AI بالعربي – خاص
حصل الباحثون في جامعة كاليفورنيا، إيرفين “UCI” وجامعة كاليفورنيا، لوس أنجلوس “UCLA” على منحة قدرها مليون دولار من مؤسسة العلوم الوطنية “NSF” لتطوير نظام إنذار مبكر قائم على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأوبئة المستقبلية باستخدام مشاركات تويتر.
وفقًا للبيان الصحفي، لاحظ الباحثون أن الأمراض المعدية “ظاهرة اجتماعية بيولوجية وتترك آثارًا اجتماعية وميكروبيولوجية”، وقد يساعد استخدام كل من الذكاء الاصطناعي والبيانات العامة، مثل التغريدات، في مراقبة المجتمع البشري بحثًا عن علامات الأنشطة غير العادية التي تعكس ظهور مسببات أمراض جديدة مع إمكانية حدوث جائحة.
يعتمد المشروع على العمل السابق الذي قام به باحثو UCI و UCLA، بما في ذلك قاعدة بيانات قابلة للبحث تضم 2.3 مليار منشور أمريكي على تويتر تم جمعها منذ عام 2015، لرصد اتجاهات الصحة العامة باستخدام منحة NSF، يهدف الباحثون إلى تحليل التغريدات والبيانات الأخرى في الأشهر التي سبقت تفشي COVID-19 لتحديد ما إذا كانت أي أنماط أو اتجاهات يمكن أن توفر إنذارًا مبكرًا للفيروس.
قال أندرو نويمر، دكتوراه، أستاذ مساعد في صحة السكان والوقاية من الأمراض في UCI، في البيان الصحفي: “إن الأمر يشبه إلى حد ما البحث عن إبرة في كومة قش، لكن المخاطر كبيرة، لذا فإن الأمر يستحق تجربة بعض الأساليب المختلفة”.
يكمن جزء كبير من التحدي في معرفة التغريدات ذات المغزى ثم استخدامها لتدريب الخوارزميات للمساعدة في تحديد الاتجاهات، على سبيل المثال، يشير البيان الصحفي إلى أن كلمة “الحمى” تظهر في العديد من السياقات غير المتعلقة بالصحة بحيث لا تكون ذات صلة، ولكن “السعال” يمكن أن يؤدي إلى نتائج مفيدة توفر نظرة ثاقبة حول الموقع والفترة الزمنية والمتغيرات الأخرى التي قد تشير إلى أنماط.
ومع ذلك، فإن المشروع له قيد رئيسي واحد نشأ فيروس كورونا في الصين، حيث تم حظر موقع تويتر رسميًا، يستفيد الباحثون أيضًا من البيانات من قصص وسائل الإعلام الإخبارية، وإحصاءات صحة الطلاب المجهولة وغيابهم، والبيانات البيولوجية، ومصادر المعلومات العامة الأخرى، ولكن للمساعدة في معالجة نقص بيانات تويتر المتعلقة بـCOVID من الصين، تحولوا إلى جدري القرود كاختبار قضية.
صرح نويمر قائلًا: “إذا لم نتمكن من العثور على نذير لتفشي COVID-19 أو جدري القرود، فإن مفهومنا هو التزلج صعودًا، وحتى لو وجدناهم، فهذا لا يضمن أنهم سينذرون بالوباء القادم، لكن المردود المحتمل يجعل الفكرة تستحق التحقيق”.
قارن تشين لي، دكتوراه، أستاذ علوم الكمبيوتر الذي يقود المشروع في UCI، المشروع بـ”التنبؤ بالطقس، حيث أدت التطورات في تقنيات البيانات الضخمة وتحليل المعلومات إلى تنبؤات أفضل أبعد من ذلك”.
وأضاف أن استخدام هذا النوع من التكنولوجيا في نظام الكشف المبكر الذي يركز على الوباء يمكن أن يتيح استجابات أسرع في الصحة العامة والطب والحكومة.
يعد المشروع جزءًا من برنامج منحة NSF Predictive Intelligence for Pandemic Prevention ، والذي يمول أبحاث عالية المخاطر وعالية المردود والتي تهدف إلى تحديد ونمذجة وتوقع وتتبع وتخفيف آثار الأوبئة في المستقبل.
أطلق الباحثون المشروع وسط اهتمام متزايد بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي “ML” لحماية الصحة العامة.
في الأسبوع الماضي، شارك باحثون من مختبر التعلم الآلي للمختبر الجيد “ML4G Lab” بجامعة نيويورك، وجامعة كارنيجي ميلون، وإدارة الصحة والصحة العقلية لمدينة نيويورك “NYC DOHMH” أنهم طوروا نظام ML آليًا مصممًا للكشف عن حالات نادرة، أو مجموعات مرضية غير مرئية من قبل والتي يمكن أن تشكل تهديدًا للصحة العامة.
