الذكاء الاصطناعي: الجندي المجهول في المعركة ضد كورونا
مقدمة
حينما ظهر فيروس كورونا المستجد نهاية عام 2019 بدا العالم، بكل قدراته التقنية والعلمية، كمن يُفاجَأ بخصم غامض سريع الانتشار. لم تمضِ أسابيع حتى احتلت عناوينَ الأخبار قصصٌ عن مستشفيات مكتظة، واقتصادات متعثرة، ومجتمعات معزولة خلف الحجر الصحي. غير أنّ خلف الأطباء في الخطوط الأمامية، وخلف الجهود الدبلوماسية والاقتصادية، نهض جيش غير مرئي من الخوارزميات والنماذج الحاسوبية؛ جيشٌ قوامه الذكاء الاصطناعي (AI) الذي استحَقّ وصف «الجندي المجهول» في هذه المعركة. فقد أسهم بطرق متشابكة في اكتشاف مبكّر لبؤر التفشي، وتسريع التشخيص، وتوجيه القرارات الصحية والإدارية، وحتى ابتكار لقاحات وعلاجات في زمن قياسي. يتناول هذا المقال الموسّع الأدوار المتعددة التي نهض بها الذكاء الاصطناعي خلال جائحة كوفيد‑19، محلّلاً الإنجازات، ومزيلاً الغشاوة عن التحديات الأخلاقية والتقنية، ومقدّماً رؤية استراتيجية لتوظيف هذه التقنيات في أوبئة المستقبل.
1. جذور التعاون بين الذكاء الاصطناعي والطب قبل الجائحة
1‑1 صعود التحليل الطبي القائم على البيانات
- التحول من السجلات الورقية إلى الإلكترونية منذ العقد الأول من الألفية الثالثة.
- توسُّع قواعد البيانات البيولوجية والجينومية جعل التدريب على نماذج التعلُّم العميق ممكنًا.
- بروز تخصص «المعلوماتية الحيوية الطبية» كمجالٍ جامع بين علوم الحاسوب والأحياء والطب.
1‑2 البنية التحتية الرقمية لجائحة مستقبَلة
- استثمارات الحكومات في الحوسبة السحابية والإنترنت فائق السرعة سهّلت جمع البيانات في الوقت الفعلي.
- انتشار إنترنت الأشياء في المستشفيات: أجهزة مراقبة العلامات الحيوية تبث البيانات مباشرة إلى منصات التحليل.
- نمو منظومات البرمجيات مفتوحة المصدر مثل TensorFlow و PyTorch عجل بتبنّي الأدوات الذكية.
2. الإنذار الوبائي والتنبؤ المبكر
2‑1 رادارات الخوارزميات التي سبقت العناوين
في 30 ديسمبر 2019 التقط نظام BlueDot الكندي أولى الإشارات إلى حالات التهاب رئوي غير مفسَّر في ووهان قبل إعلان منظمة الصحة العالمية بأيام. اعتمد النظام على معالجة لغة طبيعية لمسوح إخبارية محلية ولبيانات السفر الجوي ليعطي إنذارًا مبكرًا. أمثلة مشابهة:
- HealthMap (جامعة هارفارد) الذي دمج سجلات المستشفيات مع منشورات وسائل التواصل،
- خريطة جونس هوبكنز التفاعلية التي أصبحت مرجعًا عالميًا لتتبع الإصابات في الوقت الحقيقي.
2‑2 نماذج SEIR معزَّزة بالتعلم الآلي
دمج الباحثون النماذج التقليدية (المُعرَّض – المصاب – المتعافي – المتوفّى) مع خوارزميات تحسين قائمة على الانحدار وانتشرت تطبيقات مثل COVID‑AI لتقدير رقم التكاثر R₀ ومدى فعالية سياسات الإغلاق.
- مثال: تعاون «DeepMind» مع وزارة الصحة البريطانية على نموذج توقعي اعتمد بيانات الهاتف المحمول لتقدير الالتزام بالتباعد.
3. التشخيص السريع وتقنيات التصوير الطبي
3‑1 تحليل صور الصدر بالأشعة المقطعية
أشهر الإنجازات كانت شبكة COVID‑Net الكندية التي بلغت دقةً تجاوزت 94 % في تمييز التهاب كوفيد‑19 من الالتهابات البكتيرية والفيروسية الأخرى.
- اعتمدت على بنية CNN عميقة قابلة للتفسير نسبياً بعرض خرائط تفعيل تُظهر أماكن الآفات.
- في الصين، نُشِرت منصة «علي بابا كلاود» قادرة على تحليل صورة الأشعة في أقل من 20 ثانية.
- أتاح ذلك فرزاً أولياً يقلّل العبء على أجهزة PCR المحدودة.
3‑2 «PCR افتراضي» وخوارزميات صوت السعال
باعتماد تسجيلات صوتية عبر الهواتف الذكية، طوّرت معاهد MIT نموذجًا يميّز سعال المصابين بدقة قاربت 98 %. ساعدت هذه التقنيات في المجتمعات منخفضة الموارد حيث تقلّ إمكانات الاختبارات المخبرية.
4. التسريع الابتكاري للقاحات والعلاجات
4‑1 التنقيب في الفضاء الكيميائي للأدوية
- استخدمت «BenevolentAI» خوارزمية تعلُّم عميق للبحث بين 30 مليون مقال علمي واقتراح مركب Baricitinib كدواء محتمل، ما اختصر شهورًا من المراجعة البشرية إلى ساعات.
- طبَّقت «Insilico Medicine» خوارزميات التوليد العكسي GANs لتصميم جزيئات تثبِّط إنزيم Mpro الفيروسي، معلنةً عن 100 مرشح دوائي في أقل من 72 ساعة.
4‑2 نمذجة البِنى البروتينية والبوزيترونيات
تتبعت AlphaFold 2 بنية بروتين شوكة S بدقة مذهلة، مسرّعة هندسة اللقاحات المعتمِدة على mRNA. أتاح ذلك لشركات مثل «موديرنا» و«بيونتك» تصميم مستضدات أكثر استقرارًا بوقتٍ قياسي.
5. إدارة الموارد الصحية واللوجستيات
5‑1 التوزيع الذكي لأجهزة التنفس
في إيطاليا والولايات المتحدة، حسّنت خوارزميات التخصيص الديناميكي توزيع أجهزة التنفس والكمّامات بين الولايات بناءً على نماذج الطلب المتوقَّع ونِسَب الإشغال في وحدات الرعاية المركزة.
- منصة Project Salus (البنتاغون + Palantir) جمعت بيانات 200 مستشفى وقدمت لوحات تحكم فورية لصنّاع القرار.
5‑2 روبوتات التعقيم وتوصيل اللقاحات
- روبوتات UVD الدنماركية استخدمت رؤيةً حاسوبية للحركة داخل أروقة المستشفيات، مع جرعات ضوء UV‑C معقَّمة تقلل العدوى المكتسبة في المستشفى.
- طائرات درون تعتمد خوارزميات مسارٍ ذاتيّ لتوصيل اللقاحات والعينات لمناطق نائية في غانا ورواندا.
6. المشاركة المجتمعية ومكافحة المعلومات المضللة
6‑1 رصد الشائعات وخطابات الكراهية
منصات تحليل المشاعر مثل Talaia العربية تابعت أكثر من 500 مليون تغريدة، مكتشفةً أنماط التضليل حول «رقائق 5G» و«العلاجات العشبية المعجزة» قبل انتشارها الواسع. أصدرت وزارات الصحة تنبيهات استباقية بناءً على هذه التحليلات.
6‑2 تطبيقات تتبُّع المخالطين
- TraceTogether في سنغافورة، و«أمان» في الأردن، اعتمدا خوارزميات Bluetooth LE لحساب درجة التعرّض.
- ساعد دمج التعلّم الفيدرالي (Google & Apple Exposure Notification) في حماية الخصوصية عبر تدريب النماذج على الأجهزة دون إرسال بيانات خام إلى الخادم.
7. التحديات الأخلاقية والقانونية
7‑1 الخصوصية مقابل السلامة العامة
- تخوّفات من إساءة استخدام بيانات تحديد الموقع بعد انقضاء الجائحة.
- الحاجة إلى أطر تشريعية تضمن حذف البيانات أو تشفيرها بطريقةٍ غير قابلة للارتباط بهوية الأفراد.
7‑2 التحيزات الخوارزمية
- نقص تمثيل مجموعات عرقية معينة في بيانات التدريب أدى إلى دقة أقل في تشخيص صور الأشعة، ما يُفاقِم التفاوت الصحي.
- ضرورة اعتماد معايير تقييم متعددة الثقافات، وتبنّي مفاهيم «العدالة الخوارزمية».
7‑3 الشفافية وقابلية التفسير
- رغم فعالية الشبكات العميقة، تظلُّ «الصندوق الأسود» عائقًا لقبول الأطباء قراراتها دون تفسيرات واضحة.
- تبنّي أساليب Grad‑CAM وSHAP لتوضيح مناطق اهتمام النموذج في الصور أو المؤشرات المُدخَلة قد يقلل هذه الفجوة.
8. دروس مستخلصة ورؤية مستقبلية
8‑1 بناء منظومات صحية مُحصَّنة رقمياً
- تأسيس بنية تحتية بياناتية قياسية (FHIR) تُمكّن دمج المستشفيات والمختبرات وشركات التقنية بسرعة.
- تعميم حوسبة الحافة (Edge AI) في أجهزة التصوير لتقديم تشخيص فوري حتى مع انقطاع الإنترنت.
8‑2 توصيات لصانعي السياسات
- تشجيع الشراكات بين القطاعين العام والخاص لتبادل المعارف دون احتكار.
- سنّ تشريعات خصوصية عالمية تتوازن مع حق المجتمع في الحماية الصحية.
- تعزيز برامج تدريب الأطباء والمهندسين معاً لبناء جسر لغوي بين العِلمين.
جدول: أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي خلال جائحة كوفيد‑19
| المجال | مثال تطبيقي | الأثر الزمني | المخرجات الأساسية |
|---|---|---|---|
| الإنذار المبكر | BlueDot | ديسمبر 2019 | إنذار قبل WHO بأيام |
| التنبؤ الوبائي | COVID‑AI (SEIR+) | 2020‑2021 | تقدير رقم R₀ وسياسات الإغلاق |
| التشخيص الشعاعي | COVID‑Net | 2020 | دقة 94 % خلال 20 ثانية |
| اكتشاف الأدوية | BenevolentAI | 2020 | اقتراح Baricitinib |
| تصميم اللقاحات | AlphaFold 2 | 2020 | تسريع هندسة mRNA |
| إدارة الموارد | Project Salus | 2020‑2022 | تقليل نقص أجهزة التنفس |
| تتبُّع المخالطين | TraceTogether | 2020 | حصر سلاسل العدوى |
| مكافحة التضليل | Talaia | 2020‑2023 | إنذار مبكر للشائعات |
الذكاء الاصطناعي هو الجندي المجهول في معركة الصين ضد كورونا !
بينما نحن جالسون على أرئكنا في عزلتنا ..تتسابق النخب الحاكمة في الدول العظمى و شركات تقنية المعلومات الكبرى و الشركات الدوائية و الطبية متعددة الجنسية العملاقة بالتعاون مع كبار العلماء و الباحثين في الطب و الأوبئة و الهندسة الوراثية و علوم الحاسب و الذكاء الإصطناعي وعباقرة المبرمجين و الباحثين في إيجاد حل للأزمة العالمية .
فتفشي الأوبئة مشكلة عالمية متكررة غير مختصة بجنس و لا مكان معين(1) يمكنكم الرجوع لموضوع تاريخ الأوبئة المنشور على صفحتنا حيث من الاعتيادي على النوع تفشي أوبئة كل دورة زمنية معينة و من أماكن متفرقة
و تركيزنا الآن هو على آليات تعامل الدول و الأنظمة مع الأوبئة المرضية فرغم أن جائحة كوفيد 19 بدأ تستسلها من سوق واهان في أرض الصين الشعبية إلا أن تدابيرها فائقة التنظيم و الجودة و التقدم أدت لقطع تسلسل الجائحة رغم انطلاقها في بقية دول العالم و خاصة أوربا و أمريكا بشكل مريع
نعم أبهرتنا الصين كما أبهرت أعدائها قبل أصدقائها بكم عبقريتها و تطورها التقني و تنظيمها العالي جدا في مواجهة الأزمة الصحية العالمية بانفجار تسلسل وباء جائحة كورورنا
لا يكاد يتخيل البعض كم التطور التكنولوجي الهائل الذي وصلته دولة الصين في التعامل مع هذه الجائحة الوبائية الفتاكة
و السؤال ما هو دور الذكاء الاصطناعي و جهود البحث العلمي لصد أضرار الأوبئة المرضية ..
الجواب : – يتم ذلك عن طريق 3 محاور
أولا :- كفاءة المراقبة و العزل
– فتستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الفائقة في قياس درجة حرارة الجماهير بالكاميرات و ملاحظة أي علامات مرضية كما تستخدم تلك تكنولوجيا GPS مع أنظمة تحديد الهوية في متابعة إجراءات العزل و الحجر الصحي و التحذير من أماكن الخطر من انتشار الفيروس .
ثانيا : جودة الخدمة الطبية و حماية الفريق الطبي
– كما تستخدم الروبوتات المزودة بأنظمة الذكاء الاصطناعي في سرعة التشخيص الطبي للمرض و متابعة قياسات المرضى لدرجة الحراراة و السكر و الضغط و النبض و تقديم بعض العناية الطبية و التمريضية و الغذائية لهم .و حماية الطاقم الطبي من المخالطة المباشرة
ثالثا : تسريع إيجاد علاجات للمرض
– كما تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي في تسريع التحليل الجيني للفيروس و تحليل آلية عمله و مكوناته البروتينية لاختيار اللقاح الأمثل او اقتراح الأنظمة الدوائية الأقرب لإيقاف و تبطيء انتشار الفيروس كما حدث مع أدوية تم تصميمها لمكافحة فايروس الإيدز .
(1) ربما يتهكم البعض منا على الصينيين باعتبار أرضهم منبع الوباء ..و على الرغم من كون اقتحام بعض البشر أكل أنواع غير مألوفة من الأنواع الحية قد يكون له عواقب وخيمة عموما لأن جسد البشر قد يصادف أنواع فيروسية و جرثومية شديدة السمية لم يتعامل معها من قبل فيؤدي ذلك لاحتمالات استحداث و تطور أنواع فيروسية أو جرثومية جديدة تنتقل من نوع إلى نوع لا تتعرف عليها أجهزتنا المناعية و قد تتحول إلى فاشيات أو أوبئة شرسة .. إلا أن كثير من الشعوب و الثقافات يتباين فيها المكروه و المألوف من المأكولات …فمثلا في السعودية تنتشر ظاهرة شرب بول الإبل فيها و التي أدت لأول جائحة تفشي لفيروس كورونا من الطور الأول ففي عام 2014 انتشر فيروس “كورونا” بشكل كبير في منطقة الشرق الأوسط، وعلى وجه الخصوص في السعودية حيث بلغ عدد الإصابات 1024 حالة، بينما بلغ عدد الوفيات 450.و بالمناسبة فإن فايروسات كورونا هي مجموعة معروفة من عائلة الفيروسات التاجية التي عرفنها منها اليوم كوفيد 19
غير أن هناك احتماليات لانتقال الفيروسات عن طريق مجرد المخالطة لأنواع أخرى أو اقتحام بيئتها كما في حالة أنفلونزا الطيور و كذلك عن طريق العض أو القرص كما في بعض الأمراض المنتقلة عبر الحيوانات و الحشرات فليس الأكل هو الوسيلة الوحيد التي قد تنتقل بها تلك الفاشيات الجديدة
و من الأمثلة المبهرة لاستخدام الصين أنظمة الذكاء الاصطناعي و البيانات الكبيرة Bigdata في السيطرة على التفشي الأول للوباء
1- مقدرتهم الفائقة على توفير تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في الفحص و التتبع
فكتب مراسل أحد وكالات الأنبياء شون يوان كيف تعزز السلطات في الصين المراقبة وتطرح أدوات ذكاء اصطناعي جديدة لمكافحة الوباء القاتل.
فقال يجلس مراقب محطة تشنغدو للسكك الحديدية الشرقية ، يحدق في شاشة تعرض صورًا بالأشعة تحت الحمراء لأشخاص يمرون عبر بوابات المحطة. مع دخول كل شخص ، برز رقم بجانب صورته يشير إلى درجة حرارة جسمه.
قال موظف المحطة وهو جالس في كشك “هذا يجعل حياتي أسهل بكثير”. “قبل ذلك ، كان عليّ اختبار درجة حرارة الجميع باستخدام مقياس حرارة الأذن. وأحيانًا لا يعمل هذا – أعتقد أن هذا النظام الجديد أفضل بكثير.”
مع مرور أكثر من 50000 شخص يوميًا عبر محطة السكة الحديد حيث تعمل فو ، هناك ضغط هائل لتحديد الأشخاص الذين قد يعانون من الحمى بسرعة وبدقة – أحد الأعراض الرئيسية لعدوى فيروس التاجي الجديد التي قتلت 2870 شخصًا في الصين القارية.
الماسحات الحرارية – المثبتة حديثًا في محطات القطارات في المدن الصينية الكبرى – ليست سوى إحدى الطرق التي تستخدم بها السلطات الذكاء الاصطناعي (AI) والبيانات الضخمة لمكافحة الفيروس القاتل ، الذي وصل الآن إلى 56 دولة أخرى منذ أن كان لأول مرة تم اكتشافه في مقاطعة هوبي بوسط الصين في أواخر ديسمبر من العام الماضي.
قال فو حتى الآن كان هناك حالة واحدة فقط حيث كان عليه إبلاغ مسؤولي الصحة عن راكب ، وهي امرأة من خنان وصلت حمىها إلى 37.9 درجة مئوية.
وقال “بعد بضع دقائق ، لم تنخفض درجة حرارتها. لدينا غرفة عزل في محطة السكة الحديد ، لذا وضعناها في الغرفة وأزلنا معلومات سفرها ، ثم نبهنا السلطات الصحية”.
إذا كانت تحمل الفيروس ، فستبلغ المستشفى سلطات النقل ، التي بدورها ستنبه كل راكب في عربتها ، وفقًا لـ Fu. يمكن للسلطات القيام بذلك لأنها تتبع كل راكب عبر القواعد التي تتطلب من الأشخاص استخدام أسمائهم الحقيقية لاستخدام وسائل النقل العام.
عد التكلفة | كيف يؤثر تفشي الفيروس التاجي على الاقتصاد العالمي (25:01)
تخطط بعض الشركات في الصين الآن لترقية نظام الكشف عن درجة الحرارة ليشمل تقنية التعرف على الوجه. في 7 فبراير ، قالت شركة AI Megvii إنها تعمل على حل “يدمج اكتشاف الجسم واكتشاف الوجه والاستشعار المزدوج عبر كاميرات الأشعة تحت الحمراء والضوء المرئي” لمساعدة الموظفين العاملين في المطارات ومحطات القطار “على التعرف بسرعة على الأشخاص الذين رفعوا الجسد درجات الحرارة “.
كانت الشركة تستجيب لدعوة السلطات الصينية لتكنولوجيات جديدة لمكافحة تفشي المرض.
وقال زينج يى شين نائب مدير لجنة الصحة الوطنية الصينية للصحفيين يوم 26 يناير “التعرف على الوجه ونظام الاسم الحقيقي سيساعدنا في تعقب أولئك الذين يحتمل تعرضهم للفيروس وكبح انتشار العامل الممرض”.
وقال “هذا المستوى العالي من التكنولوجيا لم يكن متاحا خلال تفشي السارس في عام 2003” في اشارة الى تفشي فيروسي اخر قتل فيه مئات الاشخاص في الصين. “لذا نعتقد أن التطور التكنولوجي إلى جانبنا في مكافحة هذا التفشي.”
يمكن القول إن الحكومة الصينية أقامت نظام المراقبة الأكثر توسعاً وتعقيداً في العالم. بالإضافة إلى نظام الاسم الحقيقي – الذي يتطلب من الأشخاص استخدام بطاقات الهوية الصادرة عن الحكومة لشراء بطاقات الهاتف المحمول ، أو الحصول على حسابات وسائل التواصل الاجتماعي ، أو ركوب القطار ، أو ركوب الطائرة ، أو حتى شراء البقالة – تقوم السلطات أيضًا بتتبع الأشخاص الذين يستخدمون حوالي 200 مليون الكاميرات الأمنية المثبتة على الصعيد الوطني.
تم تجهيز بعض هذه الكاميرات بتقنية التعرف على الوجه ، مما يسمح للسلطات بتتبع الأفعال الإجرامية ، بما في ذلك الجرائم البسيطة مثل المشي لمسافات طويلة. هناك تقارير تفيد بأن السلطات تستخدم نظام المراقبة المكثف هذا لإبقاء علامات التبويب على الأشخاص وسط تفشي الفيروس التاجي.
و من أمثلة أنظمة الذكاء الاصطناعي الفائقة التي تستخدمها الصين في التتبع لإجراءات العزل و الواقية
قال رن ، صاحب مطعم يعمل في هوبي ، المقاطعة التي تقع في وسط الوباء ، إن الشرطة المحلية جاءت لمنزله في مقاطعة سيتشوان الغربية حيث كان يعد لحضور احتفالات رأس السنة الصينية في 23 يناير
وأمرته بالحجر الصحي بنفسه في البيت. لمدة 14 يومًا. كان ذلك في نفس اليوم الذي وضعت فيه السلطات مقاطعة هوبي تحت حظر غير مسبوق لمنع انتشار الفيروس. و قالت الشرطة إنها ستتصل كل يوم للتحقق من درجة حرارته.
في اليوم التالي ، ذهب رن ،خلسة إلى مزرعة قريبة لحصد الملفوف والفجل على عشاء ليلة رأس السنة. – ظنا منه أن أحدا لن ينتبه لان مكان المزرعة قريب لبيته – ولدى وصوله ، تلقى مكالمة هاتفية من السلطات المحلية تطلب منه العودة إلى منزله على الفور. وقال رن إنه يعتقد أن المسؤولين المحليين تتبعوا تحركاته باستخدام كاميرات مراقبة مثبتة في حيه.
وقال رن للجزيرة في مكالمة هاتفية “توقعت أنهم سيكتشفون أنني عدت إلى سيشوان من هوبي لأن جميع القطارات والحافلات التي استقلتها تتطلب تسجيل اسم حقيقي”. “ما فاجأني هو حقيقة أن كاميرات المراقبة مثبتة في الحي المجاور لي ، وربما كانوا يراقبون باستمرار للتأكد من أنني لم أغادر منزلي خلال الحجر الصحي لمدة 14 يومًا”.
رن ، الذي قال إنه لم يمرض وأكمل الحجر الصحي الإلزامي ، أحصى أربع كاميرات CCTV على الأقل بالقرب من منزله.
طبعا لا يوجد أحد من رجال الشرطة يراقب كل مواطن بنفسه و إلا لتم تعيين مليار شرطي لمراقبة مليار شخص و لكن تعتمد الصين أنظمة الذكاء الاصطناعي الفائقة مع تقنيات الBig data حيث تتعرف على الوجوه من خلال الكاميرات تلقائية و تصدر انذار لرجال الشرطة بالمخالفين حيث تتم المراقبة آليا عن تحركات الأشخاص
كما تم تقديم تطبيقات هاتف محمول تسمح للمستخدمين بمعرفة ما إذا كانوا قد اتصلوا بأفراد حاملين للفيروس التاجي بشكل مؤكد أم لا .
على سبيل المثال ، أرسلت شركة الاتصالات China Mobile العديد من الرسائل النصية إلى وسائل الإعلام حول الأشخاص الذين أكدوا أنهم مصابون بالفيروس. عادةً ما تتضمن هذه الرسائل النصية معلومات حول سجل سفر المريض ويمكن أن تكون مفصلة مثل المقعد الذي كان يجلس عليه أثناء ركوب قطار معين أو حتى مقصورة قطار مترو الأنفاق التي استقلها في وقت معين. في الأيام الأولى من تفشي المرض ، كانت وسائل الإعلام تنشر هذه المعلومات على وسائل التواصل الاجتماعي ، مما يسمح للناس بمعرفة ما إذا كانوا قد وصلوا إلى اتصال وثيق مع المرضى المؤكدين ومن ثم الحجر الصحي إذا لزم الأمر.
الفيروس التاجي.
أطلقت الحكومة الآن تطبيقًا للجوّال يسمى “Close Contact Detector” للسماح للأشخاص بذلك. عند إدخال تفاصيل التعريف الشخصية ، يمكن للمستخدمين مسح رمز الاستجابة السريعة للتحقق مما إذا كانوا على اتصال وثيق مع شخص مصاب وما إذا كانوا في خطر متزايد.
كاما أن التطبيق صار يعطي ألوان لحاميله تدلل على مدى خطورة تصنيف وضعه من اللون الأخضر إلى اللون الأصفر و الأحمر ..فالمسموح لهم فقط بالتحرك المتسمون باللون الأخضر
وفي الوقت نفسه ، تطلب بعض الشركات التي استدعت موظفيها مرة أخرى تقديم “تقرير التحقق من السفر” الذي أعده مزودو الاتصالات. بعد إرسال رسالة إلى موفر الخدمة ، سيتلقى المستخدم تلقائيًا رسالة توضح بالتفصيل جميع المدن التي زاروها خلال الـ 14 يومًا الماضية ووقت العزل الموصى به بناءً على نظام تتبع الموقع.
قالت الدكتورة سيسيل فيبو ، وهي عالمة في المعاهد الوطنية ، “لقد اعتقدنا منذ فترة طويلة أن البيانات الضخمة يمكن أن تساعد الحكومة على التنبؤ بفعالية بتطور وباء معين ، وللقيام بذلك ، نحتاج إلى دمج جمع البيانات في المراقبة”. قسم الصحة من الوبائيات الدولية والدراسات السكانية في الولايات المتحدة. “لدى الصين نظام مراقبة شامل للغاية أثبت أنه مفيد في جمع البيانات المطلوبة”.
لقد منح هذا الوباء الحكومة الصينية عذرًا مثاليًا لسحب نظام المراقبة الضخم الخاص بها ، ولكن جمع البيانات الموسع هذا أثار أيضًا مخاوف بين الأشخاص الذين يخشون من أن خصوصيتهم قد تعرضت لخطر شديد بسبب هذا الجهد.
قال تشيو باوتشانغ ، المحامي المقيم في بكين والذي يركز على قانون الخصوصية: “يجب أن يحترم جمع البيانات الشخصية للسيطرة على تفشي المرض” قاعدة الحد الأدنى “وتجنب التجميع المفرط”. “من المهم للغاية التأكد من عدم تسرب أي معلومات ويجب حذف جميع البيانات التي تم جمعها بعد الاستخدام.”
وقال مو ، أحد سكان تشنغدو ، والذي فضل ذكر اسم واحد: “أتفهم الأساس المنطقي وراء هذا القرار [لتعقب حاملي الفيروسات المحتملين] بسبب هذا الوضع الخاص الذي نمر به. ولكن يجب أن يكون هناك حد – لقد أصبح الأمر مقلقاً بشكل متزايد بشأن مقدار المعلومات التي تملكها الحكومة عنا “.
المصدر: الجزيرة نيوز
و طبعا هناك إشكالية كبيرة قانونية و أخلاقية تدور الآن في مجلس الاتحاد الأوربي عن إماكنية استخدام تقنيات الBigdata في تعقب و تتبع الأشخاص و مراقبة الجماهير في الحجر و ما قد تسبب هذه التقنيات من اختراق محقق للخصوصية بما يوقع أضرار أكبر بكثير من المرجوة في كبح المرض
فقد جاء في بحث المجلس الأوربي عن دور الذكاء الاصطناعي في السيطرة على الفيروس التاجي Covid-19 هذ التقرير
–
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة لدعم مكافحة الوباء الفيروسي الذي أثر على العالم بأسره منذ بداية عام 2020. وتردد الصحافة والمجتمع العلمي الآمال الكبيرة في إمكانية استخدام علم البيانات والذكاء الاصطناعي لمواجهة الفيروس التاجي ( د. ياكوبوفيتش ، كيفية محاربة الفيروس التاجي بالذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات ، متوسط ، 15 فبراير 2020 ) و “ملء الفراغات” التي تركها العلم ( ج. راتنام ، هل تستطيع AI ملء الفراغات حول فيروس كوروناف ؟ Think So Experts، Technology Technology، 17 March 2020 ).
وقد حاولت الصين ، أول بؤرة لهذا المرض وتشتهر بتقدمها التكنولوجي في هذا المجال ، الاستفادة من هذا لصالحها الحقيقي. يبدو أن استخداماتها قد تضمنت دعمًا للتدابير التي تقيد حركة السكان ، والتنبؤ بتطور تفشي الأمراض وإجراء أبحاث لتطوير لقاح أو علاج. فيما يتعلق بالجانب الأخير ، تم استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع تسلسل الجينوم ، وإجراء تشخيصات أسرع ، وإجراء تحليلات للماسح الضوئي ، أو في بعض الأحيان ، التعامل مع روبوتات الصيانة والتسليم ( A. Chun ، في وقت من الفيروسات التاجية ، استثمار الصين في الذكاء الاصطناعي يؤتي ثماره بشكل كبير ، بريد جنوب الصين الصباحي ، 18 مارس 2020).
مساهماتها ، التي لا يمكن إنكارها أيضًا من حيث تنظيم وصول أفضل إلى المنشورات العلمية أو دعم البحوث ، لا يلغي الحاجة إلى مراحل الاختبار السريري ولا يحل محل الخبرة البشرية تمامًا. إن المشكلات الهيكلية التي تواجهها البنى التحتية الصحية في هذه الحالة من الأزمات ليست بسبب الحلول التكنولوجية ولكن بسبب تنظيم الخدمات الصحية ، والتي يجب أن تكون قادرة على منع حدوث مثل هذه الحالات (المادة 11 من الميثاق الاجتماعي الأوروبي ). يجب أيضًا تقييم تدابير الطوارئ باستخدام الحلول التكنولوجية ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي ، في نهاية الأزمة. ولا ينبغي الاستهزاء بتلك التي تنتهك الحريات الفردية بحجة حماية أفضل للسكان. يجب الاستمرار في تطبيق أحكام الاتفاقية 108+.
مساهمة الذكاء الاصطناعي في البحث عن علاج
أول تطبيق للذكاء الاصطناعي المتوقع في مواجهة أزمة صحية هو بالتأكيد المساعدة للباحثين لإيجاد لقاح قادر على حماية مقدمي الرعاية واحتواء الوباء. يعتمد الطب الحيوي والأبحاث على عدد كبير من التقنيات ، من بينها التطبيقات المختلفة لعلوم الكمبيوتر والإحصاءات تساهم بالفعل لفترة طويلة. وبالتالي فإن استخدام الذكاء الاصطناعي هو جزء من هذه الاستمرارية.
لقد أنقذت تنبؤات بنية الفيروس الناتجة عن الذكاء الاصطناعي العلماء أشهرًا من التجارب. يبدو أن الذكاء الاصطناعي قد قدم دعمًا كبيرًا بهذا المعنى ، حتى لو كان محدودًا بسبب ما يسمى القواعد “المستمرة” والاندماجات اللانهائية لدراسة طي البروتين. ميزت شركة Moderna الأمريكية الناشئة نفسها بإتقانها للتكنولوجيا الحيوية القائمة على حمض الريبونوكليك الرسولي (mRNA) الذي تعد دراسة طي البروتين فيه أمرًا ضروريًا. لقد تمكنت من تقليل الوقت اللازم لتطوير لقاح نموذجي يمكن اختباره على البشر بشكل كبير بفضل دعم المعلوماتية الحيوية ، والتي يعد الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ منها.
وبالمثل ، نشرت شركة التكنولوجيا الصينية العملاقة بايدو ، بالشراكة مع جامعة ولاية أوريغون وجامعة روتشستر ، خوارزمية التنبؤ الخطي في فبراير 2020 لدراسة نفس البروتين القابل للطي. هذه الخوارزمية أسرع بكثير من الخوارزميات التقليدية في التنبؤ ببنية حمض الحمض النووي الريبي الثانوي للفيروس (RNA) وتزود العلماء بمعلومات إضافية حول كيفية انتشار الفيروسات. وهكذا تم حساب التنبؤ بالهيكل الثانوي لتسلسل RNA لـ Covid-19 بواسطة Linearfold في 27 ثانية بدلاً من 55 دقيقة ( Baidu ، كيف تجلب Baidu AI لمكافحة الفيروس التاجي ، MIT Technology Review ، 11 مارس 2020 ) . كما شاركت DeepMind ، وهي شركة تابعة لشركة Google الأبجدية ، Alphabet ، توقعاتها لهياكل البروتين التاجي مع نظام AlphaFold AI ( J. Jumper ، K. Tunyasuvunakool ، P. Kohli ، D. Hassabis et al ، والتنبؤات الحسابية لهياكل البروتين المرتبطة مع COVID-19 ، DeepMind ، 5 مارس 2020 ). قدمت IBM و Amazon و Google و Microsoft أيضًا قوة الحوسبة لخوادمهم إلى السلطات الأمريكية لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة جدًا في علم الأوبئة والمعلوماتية الحيوية والنمذجة الجزيئية ( F. Lardinois و IBM و Amazon و Google و Microsoft شركاء مع البيت الأبيض لتوفير موارد الحوسبة لأبحاث COVID-19 ، Techcrunch ، 22 مارس 2020 ).
الذكاء الاصطناعي ، قوة دافعة لتبادل المعرفة
في الولايات المتحدة ، التقى مكتب البيت الأبيض لسياسة العلوم والتكنولوجيا مع شركات التكنولوجيا والمجموعات البحثية الرئيسية في 11 مارس 2020 ، لتحديد كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ، من بين أمور أخرى ، لفحص آلاف الأوراق البحثية المنشورة حول العالم على الوباء ( أ. بويل ، البيت الأبيض يسعى للحصول على مساعدة جبابرة التكنولوجيا لمكافحة الفيروسات التاجية والتضليل ، GeekWire ، 11 مارس 2020 ).
في الواقع ، في الأسابيع التي أعقبت ظهور الفيروس التاجي الجديد في ووهان ، الصين ، في ديسمبر 2019 ، تم نشر ما يقرب من 2000 ورقة بحثية حول آثار هذا الفيروس الجديد ، على العلاجات المحتملة ، وعلى ديناميكيات الوباء. يعكس هذا التدفق من المؤلفات العلمية بطبيعة الحال حرص الباحثين على التعامل مع هذه الأزمة الصحية الكبرى ، ولكنه يمثل أيضًا تحديًا حقيقيًا لأي شخص يأمل في استغلالها.
ولذلك عرضت Microsoft Research والمكتبة الوطنية للطب ومعهد ألين للذكاء الاصطناعي (AI2) عملهم في 16 مارس 2020 ، والذي تألف من جمع وإعداد أكثر من 29000 وثيقة تتعلق بالفيروس الجديد وعائلة الفيروسات التاجية الأوسع ، 13000 من التي تمت معالجتها بحيث يمكن لأجهزة الكمبيوتر قراءة البيانات الأساسية ، بالإضافة إلى معلومات عن المؤلفين وانتماءاتهم. Kaggle ، شركة تابعة ونظام أساسي لـ Google ينظم عادةً خلقت مسابقات علوم البيانات تحديات حول 10 أسئلة رئيسية تتعلق بالفيروس التاجي. تتراوح هذه الأسئلة من عوامل الخطر والعلاجات غير الدوائية إلى الخصائص الجينية للفيروس وجهود تطوير اللقاح. يتضمن المشروع أيضًا مبادرة تشان زوكربيرج (التي سميت على اسم مؤسس Facebook مارك زوكربيرج وزوجته بريسيلا تشان) ومركز جامعة جورجتاون للأمن والتقنيات الناشئة ( دبليو نايت ، سيقوم الباحثون بنشر الذكاء الاصطناعي لفهم أفضل لفيروس كورونا ، سلكي ، 17 مارس 2020 ).
الذكاء الاصطناعي والمراقب والتنبؤ بتطور الوباء
يرجع الفضل إلى الشركة الكندية BlueDot في الكشف المبكر عن الفيروس باستخدام الذكاء الاصطناعي وقدرتها على المراجعة المستمرة لأكثر من 100 مجموعة بيانات ، مثل الأخبار ومبيعات تذاكر الطيران والمعلومات السكانية والبيانات المناخية وتعداد الحيوانات. اكتشفت BlueDot ما اعتبر آنذاك تفشيًا للالتهاب الرئوي في ووهان ، الصين في 31 ديسمبر 2019 وحدد المدن الأكثر احتمالًا لتجربة هذا الفاشية ( C. Stieg ، كيف اكتشف هذا الفيروس الكندي المبتدئ قبل أن يعرفه الجميع ، CNBC ، 3 مارس 2020 ).
كما طور فريق من الباحثين العاملين مع مستشفى بوسطن للأطفال ذكاء اصطناعي لتتبع انتشار الفيروس التاجي. يدمج النظام ، المسمى HealthMap ، البيانات من عمليات بحث Google ووسائل التواصل الاجتماعي والمدونات ، فضلاً عن منتديات المناقشة: مصادر المعلومات التي لا يستخدمها علماء الأوبئة عادةً ، ولكنها مفيدة لتحديد العلامات الأولى لتفشي المرض وتقييم الاستجابة العامة ( A جونسون ، كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفيروسات التاجية ، الابتكار في البيانات ، 13 مارس 2020 ).
أطلق مركز الأبحاث الدولي للذكاء الاصطناعي (IRCAI) في سلوفينيا ، تحت رعاية اليونسكو ، ساعة إعلامية “ذكية” عن فيروسات التاجية تسمى Corona Virus Media Watch ، والتي توفر تحديثات حول الأخبار العالمية والوطنية بناءً على مجموعة مختارة من الوسائط المفتوحة المعلومات عبر الإنترنت. يتم تقديم الأداة ، التي تم تطويرها أيضًا بدعم من منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD) وتكنولوجيا استخراج معلومات سجل الأحداث ، كمصدر مفيد للمعلومات لصانعي السياسات ووسائل الإعلام والجمهور لمراقبة الاتجاهات الناشئة المتعلقة بـ Covid-19 في بلدانهم وحولها العالم.
الذكاء الاصطناعي لمساعدة العاملين في مجال الرعاية الصحية
من جهتها ، طورت شركتان صينيتان برنامجا تشخيصيا لفيروسات كورونا. قامت شركة Infervision المبتدئة ومقرها بكين بتدريب برامجها على اكتشاف مشاكل الرئة باستخدام التصوير المقطعي المحوسب (CT). يستخدم البرنامج في الأصل لتشخيص سرطان الرئة ، ويمكنه أيضًا اكتشاف الالتهاب الرئوي المرتبط بأمراض الجهاز التنفسي مثل فيروسات التاجية. تم الإبلاغ عن استخدام ما لا يقل عن 34 مستشفى صينيًا لهذه التكنولوجيا لمساعدتهم في فحص 32000 حالة مشتبه فيها ( T. Simonite ، المستشفيات الصينية تنشر الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تشخيص Covid-19 ، Wired ، 26 فبراير 2020 ).
كما قامت أكاديمية Alibaba DAMO ، وهي الذراع البحثي لشركة Alibaba الصينية ، بتدريب نظام AI للتعرف على الفيروسات التاجية بدقة تبلغ 96٪. وفقًا للشركة ، يمكن للنظام معالجة 300 إلى 400 عملية مسح مطلوبة لتشخيص فيروس تاجي في 20 إلى 30 ثانية ، بينما تستغرق العملية نفسها عادةً طبيبًا متمرسًا من 10 إلى 15 دقيقة. يقال أن النظام ساعد ما لا يقل عن 26 مستشفى صينيًا على مراجعة أكثر من 30.000 حالة ( C. Li ، كيف يكتشف نظام الذكاء الاصطناعي في أكاديمية DAMO حالات الإصابة بالفيروس التاجي ، Alizila ، 10 مارس 2020 ).
في كوريا الجنوبية ، أفادت التقارير بأن الذكاء الاصطناعي ساعد في تقليل الوقت اللازم لتصميم مجموعات الاختبار على أساس التكوين الجيني للفيروس إلى بضعة أسابيع ، عندما يستغرق عادة من شهرين إلى ثلاثة أشهر. استخدمت شركة Seegene للتكنولوجيا الحيوية نظام تطوير الاختبار الآلي لتطوير مجموعة الاختبار وتوزيعها على نطاق واسع. يعد الاختبار الواسع النطاق أمرًا حاسمًا بالفعل للتغلب على تدابير الاحتواء ويبدو أن سياسة الاختبار هذه قد ساهمت في السيطرة النسبية على الوباء في هذا البلد ، الذي جهز 118 مؤسسة طبية بهذا الجهاز واختبر أكثر من 230.000 شخص ( I. Watson ، S. Jeong ، J.Holingsworth ، T. Booth ، كيف أنشأت هذه الشركة الكورية الجنوبية مجموعات اختبار فيروسات التاجية في ثلاثة أسابيع ، CNN World ، 13 مارس 2020 ).
الذكاء الاصطناعي كأداة للسيطرة على السكان
إن المثال الذي وضعته سنغافورة في سيطرتها على مخاطر الأوبئة ، بدعم من التكنولوجيا ، هو بالتأكيد فريد من نوعه ويصعب تصديره بسبب القبول الاجتماعي لتدابير السلامة التقييدية: إصدار أمر احتواء للسكان المعرضين للخطر ، والتحقق من الامتثال للمعايير. التدابير عن طريق الهاتف المحمول وتحديد الموقع الجغرافي ، وعمليات الفحص المنزلية العشوائية ( K. Vaswani ، Coronavirus: The Detective يتسابقون لاحتواء الفيروس في سنغافورة ، بي بي سي نيوز ، 19 مارس 2020 ). تم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع لدعم سياسات المراقبة الجماعية كما هو الحال في الصين ، حيث تم استخدام الأجهزة لقياس درجة الحرارة والتعرف على الأفراد أو لتزويد وكالات إنفاذ القانون بخوذات “ذكية” قادرة على الإبلاغ عن الأفراد الذين يعانون من ارتفاع درجة حرارة الجسم. ومع ذلك ، واجهت أجهزة التعرف على الوجه صعوبات بسبب ارتداء الأقنعة الجراحية ، مما دفع شركة واحدة إلى محاولة التحايل على هذه الصعوبة لأن العديد من الخدمات في الصين تعتمد الآن على هذه التكنولوجيا ، بما في ذلك خدمات الدولة لإجراءات المراقبة. وهكذا تدعي Hanvon أنها أنشأت جهازًا لزيادة معدل التعرف على مرتدي الأقنعة الجراحية إلى 95 ٪ ( M.Pardard ، حتى مرتدي القناع يمكن معرفتهم ، تقول شركة التعرف على الوجه في الصين ، رويترز ، 9 مارس 2020 ). في إسرائيل ، تم وضع خطة لاستخدام المتابعة الفردية عبر الهاتف لتحذير المستخدمين من الاختلاط مع الأشخاص الذين يحتمل أن يكونوا حاملين للفيروس ( أ. لوران ، COVID-19: تستخدم الدول التوطين الجغرافي لمعرفة من يحترم الاحتواء ، Usebk & Rica ، 20 مارس 2020 – باللغة الفرنسية فقط). في كوريا الجنوبية ، يتم تشغيل تنبيه تم تحويله إلى السلطات الصحية عندما لا يمتثل الأشخاص لفترة العزل ، على سبيل المثال من خلال التواجد في مكان مزدحم مثل وسائل النقل العام أو مركز التسوق ( المرجع نفسه ). في تايوان ، يتم إعطاء هاتف محمول للأشخاص المصابين ويسجل موقع GPS الخاص بهم حتى تتمكن الشرطة من تتبع تحركاتهم والتأكد من أنهم لا يبتعدون عن مكان إقامتهم ( المرجع نفسه ). في إيطاليا ، طورت إحدى الشركات أيضًا تطبيقًا للهواتف الذكية يمكن استخدامه لتتبع مسار شخص مصاب بالفيروس وتحذير الأشخاص الذين اتصلوا به. وفقًا للمصمم ، سيتم ضمان الخصوصية ، حيث لن يكشف التطبيق عن أرقام الهاتف أو البيانات الشخصية ( E. Tebano ، Coronavirus ، pronta la app italiana per tracciare i contagi: ‘Così possiamo fermare l’epidemia’ ، Corriere della Sera ، 18 مارس 2020 ) في لومباردي ، قدم مشغلو الهاتف البيانات المتعلقة بحركة الهواتف المحمولة من محطة هاتفية إلى أخرى ( M. Pennisi ، Coronavirus ، تأتي funzionano il controlo delle celle e il tracciamento dei contagi. Il Garante: «Non bisogna imprvisare »، كورييري ديلا سيرا ، 20 مارس 2020 ).
في الولايات المتحدة ، يمكن إدراك التوتر بين ضمان الحقوق الفردية وحماية المصالح الجماعية خلال هذه الأزمة الصحية. وبالتالي ، فإن GAFAM تحت تصرفها في الولايات المتحدة المعلومات التي ستكون ذات قيمة للغاية في أوقات الأزمات: كمية هائلة من البيانات عن السكان الأمريكيين. يدعي لاري بريليانت ، عالم الأوبئة والمدير التنفيذي لـ Google.org ، أنه يستطيع “تغيير وجه الصحة العامة” ويعتقد أن “القليل من الأشياء في الحياة هي أكثر أهمية من مسألة ما إذا كانت التقنيات الرئيسية قوية للغاية ، ولكن الوباء هو بلا شك واحد منهم “( N. Scola ، Big Tech تواجه مصيدة” Big Brother “على فيروسات التاجية ، بوليتيكو ، 18 مارس 2020 ). ولذلك طلبت حكومة الولايات المتحدة من هذه الشركات الوصول إلى بيانات مجمعة ومجهولة الهوية ، وخاصة على الهواتف المحمولة ، من أجل مكافحة انتشار الفيروس ( T.Romm ، E. Dwoskin ، C. Timberg ، الحكومة الأمريكية ، صناعة التكنولوجيا تناقش طرق استخدام بيانات موقع الهاتف الذكي لمكافحة الفيروسات التاجية ، واشنطن بوست ، 18 مارس 2020 ). ومع ذلك ، كانت هذه الشركات حذرة في ضوء المخاطر القانونية والأضرار المحتملة للصورة ( س. بشكل عام ، يسعى البيت الأبيض إلى وادي السيليكون للمساعدة في مكافحة الفيروسات التاجية ، بوليتيكو ، 11 مارس 2020 ). كان من المحتمل أن يساعد تنظيم البيانات على تأطير الحوار بين القطاعين العام والخاص وتحديد أنواع الطوارئ التي يجب أن تخضع للمصلحة الجماعية على الحقوق الفردية (وكذلك شروط وضمانات هذه الآلية) ، لكن الكونغرس لم يحرز أي تقدم في العامين الماضيين على مثل هذا القانون.
أخيرًا ، انتشرت محاولات التضليل الإعلامي على الشبكات الاجتماعية والإنترنت. سواء كان الأمر يتعلق بالفيروس نفسه أو الطريقة التي ينتشر بها أو وسائل مكافحة آثاره ، فقد تم تداول العديد من الشائعات ( “أخبار وهمية” والمعلومات المضللة حول فيروسات التاجية SARS-CoV2 ، INSERM ، 19 فبراير 2020 ). الذكاء الاصطناعي هو تقنية تستخدم بالفعل مع بعض الفعالية من قبل المنصات لمحاربة المحتوى غير المناسب. اعتمدت اليونيسف بيانًا في 9 مارس 2020 بشأن المعلومات الخاطئة حول الفيروس التاجي الذي تنوي فيه “اتخاذ خطوات نشطة لتوفير معلومات دقيقة حول الفيروس من خلال العمل مع منظمة الصحة العالمية والسلطات الحكومية والشركاء عبر الإنترنت مثل Facebook و Instagram و LinkedIn و TikTok ، لضمان توفر معلومات ونصائح دقيقة ، وكذلك من خلال اتخاذ خطوات لإعلام الجمهور عند ظهور معلومات غير دقيقة “. ومن المتوخى أيضا سن تدابير تقييدية في الدول الأعضاء في مجلس أوروبا لتجنب إثارة القلق العام. ومع ذلك ، أكدت لجنة الخبراء التابعة لمجلس أوروبا المعنية ببيئة الإعلام وإصلاح وسائل الإعلام (MSI-REF) في بيان بتاريخ 21 مارس 2020 أنه “لا ينبغي استخدام وضع الأزمة كذريعة لتقييد وصول الجمهور إلى المعلومات. ولا ينبغي تفرض الدول قيوداً على حرية الإعلام تتجاوز الحدود التي تسمح بها المادة 10 من الاتفاقية الأوروبية لحقوق الإنسان “. وتسلط اللجنة الضوء أيضاً على أنه “ينبغي للدول الأعضاء ، إلى جانب جميع الجهات الفاعلة في وسائط الإعلام ، أن تسعى جاهدة لضمان بيئة مواتية لنوعية الصحافة”.
الذكاء الاصطناعي: تقييم استخدامه في أعقاب الأزمة
لذلك أثبتت التكنولوجيا الرقمية ، بما في ذلك تكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي ، أنها أدوات مهمة للمساعدة في بناء استجابة منسقة لهذا الوباء. توضح الاستخدامات المتعددة أيضًا حدود ما يمكن تحقيقه حاليًا من خلال هذه التكنولوجيا ، والتي لا يمكننا أن نتوقع تعويضها عن الصعوبات الهيكلية مثل تلك التي تعاني منها العديد من مؤسسات الرعاية الصحية حول العالم. إن البحث عن الكفاءة وخفض التكاليف في المستشفيات ، التي تدعمها في الغالب تكنولوجيا المعلومات ، يجب ألا يقلل من جودة الخدمات أو يضر بالحصول الشامل على الرعاية ، حتى في الظروف الاستثنائية.
وتجدر الإشارة إلى أن المادة 11 من الميثاق الاجتماعي الأوروبي (التي صدقت عليها 34 دولة من الدول الأعضاء الـ 47 في مجلس أوروبا) تنص على الحق في الحماية الصحية التي تلزم الموقعين “بأن يأخذوا ، إما مباشرة أو بالتعاون مع الجمهور والمنظمات الخاصة ، التدابير المناسبة المصممة بشكل خاص من أجل: 1 °) للقضاء ، قدر الإمكان ، على أسباب اعتلال الصحة ؛ 2 °) لتقديم خدمات استشارية وتعليمية لتحسين الصحة وتنمية الشعور بالمسؤولية الفردية عن الصحة ؛ 3 °) للوقاية قدر المستطاع من الأمراض الوبائية والمتوطنة والأمراض الأخرى وكذلك الحوادث. “
وأخيرًا ، يجب أن يكون من الممكن تقييم تدابير الطوارئ التي تم اتخاذها في نهاية الأزمة من أجل تحديد الفوائد والقضايا التي تواجهها باستخدام الأدوات الرقمية والذكاء الاصطناعي. على وجه الخصوص ، لا ينبغي الاستهانة بالتدابير المؤقتة للتحكم والرصد الجماعي للسكان من خلال هذه التكنولوجيا أو أن تصبح دائمة ( YN Harari ، Yuval Noah Harari: العالم بعد الفيروس التاجي ، The Financial Times ، 20 مارس 2020 ).
يجب أن يتم تطبيق المعايير المتعلقة بحماية البيانات ، مثل اتفاقية مجلس أوروبا 108 (+) بشكل كامل وفي جميع الظروف: سواء كان استخدام البيانات البيومترية أو تحديد الموقع الجغرافي أو التعرف على الوجه أو استخدام البيانات الصحية. يجب أن يتم استخدام تدابير الطوارئ بالتشاور التام مع سلطات حماية البيانات واحترام كرامة المستخدمين وحياتهم الخاصة. يجب النظر في التحيزات المختلفة للأنواع المختلفة من عمليات المراقبة ، لأنها قد تسبب تمييزًا كبيرًا ( AF Cahn ، John Veiszlemlein ، بيانات تتبع COVID-19 ومخاطر المراقبة أكثر خطورة من مكافآتها ، NBC News ، 19 March 2020 ).
خلاصة
كشفت جائحة كورونا أن الذكاء الاصطناعي ليس رفاهية تقنية، بل ضرورة استراتيجية تعادل في أهميتها الكمامات وأجهزة التنفس. لعب دورًا متشعبًا يبدأ بقراءة مؤشرات التفشي وينتهي بتوزيع اللقاح، مرورًا بتشخيص المريض وتخصيص سريره. ورغم التحديات الأخلاقية والتقنية، فإن الدروس المستخلصة ترسم مسارًا يُمكّن النظم الصحية من ردع أوبئة المستقبل بفاعلية أكبر وعدالة أشمل. إن الاستثمار المستدام في البيانات والبُنى التحتية والحَوكمة الرشيدة سيحوّل الذكاء الاصطناعي من جندي مجهول إلى قائدٍ مُعلن في ساحات الصحة العامة.
المراجع
- World Health Organization. Coronavirus Disease (COVID‑19) Situation Reports (2020‑2023).
- Wang, L. et al. “COVID‑Net: A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of COVID‑19 Cases from Chest X‑Ray Images.” Scientific Reports 10, 19549 (2020).
- Brownstein, J. S. et al. “Digital disease detection — harnessing the web for public health surveillance.” New England Journal of Medicine 360, 2153‑2155 (2009).
- Jumper, J. et al. “Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold.” Nature 596, 583‑589 (2021).
- Richardson, P. et al. “Baricitinib as potential treatment for 2019‑nCoV acute respiratory disease.” The Lancet 395, e30‑e31 (2020).
- MIT Open Voice Dataset for COVID‑19 Cough Detection (2021).
- Roe, C. & Lal, A. “Ethical considerations for AI applications in pandemic response.” Journal of Medical Ethics 48, 743‑749 (2022).
