عندما تصبح الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة أسلحة جديدة للصناعة الطبية

الحرب التي لا تنتهي بين البشر والكائنات الحية الدقيقة

في المؤتمر العلمي حول تطبيق الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في الممارسة السريرية للأمراض المعدية الذي عقد في مستشفى الأمراض الاستوائية في مدينة هوشي منه، أكد الأستاذ المشارك الدكتور نجوين فان فينه تشاو - نائب مدير إدارة الصحة في مدينة هوشي منه - على أهمية الابتكار في مكافحة الأمراض المعدية على المدى الطويل.

لطالما كانت الأمراض المُعدية من أكبر التحديات التي تواجه الصحة العامة العالمية. وفي البلدان الاستوائية مثل فيتنام، حيث تُعدّ البيئة مُلائمة لنمو الكائنات الدقيقة، تشتد هذه المعركة أكثر وأكثر.

لقد عانى العالم عبر التاريخ من تفشي أمراض خطيرة أدت إلى مقتل عشرات الملايين من الناس.

واليوم، لا يزال البشر يواجهون تهديدات جديدة من الأمراض المعدية، وخاصة تلك التي تنتقل من الحيوانات إلى البشر مثل إنفلونزا الطيور، ومتلازمة الالتهاب التنفسي الحاد (سارس)، ومتلازمة الشرق الأوسط التنفسية، ومؤخرا كوفيد-19.

عندما تصبح الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة أسلحة جديدة للصناعة الطبية - 1

منذ العصور القديمة، واجه البشر باستمرار تهديدات جديدة من الأمراض المعدية التي تسببها الكائنات الحية الدقيقة المتطورة باستمرار.

ما يميز الأمراض المُعدية هو تعقيد مسبباتها وعدم القدرة على التنبؤ بها. تتطور الكائنات الدقيقة باستمرار من خلال الطفرات، مما يساعدها على تجنب هجوم الجهاز المناعي أو المضادات الحيوية. ومما يثير القلق أن مقاومة المضادات الحيوية - وهي نتيجة حتمية للطفرات - تتزايد شيوعها.

اكتُشفت المضادات الحيوية قبل نحو مئة عام، وشهد إنتاجها عصرًا ذهبيًا (1940-1960)، إلا أن عدد الأدوية الجديدة يتناقص باستمرار. في غضون ذلك، ظهرت سلالات من البكتيريا المقاومة لمضادات حيوية مفردة، أو متعددة، أو حتى لجميع المضادات الحيوية، مما دفع بالطب إلى حالة من الجمود.

يعني تطور الكائنات الدقيقة أن أي دواء أو لقاح قد يصبح غير فعال مع مرور الوقت. وهذا يتطلب من البشر ليس فقط الاعتماد على الأدوات المتاحة، بل أيضًا الابتكار والإبداع باستمرار، بدءًا من المناهج وطرق التشخيص والعلاجات وصولًا إلى استراتيجيات الوقاية طويلة الأمد.

وبحسب قوله، فإن النهج الحالي يتطلب استراتيجية منهجية، تدمج العديد من المجالات من التحليل الجينومي، وعلم الأيض، وعلم المناعة، إلى تطوير اللقاحات.

وعلى وجه الخصوص، فإن ولادة لقاحات mRNA يمثل إنجازًا غير مسبوق في التاريخ الطبي، حيث استغرق البشر 12 شهرًا فقط للانتقال من تسلسل الفيروس إلى التطعيم المجتمعي.

واستشهد الدكتور تشاو أيضًا بأبحاث أجراها علماء من إمبريال كوليدج لندن (المملكة المتحدة) تُظهر أنه لو بدأت حملة التطعيم ضد كوفيد-19 بعد 100 يوم فقط من فك شفرة جينوم الفيروس، لكان العالم قادرًا على منع 8.3 مليون حالة وفاة وأكثر من 26 مليون إصابة.

ومن خلال هذا الحساب المنهجي، تشكلت لدى العالم فكرة "مهمة الـ100 يوم" للاستعداد للأوبئة المستقبلية.

وتهدف المهمة إلى التوصل إلى حلول تشخيصية سريعة وعلاجات أولية فعالة ولقاحات للتطعيم الشامل في غضون 100 يوم من تحديد عامل وبائي جديد.

وأكد الدكتور تشاو أن "الابتكار هو السلاح الذي يساعد البشر ليس فقط على مكافحة الوباء، بل أيضًا على العيش والتطور مع الكائنات الحية الدقيقة بشكل مستدام".

الذكاء الاصطناعي يتنبأ بتفشي الحصبة في مدينة هوشي منه

وفي المؤتمر، تحدث الدكتور نجوين لي نهو تونغ - نائب مدير مستشفى الأمراض الاستوائية في مدينة هوشي منه - بشكل أكثر تفصيلاً حول تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في البحث والتشخيص والتحذير من الأمراض المعدية في المستشفى في الآونة الأخيرة.

وقال الدكتور تونغ إنه منذ عام 2018 حتى الآن، نفذ المستشفى 22 مشروعًا بحثيًا بتطبيق الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة، بما في ذلك دراسات حول التنبؤ بالإنفلونزا وحمى الضنك، والتعرف على الكتابة اليدوية في السجلات الطبية باستخدام التعلم الآلي، ومراقبة العلامات الحيوية عن بعد عبر الأجهزة القابلة للارتداء.

تساعد الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة المستشفيات على تحسين قدرتها على التنبؤ بالأوبئة والتحذير منها في وقت مبكر.

على سبيل المثال، سجّل نظام مراقبة الأمراض المعدية التابع لإدارة الصحة في مدينة هو تشي منه زيادةً في حالات الحصبة عام ٢٠٢٤، مما مكّن من تنفيذ حملات تطعيم سريعة والإعلان عن تفشي المرض. كما يوفر نظام معلومات التطعيم الموسّع بياناتٍ حول معدلات التطعيم، مما يدعم التنبؤ بمخاطر المرض حسب المنطقة والفئة السكانية.

وفي مختلف أنحاء العالم، أثبتت أنظمة مثل BlueDot (كندا) وFluMap (الولايات المتحدة) فعاليتها في تحذير العلامات المبكرة للمرض قبل جائحة كوفيد-19.

وفي فيتنام، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي أيضًا لتحليل دورات المرض، والتنبؤ بمدة وذروة الوباء، فضلاً عن بناء نماذج وبائية لتقييم الانتشار بناءً على عوامل مثل العمر والجنس والأمراض الأساسية.

تساعد هذه التقنية في تحديد الفئات المعرضة للخطر، وإعطاء الأولوية لاستراتيجيات التطعيم، وتقدير الحاجة إلى الإمدادات والأدوية والموارد البشرية للاستجابة السريعة.

ومع ذلك، لا تزال عملية تنفيذ الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة تواجه العديد من التحديات مثل عدم تكافؤ جودة البيانات، ونقص الموظفين الذين يتمتعون بفهم عميق لكل من الطب والتكنولوجيا، وتكاليف الاستثمار الكبيرة في البنية التحتية.

المصدر: https://dantri.com.vn/suc-khoe/khi-ai-va-big-data-tro-thanh-vu-khi-moi-cua-nganh-y-te-20250529134256420.htm