان شابان، دون قصد، بتشويه اللوحة التي يبلغ طولها 7 في 2.36 متر بإضفاء لمسات صغيرة من اللون الأخضر الداكن عليها في أواخر مارس (آذار) الماضي، حيث اعتقدا أنها لوحة غير مكتملة يمكن أن يساهم الجمهور فيها في إطار حدث تشاركي.
غير أن الشركة المشاركة في تنظيم المعرض عارضت فكرة إزالة بقع الطلاء غير المرغوب فيها، التي أدت إلى تشويه اللوحة، والمقدرة قيمتها بأكثر من 400 ألف دولار.
وقالت سون جي يون، مديرة شركة «كونتنت كرريتورز أوف كالتشر» المنظمة المشاركة للمعرض، في العاصمة الكورية الجنوبية أمس الاثنين، إن الكثير من الأشخاص علقوا على وسائل التواصل الاجتماعي بأن البقع تبدو «وكأنها جزء من العمل الفني». وقالت إن شركتها ترغب في إقناع فنان الغرافيتي الأمريكي، جون وان، واسمه الحقيقي جون أندرو بيريلو، بعدم المطالبة بترميم لوحته التي تحمل اسم «بلا عنوان».
وقالت إن «ترميم اللوحة سيتكلف نحو 10 ملايين وون (8900 دولار)».



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.