hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
تحليل منطقي
تحليلات المخاطر
تم تطوير نماذج تنبؤية في الصناعة المصرفية لتحقيق درجة من اليقين عبر درجات المخاطر للعملاء الأفراد. يتم إنشاء درجات الائتمان للتنبؤ بسلوك الجنوح واستخدامها على نطاق واسع لتقييم الجدارة الائتمانية لكل مقدم طلب. علاوة على ذلك، يتم تحليل المخاطر في العالم العلمي وصناعة التأمين. كما أنه يستخدم على نطاق واسع في المؤسسات المالية مثل شركات الدفع عبر الإنترنت لتحليل ما إذا كانت المعاملة حقيقية أم خادعة. لهذا الغرض يستخدمون سجل المعاملات للعميل. وهذا أكثر شيوعًا في شراء بطاقة الائتمان، عندما يكون هناك ارتفاع مفاجئ في حجم معاملة العميل، يحصل العميل على نداء تأكيد إذا تم بدء المعاملة من قبله. هذا يساعد في تقليل الخسائر بسبب هذه الظروف.
تحليل منطقي
التحليلات الرقمية
التحليلات الرقمية هي مجموعة من الأنشطة التجارية والتقنية التي تحدد، أو تنشئ، أو تجمع، تحقق، أو تحول البيانات الرقمية إلى تقارير، أبحاث، تحليلات، توصيات، تحسينات، تنبؤات، وأتمتة. وهذا يشمل أيضًا تحسين محركات البحث (كبار المسئولين الاقتصاديين) حيث يتم تتبع البحث عن الكلمات الرئيسية واستخدام البيانات لأغراض التسويق. حتى إعلانات البانر والنقرات تدخل ضمن التحليلات الرقمية. يعتمد عدد متزايد من العلامات التجارية وشركات التسويق على التحليلات الرقمية لتخصيصات التسويق الرقمي، حيث يعد (عائد الاستثمار التسويقي) أحد مؤشرات الأداء الرئيسية المهمة (KPI).
تحليل منطقي تحليلات الأمن
شير التحليلات الأمنية إلى تكنولوجيا المعلومات (IT) لجمع وتحليل الأحداث الأمنية لفهم وتحليل الأحداث التي تشكل أكبر المخاطر. تشتمل المنتجات في هذا المجال على معلومات الأمان وإدارة الأحداث وتحليلات سلوك المستخدم.
تحليلات البرمجيات هي عملية جمع المعلومات حول طريقة استخدام جزء من البرامج وإنتاجها
في صناعة برامج التحليلات التجارية، ظهر تركيز على حل تحديات تحليل مجموعات البيانات الضخمة المعقدة، غالباً عندما تكون هذه البيانات في حالة تغير مستمر. تُشار عادةً إلى مجموعات البيانات هذه كبيانات كبيرة. في حين أن المشكلات التي تطرحها البيانات الضخمة لم تكن موجودة إلا في المجتمع العلمي، فإن البيانات الكبيرة اليوم تمثل مشكلة للعديد من الشركات التي تقوم بتشغيل أنظمة المعاملات عبر الإنترنت، ونتيجة لذلك، تجمع كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
تحليل منطقي تحليلات الأمن
تعتبر تحليل أنواع البيانات غير المهيكلة تحديًا آخر يجذب الانتباه في الصناعة. تختلف البيانات غير المهيكلة من البيانات المنظمة في أن شكلها يختلف بشكل كبير ولا يمكن تخزينه في قواعد البيانات العلائقية التقليدية دون جهد كبير في تحويل البيانات. أصبحت مصادر البيانات غير المهيكلة، مثل البريد الإلكتروني، ومحتويات مستندات معالج النصوص، وملفات PDF ، والبيانات الجغرافية المكانية، وما إلى ذلك، مصدرًا مهمًا لاستخبارات الأعمال للشركات والحكومات والجامعات. على سبيل المثال، في بريطانيا، كان الاكتشاف بأن شركة واحدة تبيع مذكرات طبية مزورة بطريقة غير مشروعة من أجل مساعدة الناس في الاحتيال على أرباب العمل وشركات التأمين،  هو فرصة لشركات التأمين لزيادة اليقظة لتحليل البيانات غير المهيكلة. يقدر معهد ماكينزي العالمي أن تحليل البيانات الضخمة قد ينقذ نظام الرعاية الصحية الأمريكي 300 مليار دولار سنوياً والقطاع العام الأوروبي 250 مليار يورو.
تحليل منطقي تحليلات الأمن
هذه التحديات هي مصدر الإلهام الحالي للكثير من الابتكارات في نظم المعلومات التحليلية الحديثة، وتلد مفاهيم جديدة لتحليل الآلات مثل معالجة الأحداث المعقدة، والبحث الكامل عن النص والتحليل، وحتى الأفكار الجديدة في العرض التقديمي. ويتمثل أحد هذه الابتكارات في إدخال بنية شبيهة بالشبكة في تحليل الماكينات، مما يسمح بزيادة سرعة المعالجة المتوازية على نطاق واسع من خلال توزيع عبء العمل على العديد من الحواسيب، كل ذلك مع وصول متساوٍ إلى مجموعة البيانات الكاملة.
تحليل منطقي تحليلات الأمن
يتم استخدام التحليلات بشكل متزايد في التعليم، لا سيما على مستوى المكاتب والمكاتب الحكومية. ومع ذلك، فإن تعقيد إجراءات أداء الطلاب يمثل تحديات عندما يحاول اختصاصيو التوعية فهم واستخدام التحليلات لتمييز الأنماط في أداء الطلاب، والتنبؤ باحتمالية التخرج ، وتحسين فرص نجاح الطلاب ، وما إلى ذلك. على سبيل المثال ، في دراسة تشمل مقاطعات معروفة باستخدام بيانات قوية ، واجه 48٪ من المدرسين صعوبة في طرح الأسئلة التي أثارتها البيانات ، ولم يدرك 36٪ البيانات المعطاة ، و 52٪ قاموا بتفسير البيانات بشكل خاطئ. ولمكافحتها ، تلتزم بعض أدوات التحليلات للمعلمين بتنسيق بيانات لا يعتمد على وصفة طبية (تضمين التسميات والوثائق التكميلية ونظام المساعدة ، واتخاذ القرارات الأساسية / عرض المحتوى وقرارات المحتوى) لتحسين فهم المعلمين واستخدامهم التحليلات التي يتم عرضها.
أحد التحديات الناشئة هو الاحتياجات التنظيمية الديناميكية. على سبيل المثال ، في الصناعة المصرفية ، من المرجح أن تجعل اتفاقية بازل 3 واحتياجات رأس المال المستقبلية من البنوك الصغيرة حتى تبني نماذج المخاطر الداخلية. في مثل هذه الحالات ، يمكن للحوسبة السحابية ولغة البرمجة مفتوحة المصدر مساعدة البنوك الصغيرة على تبني تحليلات للمخاطر ودعم مراقبة مستوى الفرع من خلال تطبيق التحليلات التنبؤية
الخطر الرئيسي على الناس هو التمييز مثل التمييز السعري أو التمييز الإحصائي. انظر العلمية الأمريكية حول كتاب «أسلحة تدمير الرياضيات»
هناك أيضًا خطر أن يستفيد مطوّر البرامج من الأفكار أو العمل الذي قام به المستخدمون ، مثل هذا المثال: يمكن للمستخدمين كتابة أفكار جديدة في ملاحظة تدوين التطبيق ، والتي يمكن إرسالها كحدث مخصص ، ويمكن للمطورين الاستفادة من تلك الأفكار. يمكن أن يحدث هذا لأن ملكية المحتوى عادة ما تكون غير واضحة في القانون.
إذا لم يتم حماية هوية المستخدم ، فهناك المزيد من المخاطر ؛ على سبيل المثال ، خطر نشر معلومات خاصة عن المستخدمين على الإنترنت.
في أقصى الحدود ، هناك خطر يتمثل في قدرة الحكومات على جمع الكثير من المعلومات الخاصة ، الآن بعد أن أعطت الحكومات نفسها المزيد من الصلاحيات للوصول إلى معلومات المواطنين.
تحميل متوازي
التحميل المتوازي (بالإنجليزية: Sideloading) هو مصطلح يستخدم في الغالب على الإنترنت، على غرار «رفع» و «تحميل», ولكنه يشير إلى عملية نقل الملفات بين اثنين من الأجهزة المحلية، خاصة بين جهاز كمبيوتر وجهاز محمول مثل الهاتف المحمول، الهاتف الذكي، PDA, اللوحي، portable media player أو القارئ الإلكتروني.
Sideloading يشير عادة إلى نقل الملفات إلى الجهاز المحمول عبر USB, بلوتوث، واي فاي أو عن طريق الكتابة على بطاقة الذاكرة من أجل الإدراج إلى الجهاز المحمول.
عند الإشارة إلى تطبيقات الأندرويد، فإن مصطلح "sideloading" يعني عادة تثبيت تطبيق حزمة بصيغة APK على جهاز الأندرويد.يتم تحميلها من مواقع أخرى غير Google play, عادة من خلال جهاز كمبيوتر. هذا الأمر ممكن فقط إذا كان المستخدم قد سمح بتنزيل الحزم على جهازه من خلال تفعيله للمصادر الغير معروفة في إعدادات الأمان.
تحميل متوازي
عند الإشارة إلى تطبيقات IOS, فإن مصطلح "sidelaoding" يعني عادة تثبيت تطبيق حزمة بصيغة IPA على جهاز ابل، يتم ذلك عن طريق استعمال برامج مثل Cydia Impactor أو Xcode أو عن طريق الجهاز باستعمال Jailbreak بدلا من التنزيل عن طريق App Store.هناك خاصية في إصدارات IOS الحديثة حيث أن التطبيق يجب ان يكون موثوق من قبل كلاًَ من ابل والمستخدم عن طريق "profiles and device management" من قائمة الإعدادات، ماعدا في حال استخدام طرق Jailbreak أو تطبيقات sideloading.
تحميل متوازي تاريخ sideloading
مصطلح "sideload" صاغ في أواخر 1990s من قبل خدمة تخزين على الإنترنت تسمى idrive.com كوسيلة بديلة لنقل وتخزين ملفات الكمبيوتر رقمياًً بدلا من جسديا. في عام 2000 تم تطبيق idrive كعلامة تجارية. بدلا من الشروع في الملفات التقليدية «كالتحميل» من موقع ويب أو موقع FTP إلى أجهزة الكمبيوتر، أصبح يمكن للمستخدم إجراء "sideload" للملفات ونقلها مباشرة إلى مساحات التخزين الشخصية الخاصة بهم. ثم أصبح استخدام هذه الميزة منخفضاً بسبب أن محركات الأقراص الصلبة أصبحت أقل تكلفة.
لكن ظهور مشغلات MP3 في أواخر 1990s جلبت sideloading إلى الجماهير، على الرغم ان هذا المصطلح لم يكن واسع النطاق الا أنه كان يمكن للمستخدمين تحميل المحتوى إلى أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم ومن ثم تنفيذ  sideload إلى مشغلات MP3 الخاصة بهم.
اليوم sideloading  أصبح على نطاق واسع تقريبا كما يمكن لكل جهاز محمول ان يقوم بالsideloading بأكثر من طريقة واحدة.
تحميل متوازي إيجابيات sideloading
Sideloading لديها العديد من المزايا بالمقارنة مع الطرق الأخرى لإيصال المحتوى على الأجهزة النقالة:
ليس هناك قيود  لشبكة للهاتف المحمول حيث ان المحتوى يمكن أن يكون مصمم لكل جهاز. تكمن أهمية هذا ببالنسبة لتشغيل الفيديو، حيث القاسم المشترك هو في كثير من الأحيان يمثل عاملا مقيدا على الشبكات اللاسلكية.
تحميل متوازي سلبيات sideloading
بعض مشغلي الشبكات اللاسلكية (أبرزها فيريزون وايرلس) يتطلب من مصنعي الهواتف ان يقوموا بالحد من قدرة sideload الأجهزة على الشبكات كشكل من أشكال التأمين وربط البائع. هذا عادة ما يؤدي إلى فقدان USB وبلوتوث باعتبارها خيارات لتنفيذ sideload (على الرغم من ان النقل بواسطة بطاقة الذاكرة لا يزال متاح).
تحميل متوازي طرق استعمال sideloading
اتصال Sideloading بواسطة USB كان موحد من قبل OMTP في أواخر عام 2007. حتى هذا الوقت، الشركات المصنعة للهواتف المحمولة قد تميل إلى اعتماد امتلاك حلول النقل بواسطة USB والتي تتطلب استخدام حزمة أو كابلات الطرف الثالث والبرمجيات.
قوة الأداء في حال sideloading  بواسطة USB يختلف إلى حد كبير اعتمادا على نسخة USB.ويتوفر USB بسرعات مختلفة منها الضعيفة والمتوسطة والقوية ومع ذلك، فإن الغالبية العظمى من الهواتف المحمولة حتى وقت كتابة هذه المقالة هي Full-Speed USB. B/s.
تحميل متوازي طرق استعمال sideloading
OBEX/OPP الخاص بالبلوتوث يتيح نقل الملفات بين الكمبيوتر وجهاز الجوال.هذا الخيار يعد أكثر تعقيدا من الاتصال عن طريق USB نظراً لوجوب اقتران الجهازين المراد الإتصال بينهما. أيضا، على عكس ما هو مألوف من طرق السحب والإسقاط التي عادة ما تكون متاحة عبر USB, فإن تطبيق البلوتوث محدد بواسطة بلوتوث الإرسال والاستقبال وبرامج التشغيل والنقل المستخدمة.
الملفات التي يتم تنفيذ sideloaded عليها إلى الأجهزة النقالة عبر تقنية «بلوتوث» غالبا ما تستقبل كرسائل مثل رسائل SMS. في حين أن هذه الملفات يمكن حفظها في أي وسيط تخزين. مثل هذه القيود المفروضة على الذاكرة الداخلية يجب أن تؤخذ بعين الاعتبار قبل البدء بعملية sideload.
Sideloading عن طريق بطاقة الذاكرة يتطلب أن يصل المستخدم إلى الكاتب في بطاقة ذاكرة. ملفات الصوت والفيديو يمكن أن تكتب مباشرة إلى بطاقة الذاكرة ومن ثم تدرج في الجهاز المحمول. تعتبر هذه أسرع طريقة sideloading لعدة ملفات في وقت واحد، طالما أن المستخدم يعرف أين يضع ملفات الوسائط.
بث HTTP المباشر
يعد بروتوكول نقل النص الفائق Live Streaming (المعروف أيضًا باسم HLS) بروتوكول اتصالات تدفق وسائط يعتمد على بروتوكول نقل النص الفائق يتم تنفيذه بواسطة أبل. يستخدم كجزء من برنامج QuickTime وSafari وOS X وiOS. كما أنها متوفرة في عدة تطبيقات مثل Microsoft Edge وFirefox وبعض إصدارات Google Chrome. الدعم واسع الانتشار في خوادم وسائط البث.
HLS تشبه MPEG-DASH في أنها تعمل من خلال كسر مجرى البث الكلي إلى سلسلة من تنزيلات الملفات الصغيرة القائمة على بروتوكول نقل النص الفائق، كل تحميل يحمّل جزءًا قصيرًا من مجرى النقل الإجمالي المحتمل غير المحدود. يتم إرسال قائمة من التدفقات المتاحة، والمشفرة بمعدلات بت مختلفة، إلى العميل باستخدام قائمة تشغيل M3U موسعة.
بث HTTP المباشر
استنادًا إلى معايير بروتوكول نقل النص الفائق القياسية، يمكن لـ بروتوكول نقل النص الفائق Live Streaming أن يجتاز أي جدار ناري أو خادم وكيل يسمح عبر حركة بروتوكول نقل النص الفائق القياسية، على عكس البروتوكولات المستندة إلى UDP مثل RTP. يسمح هذا أيضًا بعرض المحتوى من خوادم بروتوكول نقل النص الفائق التقليدية وتسليمه عبر شبكات تسليم المحتوى القائمة على بروتوكول نقل النص الفائق المتاحة على نطاق واسع. تتضمن المعيار أيضًا آلية تشفير قياسية وتوزيع مفاتيح آمنة باستخدام بروتوكول نقل النص التشعبي الآمن، والتي توفر معًا نظام DRM بسيطًا. كما توفر الإصدارات اللاحقة من البروتوكول طريقة خدعة سريعة إلى الأمام والترجيع ولدمج العناوين الفرعية.
قامت تفاح بتوثيق بروتوكول نقل النص الفائق Live Streaming كمسودة إنترنت (إرسال فردي)، وهي المرحلة الأولى في عملية نشرها كطلب للتعليقات (RFC). اعتبارًا من ديسمبر 2015، طلب مؤلفو تلك الوثيقة من محرر الدفق المستقل (ISE) لنشر المستند كملف RFC إعلامي (غير قياسي) خارج عملية إجماع IETF. في أغسطس 2017، تم نشر RFC8216 لوصف الإصدار 7 من البروتوكول.
بث HTTP المباشر أسلوب البناء
يستخدم HTTP Live Streaming خادم ويب تقليديًا لتوزيع المحتوى السمعي البصري ويتطلب برنامجًا محددًا ليتماشى مع تنسيق الإرسال المناسب في الوقت الفعلي. تتكون بنية الخدمة من:
يقوم الخادم بتدوين وتغليف تدفق مدخلات الفيديو بتنسيق صحيح للتسليم. ثم يتم إعداده للتوزيع من خلال تقسيمه إلى ملفات مختلفة. في عملية الاستيعاب، يتم تشفير الفيديو وتقطيعه لتوليد أجزاء الفيديو وملف الفهرس.
يتم تكوينه بواسطة خادم ويب قياسي، ويقبل طلبات من العملاء ويقدم جميع الموارد (ملف قائمة التشغيل.m3u8 وملفات مقطع.ts) اللازمة للبث.
يقوم بطلب وتنزيل جميع الملفات والموارد وتجميعها بحيث يمكن عرضها على المستخدم كفيديو تدفق مستمر. يقوم برنامج العميل بتنزيل ملف الفهرس من خلال عنوان URL ثم ملفات الوسائط المتعددة المتاحة. يقوم برنامج التشغيل بتجميع التسلسل للسماح بعرض مستمر للمستخدم.
بث HTTP المباشر الميزات
يوفر HTTP Live Streaming آليات للاعبين للتكيف مع ظروف الشبكة غير الموثوق بها دون التسبب في توقف تشغيل المستخدم المرئي. على سبيل المثال، في شبكة لاسلكية لا يمكن الاعتماد عليها، تسمح HLS للاعب باستخدام فيديو منخفض الجودة، وبالتالي تقليل استخدام النطاق الترددي. يمكن توفير مقاطع فيديو HLS بدرجة عالية من خلال توفير خوادم متعددة لنفس الفيديو، مما يسمح بمبادلة اللاعب بسلاسة إذا فشل أحد الخوادم.
لتمكين لاعب من التكيف مع عرض النطاق الترددي للشبكة، يتم ترميز الفيديو الأصلي في عدة مستويات جودة متميزة. يخدم الخادم فهرسًا يسمى «قائمة التشغيل الرئيسية»، من هذه الترميزات، يطلق عليها «دفق متغير». يمكن للاعب بعد ذلك الاختيار بين مسارات المتغيرات أثناء التشغيل، وتغييرها ذهابًا وإيابًا بسلاسة مع تغير ظروف الشبكة.
بث HTTP المباشر الميزات
يمكن لقائمة التشغيل الرئيسية سرد تدفقات المتغير المتكررة التي لها نفس مستوى الجودة ولكن يتم استضافتها بواسطة خوادم مختلفة. يمكّن هذا اللاعب من التبديل إلى خادم آخر لمعدل البت المعين في حالة فشل أحد الخوادم. هذا يمنح درجة عالية من توافر لخدمة تيارات.
ويمكن الجمع بين هذا وبين القدرة على التكيف عن طريق إدراج تدفقات متباينة متعددة لكل مستوى جودة متميز.
بث HTTP المباشر باستخدام مجزأة MP4
على WWDC2016 أعلنت شركة آبل عن تضمين عنونة النطاق البايت لملفات MP4 المجزأة، أو fMP4 ، مما يسمح بتشغيل المحتوى في HLS دون الحاجة إلى تعدد إرساله إلى MPEG-2 Transport Stream. نظرت الصناعة في هذا كخطوة نحو التوافق بين HLS و MPEG-DASH.
بث HTTP المباشر استعمالات الخادم
استخدمت شركة Apple Inc. هذا في 1 أيلول (سبتمبر) 2010 لتنظيم حدث iPod Keynote المباشر عبر الإنترنت، وفي 20 تشرين الأول (أكتوبر) 2010 لعرض الحدث الأساسي «الرجوع إلى Mac» مباشرة عبر الإنترنت.
يدعم Helix Universal Server من RealNetworks نظام تشغيل iPhone 3.0 والإصدارات الأحدث لبث HTTP المباشر عند الطلب أو عند الطلب من محتوى H.264 و AAC إلى الإصدار الأول من iPhone و iPad و iPod في أبريل 2010، أحدث إصدار نوفمبر 2012.
flashls عبارة عن برنامج Adobe Flash / Adobe AIR المساعد مفتوح المصدر الذي يوفر دعم HTTP Live Streaming لبرنامج Chromeless Flash / Air Player و Flowplayer و Video.js و mediaelement.js و Open Source Media Framework 2.0.
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي، هو مصطلح عام يعبر عن استخدام خوارزميات التعلم الآلي وبرامجه (أي الذكاء الاصطناعي) لمحاكاة الإدراك البشري في تحليل البيانات الطبية والصحية المعقدة إضافةً لتقديمها وفهمها. وعلى وجه التحديد، يعبر مصطلح الذكاء الاصطناعي عن قدرة خوارزميات الكمبيوتر على تقريب الاستنتاجات بناءً على البيانات المدخلة فقط.
تتميز تقنية الذكاء الاصطناعي عن التقنيات التقليدية المستخدمة في الرعاية الصحية بالقدرة على جمع البيانات ومعالجتها وإعطاء نتائج واضحة للمستخدم النهائي. يعتمد الذكاء الاصطناعي على خوارزميات التعلم الآلي والمتعمق للوصول إلى النتائج. يمكن لهذه الخوارزميات التعرف على أنماط السلوك، وتستطيع إنشاء تسلسل منطقي خاص بها. للحصول على رؤى وتوقعات مفيدة، يجب تدريب نماذج التعلم الآلي على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات المدخلة. تتصرف خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف عن البشر بطريقتين:
1-   الخوارزميات حرفية: بمجرد تحديد الهدف، تعتمد الخوارزميات على البيانات المدخلة حصرًا، ويمكنها فهم ما برمجت عليه فقط.
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي
2-    تمثل بعض خوارزميات التعلم العميق صناديق سوداء؛ إذ يمكن للخوارزميات أن تتنبأ بالنتيجة بدقة متناهية، ولكنها تقدم تفسيرًا ضئيلًا أو معدومًا للمنطق المستخدم في الوصول إليها، بصرف النظر عن البيانات المدخلة ونوع الخوارزمية المستخدم.
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي
تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالصحة بشكل رئيسي على تحليل علاقة أساليب الوقاية أو العلاج مع النتائج التي يبديها المرضى. تساعد برامج الذكاء الاصطناعي في عملية التشخيص، وتساهم في تحسين الخطط العلاجية وتطوير الأدوية ومراقبة المريض ورعايته، كما تستخدم في مجال الطب الشخصي الموجه. يمكن أيضًا استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات بالاعتماد على السجلات الصحية الإلكترونية للوقاية من الأمراض وتشخيصها. طورت بعض المؤسسات الطبية خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتستخدمها في أقسامها، ونذكر منها: مايو كلينيك ومركز ميموريال سلون كيترينج للسرطان وهيئة الخدمات الصحية الوطنية البريطانية. طورت شركات التكنولوجيا الكبيرة، كآي بي إم وجوجل مثلًا، خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتستخدمها في مجال الرعاية الصحية أيضًا. تتطلع المستشفيات إلى استخدام برامج الذكاء الاصطناعي، لدعم المبادرات التنفيذية التي ستوفر الكثير من التكاليف وتزيد رضا المرضى وتلبي احتياجات الموظفين والقوى العاملة. تستثمر حكومة الولايات المتحدة حاليًا مليارات الدولارات لتطوير الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. تعمل الشركات على تطوير تقنيات تساعد مديري الرعاية الصحية في تحسين عملهم عبر تحسين إدارة الاستخدام وتقليل معدل انتظار المرضى المقبولين في الإسعاف –لعدم توفر أسرة- وتخفيض مدة إقامتهم في المشفى وتحديد العدد الأمثل للموظفين.
يعتبر الاستخدام المكثف للذكاء الاصطناعي في المجال الصحي أمر جديد نسبيًا، ولهذا توجد عدة مخاوف أخلاقية جديدة تتعلق باستخدامه، كخصوصية البيانات وسيطرة الآلات على فرص العمل وانحيازات التشابه.
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي تاريخهًا
الابحاث في الستينات والسبعينات أنتجت أول برنامج لحل المسائل / نظام خبير، عرف بديندرال {بالإنجليزية: Dendral}. في الوقت الذي تم تصميم ديندرال لتطبيقات الكيمياء الحيوية، قدم ديندرال اساسيات النظام الذي تبعه، مايسن {بالإنجليزية: MYCIN}، الذي يعتبر أحد أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب. الثمانينات والتسعينات قدمت الحواسيب الصغيرة ومستوى جديد من اتصالات الشبكة. في خلال هذا الوقت أقر الباحثين والمطورين على ان انظمة الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي يجب ان تكون مصممة لتعويض غياب البيانات الدقيقة وبناء خبرات الاطباء.
التطور الطبي والتقني الذي حدث في خلال نصف القرن اتاح تطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي المجال الطبي، ومن ضمن هذه التطبيقات:
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي الأبحاث الحالية
أظهرت تخصصات متعددة في الطب ارتفاع عدد الأبحاث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. التخصص الذي حصل على الاهتمام الأكبر هو مجال الطب الإشعاعي.
القدرة على تحليل نتائج الاشعة قد تمكن الأطباء من ملاحظة أدق التفاصيل والتغييرات في الأشعة التي من الممكن ألا يلاحظوها. مثال على دراسة متعلقة بالذكاء الاصطناعي ساعدت في الطب الإشعاعي هي دراسة ستانفورد والتي نتج عنها خوارزمية يمكنها الكشف عن الالتهاب الرئوي بطريقة أفضل من مختصي الأشعة.
زيادة التوجه للتطبيب عن بعد رفع من قيمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ومجالاته. القدرة على مراقبة المرضى بواسطة الذكاء الاصطناعي قد يسمح بنقل بيانات المريض للطبيب في حال حصول أي نشاط في مرض ما عند المريض. استخدام جهاز من الممكن أن يرتديه المريض قد يسمح بمراقبة متواصلة ومستمرة لحالته الصحية ومراقبة أي تغيرات في حالته والتي قد تكون أحيانًا أدق من أن يلاحظها الإنسان.
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي الأبحاث الحالية
توجه الشركات الطبية الكبيرة للاندماج مع شركات طبية أخرى يزيد من وفرة البيانات الصحية ويسهل الوصول إليها، ويؤدي وفرة هذه البيانات إلى الزيادة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. هنا مثال على شركات كبيرة ساهمت في تطوير خوارزميّات الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي.
مشروع هانوفر من مايكروسوفت بالتعاون مع مركز السرطان التابع لجامعة اوريجون للصحة والعلوم، يحلل الأبحاث الطبية لتوقع خيارات علاج السرطان الأكثر تأثيرًا على المرضى. هناك أيضًا مشاريع أخرى تتضمن تحليل صور الأورام وملاحظة تطورها.
منصة حقل جوجل العميق {بالإنجليزية: google deep mind يستخدم في الخدمات الصحية الوطنية للمملكة المتحدة للكشف عن الأخطار الصحية المحتملة عن طريق جمع البيانات من تطبيق على الجوال. هناك أيضًا مشروع آخر يتضمن تحليل صور الأشعة التي يتم جمعها في الخدمات الصحية الوطنية للكشف عن الأنسجة المسرطنة.
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي في الصناعة
يسمح دمج الشركات الصحية الكبيرة بإمكانية الوصول إلى كمية أكبر من البيانات الصحية، وهذا ما يضع الأساس لعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
ينصب جزء كبير من تركيز الآليات المستخدمة لتوظيف الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية على أنظمة دعم القرار السريري. تتكيف خوارزميات التعلم الآلي وتوفر نتائج وحلول أكثر واقعية كلما زاد عدد البيانات المجموعة. تختبر العديد من الشركات إمكانية توظيف البيانات الضخمة في صناعة الرعاية الصحية، وتستكشف العديد من الشركات الفرص التجارية الممكنة عبر تقنيات تقييم البيانات وتخزينها وإدارتها وتحليلها؛ إذ تكون جميع هذه التقنيات مهمة في صناعات المجال الصحي.
سنذكر هنا بعض الشركات الكبيرة التي طورت خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاستخدامها في مجال الرعاية الصحية:
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي في الصناعة
طورت شركة آي بي إم مشروع واتسون أونكولوجي في مركز ميموريال سلون كيترينج للسرطان وكليفلاند كلينيك. تعمل آي بي إم أيضًا مع سي في إس هيلث على تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي لعلاج الأمراض المزمنة، ومع جونسون آند جونسون على تحليل الأوراق العلمية لإيجاد روابط جديدة لتطوير الأدوية. في مايو 2017، شاركت آي بي إم معهد رينسيلار للعلوم التطبيقية مشروعًا بعنوان: «التمكين الصحي بالاعتماد عل التحليل المنطقي والتعلم والدلالات»، لاختبار دور الذكاء الاصطناعي في تحسين الرعاية الصحية.
بدأت مايكروسوفت مشروع هانوفر بالشراكة مع معهد نايت للسرطان التابع لجامعة أوريغون للصحة والعلوم. يحلل المشروع الأبحاث الطبية للتنبؤ بخيارات دوائية أكثر فعالية. تتضمن المشاريع الأخرى تحليل الصور الطبية لتطور الورم وتطوير خلايا قابلة للبرمجة.
تستخدم هيئة الخدمات الصحية الوطنية في المملكة المتحدة منصة ديب مايند من جوجل، لاكتشاف بعض المخاطر الصحية باستخدام البيانات المجموعة عبر تطبيق على الهاتف المحمول. يعمل مشروع آخر على تحليل صور طبية تعود لمرضى المؤسسة، بهدف تطوير خوارزميات تكشف الأنسجة السرطانية.
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي في الصناعة
تعمل تينسنت على تطوير العديد من الأنظمة والخدمات الطبية، وهذا يتضمن: نظام الابتكار الطبي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وهي خدمة تصوير طبي تشخيصي تعمل بالذكاء الاصطناعي، وخدمة الرعاية الصحية الذكية من وي تشات، وخدمة تينسنت دوكتورز وورك.
ابتكرت شركة نورالينك الجيل التالي من التعويضات العصبية التي تتفاعل بشكل معقد مع آلاف المسارات العصبية في الدماغ. تسمح عمليتهم بوضع رقاقة، بحجم العملة المعدنية تقريبًا، ضمن الجمجمة بواسطة روبوت جراحي دقيق لتجنب الإصابة العرضية.
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي في الصناعة
تستخدم تطبيقات الاستشارات الرقمية الذكاء الاصطناعي لتقديم الاستشارات الطبية بناءً على التاريخ الطبي الشخصي والمعرفة الطبية الشائعة، كخدمة جي بي أت هاند من شركة بابليون هيلث وآدا هيلث ودكتور يو لعلي هيلث وكير إكسبرت ويور. م د. للحصول على الاستشارة، يسجل المستخدمون أعراضهم في التطبيق الذي يتعرف على الكلام ويقارن المعلومات المدخلة بقاعدة بيانات الأمراض. يقدم بابليون إثر ذلك الإجراء الموصى به بحسب الحالة، مع مراعاة القصة المرضية للمستخدم. يستخدم رواد الأعمال في مجال الرعاية الصحية سبعة نماذج عمل أولية لنقل حلول الذكاء الاصطناعي إلى السوق. تعتمد هذه النماذج الأولية على القيمة المقدمة للمستخدم المستهدف (كالتركيز على المريض أو مقدم الرعاية الصحية أو المؤسسات الصحية) وآليات تحصيل هذه القيمة (كتوفير المعلومات أو التواصل مع الجهات المعنية).
أطلقت آي فلايتك روبوت خدمي سمي شاو مان. اعتمد الروبوت على تقنية الذكاء الاصطناعي لتحديد العميل المسجل وتقديم توصيات محددة له في المجالات الطبية. تعمل الشركة أيضًا على استغلال التقنية في مجال التصوير الطبي. صنعت شركات أخرى روبوتات مماثلة، كروبوت كروزر من شركة أبتيك وروبوت بيبر من شركة سوفت بانك.
طورت شركة هابتك الهندية الناشئة مؤخرًا روبوت دردشة على برنامج واتساب ليجيب على الأسئلة المرتبطة بفيروس كورونا القاتل في الهند.
تمتلك شركات التكنولوجيا الكبيرة، مثل آبل وجوجل وأمازون وبايدو، أقسام أبحاث ذكاء اصطناعي خاصة بها، بالإضافة إلى تخصيصها ملايين الدولارات للاستحواذ على شركات الذكاء الاصطناعي الصغيرة. بدأ العديد من مصنعي السيارات في استخدام الرعاية الصحية المعتمدة على التعلم الآلي في سياراتهم أيضًا. بدأت بعض شركات السيارات، مثل بي إم دبليو وجنرال إلكتريك وتسلا وتويوتا وفولفو، حملات بحثية جديدة لإيجاد طرق تتعلم فيها الآلة الإحصائيات الحيوية للسائق، لضمان استيقاظه وانتباهه للطريق وعدم وقوعه تحت تأثير المواد المهلوسة أو المخدرة وعدم معاناته من الانفعال العاطفي.
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي الاستثمارات الحكومية
الاستثمارات من الحكومة الأمريكية في المبادرات الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تساوي تقريبا 1.2 بليون دولار أمريكي موزعة على مركزين مختصين كميزانية.
قناة آمنة
في علم التعمية، القناة الآمنة (بالإنجليزية: secure channel)، هي طريقة لنقل البيانات الهامة التي لا يُراد العبث بها أو التجسس عليها. أما القناة السرية (بالإنجليزية: confidential channel) فهي طريقة لنقل البيانات التي لا يُرادالتجسس عليها (قراءتها مثلًا) ولكن ليس بالضرورة أنه لا يمكن التلاعب بها. القناة الأصلية (بالإنجليزية: authentic channel) هي طريقة لنقل البيانات التي تكون مقاومة للتلاعب، ولكن ليس بالضرورة ان تكون مقاومة للتجسس.
قناة آمنة أمثلة على الاستخدامات
تستخدم القناة الآمنة بشكل أساسي في تطبيقات الإنترنت التي تتطلب اتصالات آمنة (HTTP). أيضاً تستخدم في (SSH)أو بروتوكول النقل الآمن كنوع من أنواع الاتصال الآمن بين جهازين