عدد سكان العالم سيصل إلى 9.8 مليار نسمة بحلول 2050

عدد سكان العالم سينتقل من 7.6 مليار نسمة إلى 9.8 مليار بحلول 2050 (أ.ف.ب)
عدد سكان العالم سينتقل من 7.6 مليار نسمة إلى 9.8 مليار بحلول 2050 (أ.ف.ب)
TT

عدد سكان العالم سيصل إلى 9.8 مليار نسمة بحلول 2050

عدد سكان العالم سينتقل من 7.6 مليار نسمة إلى 9.8 مليار بحلول 2050 (أ.ف.ب)
عدد سكان العالم سينتقل من 7.6 مليار نسمة إلى 9.8 مليار بحلول 2050 (أ.ف.ب)

أفاد تقرير للأمم المتحدة أمس (الأربعاء) بأن عدد سكان العالم سينتقل من 7.6 مليار نسمة إلى 9.8 مليار بحلول 2050. على أن يتجاوز عدد السكان في الهند نظيره في الصين في غضون 7 سنوات فقط.
ومن المتوقع أن تتجاوز نيجيريا الولايات المتحدة بحلول 2050، لتصبح ثالث أكثر دولة من حيث عدد السكان في العالم، بحسب تقرير أعدته هيئة الشؤون الاقتصادية والاجتماعية التابعة للأمم المتحدة.
وأشار معدو التقرير إلى أن «عدد سكان العالم يزداد بنحو 83 مليون شخص سنويا، وهذا الميل التصاعدي سيستمر حتى مع افتراض تراجع مستويات الخصوبة».
بهذه الوتيرة، فإن إجمالي سكان العالم سيبلغ 8.6 مليار في 2030 و9.8 مليار في 2050، و11.2 مليار في 2100.
ومن المتوقع أن يتجاوز عدد سكان الهند (ثاني دول العالم من حيث عدد السكان حاليا مع 1.3 مليار نسمة) هذا العدد في الصين (1.4 مليار حاليا) بحلول 2024.
إلا أن عدد السكان يزداد بوتيرة أسرع في نيجيريا. ويتوقع التقرير أن عدد سكان 26 دولة أفريقية سيزداد «بمعدل الضعف على الأقل» بحلول 2050.
كما أن عدد الأشخاص الذين تجاوزا الستين سيزداد إلى أكثر من الضعف بحلول 2050، وإلى ثلاثة أضعاف في 2100.
وأضاف التقرير أن عدد المسنين في العالم سيزداد من 962 مليون شخص في العالم في 2017، إلى 2.1 مليار شخص في 2050 و3.1 مليار في 2100.



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.