شركة IBM طوّرت نظاماً ذكياً لاكتشاف الماء الزرقاء في العين

تثبت تقنيات الذكاء الاصطناعي يوماً بعد يوم أنها ستكون التقنيات الأكثر استخداماً والتكنولوجيا الأكثر أهمية خلال السنوات القليلة المقبلة.

حيث تم استخدام هذه التقنيات بالفعل في العديد من الأجهزة والإلكترونيات والمعالجات ووسائل الترفيه، لكن دخولها لعالم الطب هو ما سيشكّل منعطفاً هاماً في أهمية ودور هذه التقنيات.

فقد طوّرت شركة IBM نظاماً ذكياً قادراً على اكتشاف الماء الزرقاء أو ما يعرف باسم glaucoma في عين الإنسان، ونظراً لصعوبة اكتشاف ذلك في الحالة العادية فإن أبحاث IBM في هذا المجال تُعتبر هامة للغاية.

اكتشاف الماء الزرقاء في العين ليس أمراً سهلاً، ويتطلب مجموعة من الفحوصات والتحليلات، لذلك انطلقت الشركة من فكرة إسناد هذه الأعمال والتحليلات الشاقة لأنظمة الحاسوب الذكية لتوفير الوقت والجهد.

واستخدمت الشركة أنظمة الذكاء الاصطناعي من أجل اكتشاف بيانات تصوير شبكية العين، هذه البيانات التي يمكن استخدامها للكشف عن وجود الماء الزرقاء في العين.

ويقوم نظام التعلم العميق الذي طورته الشركة على مسح العصب البصري بطريقة ثلاثية الأبعاد من أجل تحديد مدى فعالية الوظيفة البصرية وفيما إذا كان المريض يعاني من درجة كبيرة من الخسارة البصرية.

وتُعتبر تلك الأبحاث مجرد نقطة بداية لأبحاث متقدمة ومستقبلية ستساههم ليس فقط في اكتشاف الماء الزرقاء داخل العين، وإنما العمل على إدارة المرض ومعالجته.

حيث أثبتت أنظمة التعلم الآلي الخاصة بالشركة أنه يمكنها التنبؤ بنتائج اختبارات الرؤية المستقبلية، مما يعطي فكرة هامة عن تطور وجود الماء الزرقاء في العين.

وعلى الرغم من أن أبحاث IBM لم تقدّم علاجاً لهذه الحالة، إلا أنها ساهمت في مساعدة الأطباء على توفير الوقت في تشخيص المرض، بالإضافة لمساعدتهم على دراسة الحالة من أجل إعطاء فكرة عن كيفية تطور الماء الزرقاء داخل العين.

مقالات قد تعجبك:

لماذا هنالك عدة أنواع للبيتكوين؟ وما الفروق بينها؟
زر إيقاف تشغيل ويندوز 10 لا يقوم بإيقاف تشغيل النظام بشكل كامل
لماذا يوجد نسخ 32 و 64 بت من الأنظمة والبرامج؟ وما الفرق بينها؟
ما هي تقنية Mesh Wi-Fi؟ وكيف تعمل لزيادة مدى وسرعة الإنترنت؟
كيفية حذف واستعراض سجل التصفح على جهاز Xbox One

الطلاب اليابانيون فشلوا في اختبارات الرؤية بسبب ألعاب الهواتف

تتميّز اليابان بأن لديها الكثير من الألعاب ذات الجودة العالية التي يدمن عليها طلاب المدارس ويستمرون بلعبها لساعات طويلة في اليوم الواحد.

ولكن هل يمكن لقضاء الكثير من الوقت في التحديق في شاشة الهاتف الصغيرة الساطعة أن يكون ضاراً بالرؤية إلى درجة كبيرة؟

سلّطت البيانات البصرية التي تم جمعها من اختبارات الرؤية والتي أجريت بين شهر نيسان وشهر حزيران من هذا العام الضوء على المشكلة التي يعاني منها جميع طلاب المدارس الابتدائية والإعدادية والثانوية في اليابان.

وكشفت وزارة التعليم والثقافة اليابانية أن نسبة قياسية بلغت 25.3% من الطلاب البالغ عددهم 3.4 مليون طالب فشلوا في تجاوز المستوى المطلوب في اختبارات الرؤية التي تم اجراؤها حديثاً.

لم يكن لدى 34.1٪ من طلاب المرحلة الابتدائية وما يصل إلى 67.09٪ من طلاب المدارس الثانوية رؤية سليمة بالمستوى الذي يجب أن يتواجد لدى طلاب المدارس، وهي أعلى النسب المسجّلة في تاريخ البلاد.

ووفقاً للخبراء، فإنه يمكن ربط هذه النسب المخيفة بزيادة الوقت الذي يقضيه الطلاب اليابانيون في اللعب على هواتفهم الذكية وفي استخدام الألعاب الرائجة والشهيرة.

ردود أفعال مستخدمي الإنترنت اليابانيين كانت مختلفة، حيث وجد البعض أنه من المريب اتهام الهواتف الذكية بأن يكون لها تأثيرات عميقة كهذه على رؤية الأطفال.

حيث فضّل البعض عدم المبالغة بربط هذه المشاكل بألعاب الهاتف فقط، فبعض الطلاب فشلوا في اختبارات الرؤية دون أن يكون لديهم إدمان على استخدام الهواتف الذكية.

والبعض قال أن هنالك طلاب بدأوا بملاحظة وجود مشاكل في الرؤية خلال فترة الامتحانات نتيجة إجهاد العين بالدراسة المكثفة.

لكن بجميع الأحوال، فلا يمكن تبرئة شاشات الهواتف الذكية من قضية ارتفاع نسبة الطلاب الذين فشلوا في اختبارات الرؤية، لذلك سيكون من الأفضل لو تم التعامل مع هذه التهديدات على محمل الجد والانتباه بشكل أفضل إلى سلامة أطفالنا.

مقالات قد تعجبك:

لماذا يجب عليك عدم النظر إلى شاشات الهواتف والحواسيب قبل النوم
ما هي ميزة ترتيب النوافذ التلقائي في ويندوز 10 ؟
ماذا تفعل أزرار الوظائف في مايكروسوفت باور بوينت
كيفية معرفة إصدار البلوتوث على نظام التشغيل ويندوز أو ماك
ما هو العنوان URL ؟ وما هي مكوناته؟

نظام ذكاء اصطناعي حدّد بمفرده أكثر من 50 مرض يصيب العين

يوماً بعد يوم، تتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي ببطء لتصبح قادرة على تشخيص الأمراض مثلها مثل أي طبيب بشري، حيث سيأتي يوم ونرى تلك الأنظمة تعمل فعلاً في المستشفيات.

أحدث مثال على ذلك جاء من لندن، حيث استخدم باحثون من مؤسسة DeepMind التابعة لشركة جوجل Google والكلية الجامعية في لندن ومستشفى Moorfields للعيون أنظمة التعلم العميق لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي.

حيث يستطيع هذا النظام أن يحدد العشرات من أمراض العين الشائعة من خلال عمليات المسح ثلاثية الأبعاد، ثم يوصي المريض بالعلاج المناسب كما يفعل الطبيب.

هذا العمل هو نتيجة تعاون متعدد السنوات بين المؤسسات الثلاث، وعلى الرغم من أن البرنامج غير جاهز للاستخدام الفعلي في المستشفيات، إلا أنه يمكن نشره في المراكز الطبية في غضون سنوات.

قال مصطفى سليمان رئيس قسم DeepMind Health في بيان صحفي أن المشروع كان أمراً مثيراً للغاية، ويمكن أن يتحول في الوقت المناسب إلى أداة للتشخيص والعلاج.

هذا النظام الموضح في بحث منشور في مجلة Nature Medicine اعتمد على مبادئ راسخة للتعلم العميق، والتي تستخدم خوارزميات لتحديد الأنماط الشائعة في البيانات.

في هذه الحالة، تكون البيانات عبارة عن عمليات مسح ثلاثية الأبعاد لعين المرضى باستخدام تقنية تُعرف باسم التصوير المقطعي البصري أو OCT.

صورة متحركة لاستخدام التصوير المقطعي البصري، يرجى الانتظار حتى اكتمال التحميل

يستغرق إنشاء هذه الفحوصات حوالي 10 دقائق ويتم من خلال استخدام الأشعة تحت الحمراء القريبة من الأسطح الداخلية للعين.

يؤدي القيام بذلك إلى إنشاء صورة ثلاثية الأبعاد للأنسجة العينية، وهي طريقة شائعة لتقييم صحة العين.

تم تدريب البرنامج على ما يقرب من 15000 مسح ضوئي من حوالي 7500 مريض، وقد تم علاج هؤلاء الأفراد في مواقع يديرها مشفى Moorfields، وهو أكبر مشفى للعيون في أوروبا وأمريكا الشمالية.

في اختبار لهذا النظام، تمت مقارنة الأحكام والنتائج التي توصّل إليها نظام الذكاء الاصطناعي مع النتائج التي توصّلت إليها لجنة مؤلفة من 8 أطباء، وقد تطابقت نتائج النظام مع نتائج اللجنة بنسبة تتجاوز 94%.

مثل هذه النتائج مشجعة للغاية، لكن الخبراء في المجتمع الطبي ما زالوا قلقين بشأن كيفية دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في ممارسات الرعاية الصحية.

في شهر نيسان الماضي، وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على أول برنامج تدعمه برمجيات الذكاء الاصطناعي يقوم بتشخيص المرض دون مراقبة بشرية.

وكما يقول أحد مبدعي البرنامج: إنه يتخذ القرار السريري بمفرده!

تتلخّص المشكلة التي تمنع استخدام تلك التقنيات في العمل الطبي على أرض الواقع، هو عدم وجود ثقة مطلقة بالقرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي.

مؤخراً، تسببت بعض السيارات ذاتية القيادة التي يتم تحريكها بواسطة برمجيات الذكاء الاصطناعي بحوادث مؤلمة أثارت الكثير من الضجة.

صحيح أن البشر يتسببون بأعداد هائلة من حوادث القيادة وبعدد كبير من الأخطاء الطبية القاتلة حول العالم، لكن دائماً ما يُنظر إلى هذه الأخطاء عندما تأتي من الأنظمة البرمجية على أنها أمر مخيف حقاً.

يدرك الباحثون في DeepMind و Moorfields هذه المشكلات، وتحتوي برامجهم على عدد من الميزات المصممة للتخفيف من هذا النوع من المشكلات.

لذلك يمكننا التأكيد بأن اليوم الذي سنرى فيه روبوتات وأنظمة الذكاء الاصطناعي منتشرة في المستشفيات والشوارع أصبح أقرب أكثر من أي وقت مضى.

مقالات قد تعجبك:

ما هي شاشة الموت الزرقاء ؟ وما أسباب ظهورها ؟ وما الحلول ؟
ما هي تقنية بلوك تشين المستخدمة في البيتكوين ؟ وكيف تعمل ؟
ما هي ميزة QoS في أجهزة الراوتر ؟ وكيفية استخدامها للحصول على إنترنت أسرع ؟
ما هي ملفات CSV؟ وكيف يمكن فتحها وإنشاؤها؟
ما هي ملفات XML؟ وكيف يمكن فتحها؟