نموذج لرصد طرق انتشار الأمراض المعدية بدقة عالية

طوره باحثو «كاوست»

تعزز النماذج المتنبئة بطرق انتشار الأمراض المعدية أنظمة المراقبة الوطنية
تعزز النماذج المتنبئة بطرق انتشار الأمراض المعدية أنظمة المراقبة الوطنية
TT
20

نموذج لرصد طرق انتشار الأمراض المعدية بدقة عالية

تعزز النماذج المتنبئة بطرق انتشار الأمراض المعدية أنظمة المراقبة الوطنية
تعزز النماذج المتنبئة بطرق انتشار الأمراض المعدية أنظمة المراقبة الوطنية

ألقت جائحة «كوفيد-19» الضوء على أهمية تطوير النماذج لفهم انتشار الأمراض، وتقديم أرقام ومعلومات تفصيلية عن الوقاية منها ومكافحتها. ومن هذا المنطلق استعان باحثون من جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية «كاوست» ببيانات جائحة «كوفيد-19»، ودمجوا مِنهاجين تقليديين من أجل خلق نموذج جديد بغرض تحسين توقعات انتشار المرض.
ومما لا شك فيه أن جائحة «كوفيد-19» أحدثت تغييرات جوهرية على الطريقة التي يعيش بها الناس حياتهم، مما حدا بالحكومات والعلماء لتحديد أفضل السبل اللازمة للحد من تأثيرات الجائحة عبر الاستعانة بنماذج رياضية تتنبأ بانتشار الأمراض المعدية.

طريقة نمذجة جديدة
النموذج الرياضي عبارة عن وصف مبسط لشيءٍ ما باستخدام قواعد الرياضيات ولغتها، ويُعدّ «نموذج SIR» إحدى طرق النمذجة الشائعة التي تقسّم السكان إلى 3 أقسام: القسم الأول «المعرَّضون للإصابة» (S)، والثاني «المصابون» (I)، والثالث «المتعافون» (R)، ثم صياغة معدلات التغيير التي تتبع انتقال الأفراد من قسم إلى آخر.
بمعنى آخر، ومن أجل تحسين فهمنا لطريقة انتشار مرض ما، يستخدم العلماء مزيجاً من الرياضيات والبيانات لتطبيق النمذجة الرياضية. توفر تلك النماذج طريقة لصياغة القواعد البسيطة لتقديم تخمين تقريبي لكيفية انتشار فيروس ما، ومن ثم تقديم تخمين تقريبي لانتشار المرض المصاحب له.
قام باحثو «كاوست»، بقيادة الباحثة الدكتورة باولا موراغا، الأستاذة المساعِدة في علوم الإحصاء، بدمج «نموذج SIR» يتناول الوقت فقط مع نموذج آخر يتناول الوقت والمكان معاً، مع أخذ أنماط التلامس العُمرية في الاعتبار أيضاً. ولتحقيق هذا الدمج، استخدم الفريق إطار عمل يتكوّن من خطوتين، يمكّنهم من نمذجة بيانات المواقع المعدية لعدد من الفئات العمرية المختلفة خلال فترة زمنية طويلة.
يقول الباحث الرئيسي للدراسة أندريه أمارال، القادم من البرازيل الذي تشمل اهتماماته البحثية النمذجة الإحصائية وطرق حساب الاستدلال، إن «النموذج يقدم تنبؤات أدقَّ من الأساليب المستخدمة سابقاً في رصد وقت ومكان التنبؤات على المدى القصير أو المتوسط. كما أن هذا النموذج يُراعي الفئات العمرية المختلفة حتى نتمكن من معالجتها بشكل منفصل، فينتج عنه التحكم في عدد الحالات المعدية على نحو أفضل».

تحديد المناطق الخطرة
ولحسن الحظ، فقد نجحت طريقة الفريق؛ إذ أُجريت دراسة محاكاة لتقييم أداء النموذج، وأيضاً أُجريت دراسة حالة لمصابي «كوفيد-19» في مدينة كالي بكولومبيا، نتج عنها تحسُّن ملحوظ في أداء النموذج عند رصد التنبؤات، وقدَّم نتائج مماثلة للفترات الزمنية الماضية، مقارنةً بالنماذج التي يشيع استخدامها في عمليات إعداد النماذج التنبؤية.
يقول أمارال إن «مميزات هذا النموذج ستساعد المسؤولين ومُتخذي القرار في تحديد المناطق الخطرة والسكَّان الأكثر عرضة للإصابة وتطوير استراتيجيات أكثر تطوراً لمكافحة الأمراض».
يمكن تطبيق النموذج أيضاً على أي مرض مُعدٍ يناسب تقديرات النموذج، مثل: مرض الأنفلونزا. كذلك لأن النموذج يأخذ في اعتباره مختلف الفئات العمرية وأنماط التلامس بينها، فإنه يقدّم استنتاجات أكثر تفصيلاً عن مكان ووقت وأي مجموعة بالتحديد يجب على متخذي القرار توجيه الموارد إليها للحدّ من المرض. يشير أمارال إلى أنه «مستقبلاً ربما نتوسع في هذا الأسلوب ونستخدم نماذج زمنية مختلفة لتحل محل «نموذج SIR»؛ سنتمكَّن من رصد دينامية الأوبئة المختلفة وزيادة السياقات التي قد نوظِّف النموذج فيها». ويضيف: «لكن في النهاية، إن أردنا تحسين قدرات النموذج التنبؤية، علينا العمل على تطوير أساليب المجموعات التي تدمج عدداً من التنبؤات من عددٍ من النماذج المختلفة وترصد أي تأخير زمني محتمل في عملية جمع البيانات».
تقول موراغا إن أداء النموذج يوضح أهمية الجودة والبيانات التفصيلية المتعلقة بالمكان والوقت والمجموعة السكانية؛ لفهم ديناميكيات الأمراض المعدية، مع تأكيد الحاجة الملحّة لتعزيز أنظمة المراقبة الوطنية من أجل تطوير عمليات اتخاذ القرارات المتعلقة بالصحة العامة.


مقالات ذات صلة

علماء ينتجون «نموذج جنين بشري» في المختبر

علوم النموذج تم تطويره باستخدام الخلايا الجذعية (أرشيف - رويترز)

علماء ينتجون «نموذج جنين بشري» في المختبر

أنتجت مجموعة من العلماء هيكلاً يشبه إلى حد كبير الجنين البشري، وذلك في المختبر، دون استخدام حيوانات منوية أو بويضات.

«الشرق الأوسط» (لندن)
علوم الهياكل الشبيهة بالأجنة البشرية تم إنشاؤها في المختبر باستخدام الخلايا الجذعية (أرشيف - رويترز)

علماء يطورون «نماذج أجنة بشرية» في المختبر

قال فريق من الباحثين في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة إنهم ابتكروا أول هياكل صناعية في العالم شبيهة بالأجنة البشرية باستخدام الخلايا الجذعية.

«الشرق الأوسط» (لندن)
علوم علماء يتمكنون من جمع حمض نووي بشري من الهواء والرمال والمياه

علماء يتمكنون من جمع حمض نووي بشري من الهواء والرمال والمياه

تمكنت مجموعة من العلماء من جمع وتحليل الحمض النووي البشري من الهواء في غرفة مزدحمة ومن آثار الأقدام على رمال الشواطئ ومياه المحيطات والأنهار.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)
علوم صورة لنموذج يمثل إنسان «نياندرتال» معروضاً في «المتحف الوطني لعصور ما قبل التاريخ» بفرنسا (أ.ف.ب)

دراسة: شكل أنف البشر حالياً تأثر بجينات إنسان «نياندرتال»

أظهرت دراسة جديدة أن شكل أنف الإنسان الحديث قد يكون تأثر جزئياً بالجينات الموروثة من إنسان «نياندرتال».

«الشرق الأوسط» (لندن)
علوم دراسة تطرح نظرية جديدة بشأن كيفية نشأة القارات

دراسة تطرح نظرية جديدة بشأن كيفية نشأة القارات

توصلت دراسة جديدة إلى نظرية جديدة بشأن كيفية نشأة القارات على كوكب الأرض مشيرة إلى أن نظرية «تبلور العقيق المعدني» الشهيرة تعتبر تفسيراً بعيد الاحتمال للغاية.

«الشرق الأوسط» (لندن)

كيف يسهم الذكاء الاصطناعي «مفتوح المصدر» في دعم التشخيص الطبي؟

الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)
الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)
TT
20

كيف يسهم الذكاء الاصطناعي «مفتوح المصدر» في دعم التشخيص الطبي؟

الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)
الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)

يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تطوراً غير مسبوق، حيث أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) قادرة على أداء مهام معرفية معقدة في الطب، فمن الإجابة الدقيقة عن الأسئلة الطبية متعددة الاختيارات، إلى تقديم استدلالات سريرية متقدمة ووضع تشخيص تفاضلي للحالات الطبية المعقدة، يثبت الذكاء الاصطناعي قدرته على دعم التشخيص الطبي.

وتشير الإحصاءات إلى أن الأخطاء التشخيصية تتسبب في وفاة أو إعاقة دائمة لنحو 795 ألف مريض سنوياً في الولايات المتحدة وحدها. ومع التكاليف الباهظة الناتجة عن التشخيص الخاطئ أو المتأخر، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دوراً حيوياً في تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية. وخلال العامين الماضيين، تفوقت نماذج الذكاء الاصطناعي «مغلقة المصدر»، مثل (GPT - 4) من شركة «أوبن إي آي»، في تشخيص الحالات الطبية المعقدة، ما جعلها جزءاً من تطبيقات الرعاية الصحية. ورغم توفر نماذج «مفتوحة المصدر»، فإنها لم تصل بعد إلى نفس مستوى الأداء.

لكن دراسة لباحثين من كلية الطب بجامعة هارفارد الأميركية كشفت عن أن النماذج الحديثة مفتوحة المصدر، مثل (Llama 3.1) من شركة «ميتا»، يمكنها منافسة النماذج مغلقة المصدر، حيث حققت نتائج واعدة في اختبارات متقدمة. وأظهرت الدراسة أن (Llama 3.1) قدم أداءً مماثلاً لأحد أقوى النماذج المغلقة في تشخيص الحالات الطبية المعقدة، ونُشرت نتائجها بعدد 17 مارس (آذار) 2025 بدورية (JAMA Health Forum).

ويُعد (Llama 3.1) جزءاً من سلسلة نماذج (Llama) التي تطورها «ميتا» بوصفها بديلاً مفتوح المصدر، ما يتيح للباحثين استخدامها وتعديلها بحرية دون قيود تجارية. وتتميز النماذج المفتوحة بإمكانية تخصيصها وفق الاحتياجات الخاصة، مثل التدريب على بيانات داخلية دون مشاركة معلومات حساسة، بينما تبقى النماذج المغلقة احتكارية وتعمل فقط عبر خوادم الشركات.

نماذج الذكاء الاصطناعي تعتمد على مجموعات ضخمة من البيانات (جامعة هارفارد)
نماذج الذكاء الاصطناعي تعتمد على مجموعات ضخمة من البيانات (جامعة هارفارد)

تشخيص الأمراض

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي، المفتوحة والمغلقة، على تحليل بيانات ضخمة تشمل الكتب الطبية والأبحاث وبيانات المرضى، ما يساعدها في تشخيص الأمراض مثل الأورام وفشل القلب والتهابات القولون. وعند مواجهة حالة جديدة، تقارن النماذج المعلومات الواردة بما تعلمته سابقاً لتقديم تشخيصات محتملة.

وخلال الدراسة، خضع نموذج (Llama 3.1) لاختبار شمل 70 حالة سريرية معقدة و22 حالة جديدة لضمان دقة التقييم. وحقق دقة 70 في المائة في التشخيص، متفوقاً على (GPT - 4) الذي سجل 64 في المائة، وحدد التشخيص الصحيح في محاولته الأولى بنسبة 41 في المائة مقابل 37 في المائة لـ(GPT - 4). أما في الحالات الجديدة، فقد ارتفعت دقته إلى 73 في المائة، مع تحديد التشخيص الصحيح كمقترح أول بنسبة 45 في المائة.

وقال الدكتور أرغون مانراي، الباحث الرئيسي للدراسة وأستاذ المعلوماتية الطبية الحيوية بجامعة هارفارد، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مساعداً موثوقاً للأطباء إذا أُدمج بحكمة في البنية التحتية الصحية.

وأضاف لـ«الشرق الأوسط» أن النماذج المفتوحة والمغلقة تختلف في الخصوصية وأمان البيانات، حيث تتيح النماذج المفتوحة تشغيلها والاحتفاظ بالبيانات داخل المستشفيات؛ ما يحافظ على سرية بيانات المرضى، بينما تتطلب النماذج المغلقة إرسال البيانات لخوادم خارجية، ما قد يثير مخاوف أمنية. كما أن النماذج المفتوحة أكثر مرونة وأقل تكلفة، مما يجعلها مناسبة للمؤسسات محدودة الموارد.

ورغم ذلك، أشار مانراي إلى تحديات تعيق تبني النماذج المفتوحة، مثل الحاجة لفريق تقني للصيانة وصعوبة تكاملها مع الأنظمة الطبية مقارنة بالمغلقة، التي توفر دعماً فنياً متكاملاً. كما أن ضمان دقتها يتطلب دراسات سريرية إضافية وتحديثات مستمرة لتحسين الأداء وتجنب التحيزات.

منصات مفتوحة المصدر

تتوفر عدة نماذج طبية مفتوحة المصدر، أبرزها منصة (Azure AI Foundry) من «مايكروسوفت»، التي توفر نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة لتحليل الصور الطبية وإعداد تقارير الأشعة السينية. وتضم المنصة نماذج مثل (MedImageInsight) لتصنيف الصور وكشف الحالات غير الطبيعية، و(MedImageParse) لتحديد حدود الأورام والأعضاء، و(CXRReportGen) لتحليل صور الأشعة السينية وإنتاج تقارير تشخيصية تلقائياً، مما يعزز دقة التشخيص ويسرّع إعداد التقارير الطبية. كما طوّرت شركة «إنفيديا» مع جامعة كينغز كوليدج لندن منصة (MONAI) لدعم بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي، مع تعزيز الخصوصية ودقة التشخيص.

كما أطلق باحثو جامعة كورنيل الأميركية منصة (OpenMEDLab) في مارس 2024، لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط بالمجال الطبي، مستندة إلى نماذج مثل (Gemini) من «غوغل»، مما يتيح نتائج تنافسية وتشجيع الابتكار في الرعاية الصحية.