اخبار العراق الان

بغداد اليوم- متابعة 

نجح مجموعة من العلماء من كلية العلوم بجامعة كوبنهاغن الدنماركية في تطوير خوارزمية يمكنها توقع ما إذا كان شخص ما سيتوفى جراء الإصابة بكوفيد-19 حتى قبل إصابته بالفيروس التاجي، وذلك بدقة تصل إلى 90%.

حيث تلفت الدراسة، التي نشرها العلماء في مجلة Nature الأمريكية، إلى تطوَّرَ التعلم الآلي، أو خوارزميات الحواسيب القائمة على الذكاء الاصطناعي، والتي قالت إنها تتحسن تلقائياً من خلال الخبرة باستخدام البيانات المجموعة، حيث أصبحت قادرة على التنبؤ بالمخاطر في مراحل المرض المختلفة.

فيما دَرَسَ الباحثون حالة إيجابية في الدنمارك، واستخدموا الحالات الإيجابية التي أخذتها مؤسسة "بيوبانك" البريطانية من أجل "التحقق الخارجي"، وأخذوا عوامل الخطر الشائعة كالعمر ومؤشر كتلة الجسم وارتفاع ضغط الدم في الاعتبار لصياغة الخوارزمية.

الدراسة أوضحت توقّع نموذج الذكاء الاصطناعي مخاطر الوفاة في مراحل مختلفة: عند التشخيص، ودخول المستشفى، ودخول وحدة العناية المركزة.

عوامل الخطر الشائعة

بينما وضعت الخوارزمية في اعتبارها أثناء التطوير، عوامل الخطر الشائعة كمعيار، مثل السن، ومؤشر كتلة الجسم، وارتفاع ضغط الدم.

يشار إلى أنه من بين مريض تعقَّبتهم للدراسة، توفي 324 مريضاً بسبب كوفيد-19. وتتراوح أعمار الرجال المتوفين بين 73 و87 عاماً وتظهر عليهم علامات واضحة تؤثر على النتائج، من ارتفاع ضغط الدم ومؤشر كتلة الجسم، وفقاً للدراسة التي أثبتت أن مجموعة الرجال المنتقاة هي الأكثر عرضة للوفاة، ونتيجة لذلك فإن خوارزمية الذكاء الاصطناعي تتوقع أن هذه الفئة العمرية من الرجال، الذين يعانون من خطر ارتفاع ضغط الدم ومؤشر كتلة الجسم، معرضون لخطر أكبر.

يمكن لهذه التكنولوجيا أن تساعد المستشفيات والمنشآت الطبية حول العالم، في اتخاذ معايير وقائية، وربما تساعد في منح الأولوية لمرضى على حساب آخرين، وبالتالي منع ارتفاع معدلات الوفيات.

فالمثير للدهشة، حسب الدراسة، أن بعضاً من أخطر السمات "تحولت إلى علامات للصدمة واختلال وظائف الأعضاء لدى مرضى وحدة العناية المركزة" عوضاً عن عوامل الخطر الشائعة.

يمكن أن تساعد مثل هذه التكنولوجيا المستشفيات ومرافق الرعاية الطبية في جميع أنحاء العالم على اتخاذ تدابير وقائية إضافية، وقد تساعد في إعطاء الأولوية لبعض المرضى على غيرهم ومن ثَم منع معدلات الوفيات المرتفعة غير الضرورية.

ليست الدراسة الأولى

جدير بالذكر أن هذه ليست الدراسة الأولى التي تعرض الاستخدام المحتمل للتعلم الآلي في اتخاذ التدابير الوقائية وسط جائحة فيروس كورونا. ومع ذلك تشير دراسة كوبنهاغن إلى أن هذه الدراسات ركَّزت على المرضى الذين يودعون بالفعل في المستشفى مع أنه من غير الواضح "ما إذا كان من الممكن نقل القدرة على التصنيف إلى أنظمة الرعاية الصحية الأخرى". ومِن مصادر القلق الأخرى أنها لم تكن خوارزميات تعلم آلي دقيقة تماماً؛ لأنها لم تأخذ الحالات الأخف في الاعتبار.

بالإضافة إلى ذلك، وفقاً للباحثين، فإن الدراسات السابقة، استندت إلى نماذج صينية بها خطر الانحياز، حسب قولهم.

في سياق متصل أظهر إحصاء لوكالة رويترز الأحد 14 مارس/آذار 2021، أن ما يزيد عل مليون شخص أصيبوا على مستوى العالم، في حين وصل إجمالي عدد الوفيات الناتجة عن الفيروس إلى مليونين و775528.

كما تم تسجيل إصابات بالفيروس في أكثر من 210 دول ومناطق منذ اكتشاف أولى حالات الإصابة في الصين في ديسمبر/كانون الأول 2019.

وما زالت الولايات المتحدة أكثر البلدان تضرراً في العالم، إذ سجّلت حصيلة إجمالية بلغت وفاة من إصابة.