أفضل المعلومات حول العملات الرقمية تصلك مباشرة إلى بريدك الإلكتروني.
- يساهم الذكاء الاصطناعي في تسريع اكتشاف الأدوية في قطاع الرعاية الصحية.
- يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في البحوث الصحية، ولكنه يتطلب تطبيقاً دقيقاً.
- تشخيص أسرع للأمراض باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن هناك مخاوف بشأن التحيز.
يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل البحوث الصحية ويُسرّع اكتشاف الأدوية والبحث في الأمراض.
إلى جانب المساعدة التي يقدمها لقطاع الرعاية الصحية، فإنه يطرح أيضاً تحديات مثل تحيز البيانات والحاجة إلى الشفافية.
اقرأ أيضاً: الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية
يستخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الصحية المعقدة.
يدعم الذكاء الاصطناعي الباحثين في معالجة البيانات الصحية المعقدة، ويَعِدُ بتحويل فهم الأمراض والوقاية منها وعلاجها. مع ذلك، تُشير الدكتورة كارلي كروبينر، رئيسة قسم الأخلاقيات الحيوية في مؤسسة ويلكوم، إلى ضرورة استخدامه بمسؤولية لتجنب ترسيخ التحيزات.
يُساهم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تقصير عملية اكتشاف الأدوية، إذ يقوم بفرز كميات هائلة من البياناتdentالأدوية الجديدة المحتملة، مما يُقلل التكاليف والوقت. وهو مفيد بشكل خاص في الأمراض النادرة والحالات التي تُصيب البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط.
اقرأ أيضاً: إنجازات رائدة في اكتشاف الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي
يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الجينية البشرية
كما يسمح الذكاء الاصطناعي بمعالجة البيانات الجينومية بسرعات غيرdent، مما يتيحdentالأهداف العلاجية بشكل أسرع، كما أشارت بريسيلا تشان من مبادرة تشان زوكربيرج.
يُبرز دور الذكاء الاصطناعي في أطلس الخلية البشرية هذه القدرة من خلال رسم خرائط سريعة ودقيقة لجميع أنواع الخلايا؛ إذ يُقدم الذكاء الاصطناعي رؤى جديدة في علم الأحياء البشري. وكما توضح آنا ستودمان، الباحثة الرئيسية في معهد آدا لوفليس، فإن أطلس الخلية البشرية ما كان ليُصبح ممكناً لولا قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات.
معالجة التحيز في استخدام الذكاء الاصطناعي
رغم فوائد الذكاء الاصطناعي العديدة، إلا أنه لا يزال هناك الكثير مما يجب فعله لضمان عدم تعزيزه للتحيزات الحالية. فإذا حدث ذلك، ستكون نتائج البحوث والتطبيقات الصحية متحيزة، نظراً لافتقار العديد من مجموعات البيانات إلى التنوع.
كما يوضح شورانجيت سينغ، وهو مستشار ذو خبرة معيشية في مؤسسة ويلكوم، فإن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إعادة إنتاج التحيزات الموجودة في بيانات الرعاية الصحية، وبالتالي تضخيم أوجه عدم المساواة الصحية.
تشرح آنا ستودمان كيف ولماذا يتم استخدام البيانات للمساعدة في بناء الثقة، لا سيما مع المجتمعات المهمشة، لحل هذه التحيزات وضمان استفادة الجميع من الذكاء الاصطناعي على قدم المساواة من خلال تمثيل أفضل في مجموعات البيانات وتجارب معيشية أكثر لأنواع مختلفة من الناس.
قالت كارلي كروبينر إن الباحثين بحاجة إلى التحقق مما إذا كان الذكاء الاصطناعي هو على الأرجح أفضل تطبيق يمكن استخدامه لوظيفة معينة وما إذا كانت الحلول الأبسط المناسبة أكثر فعالية من حيث التكلفة.
التقارير Cryptopolitan بواسطة إيمان أومواندا
لا تكتفِ بقراءة أخبار العملات الرقمية، بل افهمها. اشترك في نشرتنا الإخبارية، إنها مجانية.
تنويه: المعلومات الواردة هنا ليست نصيحة استثمارية. Cryptopolitanأي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات الواردة في هذه الصفحة. ننصحtronمستقلdent و/أو استشارة مختص مؤهل قبل اتخاذ أي قرار استثماري.
إيمان أومواندا
يتمتع إيمانويل أومواندا بخبرة واسعة في أسواق العملات المشفرة، تشمل التحليل الأساسي والفني. عمل سابقًا مع العديد من المواقع الإعلامية المتخصصة في العملات المشفرة قبل انضمامه إلى Cryptopolitan، بما في ذلك كوين إيديشن، وذا كريبتو بيسيك، وكريبتو نيوز فلاش، ودروم دروم. يحمل شهادة بكالوريوس العلوم فيmaticوعلوم الحاسوب من جامعة كينياتا في كينيا، وهو حاليًا في سنته الأخيرة من دراسة بكالوريوس الآداب في الاتصال والإعلام.
- أي العملات المشفرة يمكن أن تدر عليك المال
- كيفية تعزيز أمانك باستخدام المحفظة الإلكترونية (وأي منها يستحق الاستخدام فعلاً)
- استراتيجيات استثمارية غير معروفة يستخدمها المحترفون
- كيفية البدء في الاستثمار في العملات المشفرة (أي منصات التداول التي يجب استخدامها، وأفضل العملات المشفرة للشراء، إلخ)