تطبيق «واتساب» يطلق خاصية تبادل المستندات

تطبيق «واتساب» يطلق خاصية تبادل المستندات
TT

تطبيق «واتساب» يطلق خاصية تبادل المستندات

تطبيق «واتساب» يطلق خاصية تبادل المستندات

ذكرت تقارير إخبارية أن تطبيق «واتساب» للتواصل عبر الإنترنت قرر الانضمام إلى قطاع خدمات تبادل المستندات والملفات عبر الإنترنت، رغم وجود الكثير من التطبيقات التي توفر هذه الخدمة مثل «دروب بوكس» و«وان درايف»، وكذلك إمكانية تبادل الملفات عبر البريد إلكتروني أو حتى باستخدام بطاقات الذاكرة المحمولة.
وأشار موقع «بي.سي ماجازين» المتخصص في موضوعات التكنولوجيا إلى أن بعض مستخدمي تطبيق «واتساب» الذي يعود تدشينه إلى سبع سنوات مضت ومملوك لموقع التواصل الاجتماعي الشهير «فيسبوك» اكتشفوا وجود خاصية تبادل المستندات عندما قاموا بتحديث نسخة التطبيق. وأجرى موقع «تك كرانش» المتخصص في موضوعات التكنولوجيا اختبارا لعمل الخاصية الجديدة من نظام التشغيل «آي أو إس» للأجهزة الذكية واللوحية، كما تعمل الخاصية الجديدة مع نظام التشغيل آندرويد، لكنها لا تعمل مع نظام التشغيل «ويندوز فون».
وحتى الآن فإن خاصية تبادل المستندات في «واتساب» تعمل فقط مع المستندات بصيغة «بي دي إف».
وكان عدد مستخدمي «واتساب» قد كسر حاجز المليار مستخدم في أول فبراير (شباط) الماضي، وفي الوقت ذاته فإنه يجري حاليا إدخال تغييرات في نموذج إنتاج ونشاط «واتساب» خلال الأسابيع الأخيرة، حيث يسعى إلى الاستحواذ على حصة أكبر من سوق التراسل عبر الأجهزة المحمولة.
ومن أهم التغييرات إلغاء رسم الاستخدام الذي كانت واتساب تحصله وهو دولار واحد
سنويا اعتبارا من يناير (كانون الثاني) الماضي.
ويواجه تطبيق «واتساب» منافسة من جانب خدمات إنترنت أخرى مثل غوغل التي أطلقت مؤخرا جهدا لتحسين خدمة المحادثة النصية وياهو التي عززت خدمة ميسنجر للمحادثة الخاصة بها.



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.