التقاط البيانات والذكاء الاصطناعي في سياق OneHealth – من المفهوم إلى البرنامج التعليمي
المؤلفون): ميشيل سيف
المؤتمر: مؤتمر دبي وان للصحة
تاريخ النشر: 23 يونيو 2023
الكلمات الرئيسية: OneHealth ، إنترنت الأشياء ، التقاط البيانات ، برنامج الماجستير ، الذكاء الاصطناعي
خلاصة
الصحة الواحدة هي نهج يستدعي “الجهود التعاونية للتخصصات المتعددة التي تعمل محليًا ووطنًا وعالميًا لتحقيق الصحة المثلى للأشخاص والحيوانات وبيئتنا” ، كما حددها فريق عمل مبادرة الصحة الواحدة (OHITF) (1) . يحتاج تنفيذ مفهوم OneHealth إلى مناهج متعددة التخصصات للوقاية والتعليم والاستثمار وتطوير السياسات. يفترض مفهوم OneHealth أن صحة المريض لم تعد تنخفض إلى أبعادها الطبية البحتة. فهي تراعي عناصر المرضى في بيئتها البيئية ، وكذلك صحة الحيوان. إنه يعزز نهجًا متعدد التخصصات ومتكاملًا للصحة بما في ذلك طرق الذكاء الاصطناعي. ويهدف إلى رفع التحديات المتمثلة في زيادة الإصابة بالأمراض المزمنة والأمراض المعدية ذات المخاطر الوبائية. تأثير البيئة على الصحة هائل. على سبيل المثال ، تسبب جزيئات PM 2.5 فائقة الدقة زيادة بنسبة 50٪ في تشخيص الربو. يعد الإقامة بالقرب من طريق سريع مسؤولاً عن زيادة بنسبة 9 إلى 25٪ في حالات الربو الجديدة لدى الأطفال وما بين 10٪ و 35٪ زيادة في الإصابة بمرض الانسداد الرئوي المزمن وأمراض القلب التاجية عند البالغين. لمنع الإصابات الفردية ، فإن القياس الكمي للمعلمات الفسيولوجية والمرضية ، بالإضافة إلى التعرض لمختلف الضغوطات الكيميائية والفيزيائية ، ضروري أكثر فأكثر لزيادة الوقاية وتعديلات السلوك الفردي. لكن هناك حدودًا خطيرة: ما المهم للقياس؟ ما هي جودة الأجهزة ، من الأجهزة الطبية الحقيقية إلى الأدوات الصحية؟ يمكن أن تسبب الأجهزة نفسها أيضًا الضغط الذي من المفترض أن يقيسه! لجمع كل هذه البيانات ، فإن إنترنت الأشياء (IOT) ، الموجة الثالثة في تطوير الأجهزة المتصلة ذات الفوائد التنموية المرتبطة بتطور الإنترنت مهمة لمراقبة العوامل المسؤولة عن الأمراض ومتابعة المريض والتنبؤ به المسارات. هدف واحد هو أن تكون قادرًا على قياس الأحداث قبل التشخيص السريري. أدى تطوير التقنيات للحصول على المزيد والمزيد من البيانات من المرضى إلى طوفان من البيانات ، لا سيما في مجال Omics. علينا أن نواجه أيضًا تعدد مصادر البيانات في الصحة. يظهر الذكاء الاصطناعي الآن كمفتاح لتطبيق الطب الدقيق في مفهوم OneHealth. لكن كيف تنتقل من المفهوم إلى الممارسة؟ يتعين علينا تنفيذ الأساليب كأول تحد للنجاح في التقاط التنوع. لمواجهة هذه التحديات ، في سياق المعهد متعدد التخصصات للذكاء الاصطناعي (MIAI) التابع لجامعة غرونوبل ألب (2) ، قمنا بتصميم برنامج ماجستير دولي يسمى AI4OneHealth (2) ، يتم تدريسه بالكامل باللغة الإنجليزية و 100٪ عبر الإنترنت. الغرض من برنامج AI4OneHealth هو معالجة مشكلة الذكاء الاصطناعي في الصحة في سياق التغييرات السريعة في أنظمة الرعاية الصحية ودمج الأساليب الجديدة. يوفر تدريبًا واسعًا متعدد التخصصات في المجال الناشئ للذكاء الاصطناعي للصحة المطبقة على تحليل واستغلال البيانات التي تم إنشاؤها أثناء علاج المرضى ، ولكن أيضًا من قبل المرضى أنفسهم أو من قواعد البيانات الوطنية الكبيرة. طرق الذكاء الاصطناعي المخصصة لتحليل البيانات الصحية ، بما في ذلك التنقيب عن النص ، ونمذجة الشبكة العصبية ، والتصور والنمذجة ، والتعلم العميق للطب الدقيق ، وتزيد من التحديات الصحية والأخلاقية والمجتمعية الكبرى. يوفر البرنامج الفرصة لاكتساب المهارات التي من شأنها أن تجعل الخبراء في هذا المجال الجديد ، قادرين على فهم كل من تعقيد أساليب الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الصحية وتطبيقها العملي على علاج المرضى ولتوسيعها وتحسينها. استراتيجيات مبنية على مفهوم الصحة الواحد. (1) Https://Www.Onehealthcommission.Org/ (2) Https://Miai.Univ-Grenoble-Alpes.Fr/ (3) Https://Www.Masterai4onehealth.Eu/