«فيسبوك» يتحدى «سنابشات» للمرة الـ15

موقع التواصل الأكبر كشف عن أدوات جديدة لمكافحة الأخبار الزائفة

«فيسبوك» يتحدى «سنابشات» للمرة الـ15
TT

«فيسبوك» يتحدى «سنابشات» للمرة الـ15

«فيسبوك» يتحدى «سنابشات» للمرة الـ15

قام موقع التواصل الاجتماعي الأكبر في العالم «فيسبوك» بمحاولة تحدي تطبيق «سنابشات» لبث ومشاركة الرسائل المصورة، وذلك للمرة الخامسة عشر، بحسب ما نشرته صحيفة «غارديان» البريطانية في تقريرها المنشور اليوم الجمعة.
وذكرت مواقع تقنية أن «فيسبوك ماسنجر» قد أطلق تطبيق كاميرا جديدة بداخله على غرار ميزات كاميرا «سنابشات» لالتقاط الصور السيلفي، حيث توفر فلاتر تعديل الصور والأقنعة والأيقونات، وهي ذاتها الموجودة على موقع الرسائل المصورة لكن بأسماء مغايرة.
وتذكر الصحيفة أن «فيسبوك» نسخ 14 ميزة سابقا من «سنابشات»، من خلال نسخ آليتين لعرض الصور والمنشورات، ومحاولتي شراء للتطبيق، وأربع تطبيقات مستقلة، وتطبيقي رسائل وأربع كاميرات جديدة بعدسات «إي آر».
وبحسب «غارديان»، يبدو «فيسبوك» قد تعب من المواقف المتخاذلة، وفي تحرك هجومي ألزم الصفحات التي تستخدم كود سناب (الصورة الصفراء التي يمكن مسحها ضوئيا لإضافة شخص على سنابشات) كصورة لحساباتهم بتغييرها قبل يوم 20 ديسمبر (كانون الأول) الحالي.
إلى ذلك، قال «فيسبوك» أمس الخميس إنه سيطرح عددًا من الأدوات الجديدة لمنع انتشار قصص إخبارية زائفة على شبكة التواصل الاجتماعي.
وستسهل الشركة على المستخدمين الإبلاغ عن المقالات الزائفة على صفحاتهم الرئيسية وستعمل مع مؤسسات مثل «سنوبس» المتخصصة في مراجعة الحقائق و«إيه بي سي نيوز» و«أسوشييتد برس» في مسعى للتأكد من مصداقية القصص.
وتعرضت «فيسبوك» لانتقادات شديدة لفشلها في وقف فيض من المقالات الإخبارية الكاذبة خلال حملة الانتخابات الرئاسية الأميركية.



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.