"جامعة الإمارات" تبتكر نظاماً للتنبؤ بانتشار "كورونا" عبر الذكاء الاصطناعي

طورت الأستاذ المشارك بقسم علوم الحاسوب وهندسة البرمجيات بكلية تقنية المعلومات في جامعة الإمارات ومؤسس "مختبر أنظمة الحوسبة الموزعة الذكية"، الباحثة الدكتورة ليلى اسماعيل، نموذج يساهم في معرفة مدى انتشار فيروس كورونا بواسطة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمثل خطوة أولى لصناع القرار في فهم العواقب المترتبة على انتشار الفيروس، حيث نشر نتائج البحث بعد استكمال تجاربه المخبرية ونتائج البيانات الواردة من 187 دولة حول العالم،

وأشارت الدكتورة ليلي إسماعيل، إلى أن التنبؤ بالكيفية التي سينتشر بها المرض وعدد المصابين يعتبر أمراً ضرورياً لعملية التخطيط في مجال الرعاية الصحية وتحديد المتطلبات اللازمة، ولتقييم أثر أي إجراء يتم اتخاذه، حيث تتفاوت الدول حول العالم في استجابتها لفيروس كورونا وفقاً لمدى التقدم التكنولوجي ووفرة المصادر والقوى البشرية.

 ويعتمد النموذج على التنبؤ بانتشار الأمراض المعدية مما يساعد على توقيت إنهاء العزل الاجتماعي، وتحديد عدد وحدات العناية المركزة ويقوم النموذج بتعديل النتائج حسب البيانات المدخلة والتي تمثل إمكانيات الدولة التي يتم تطبيق النظام عليها، لافته إلى ضرورة تطوير نموذج مخصص لدولة الإمارات، يسمح لمؤسسات الرعاية الصحية بالحكم بشكل أفضل على تأثير التدابير الاحترازية المتخذة، وتوفير الموارد اللازمة بشكل أكثر فعالية لمواجهة هذا المرض.

وأوضحت انه على رغم وجود مجموعة كبيرة من الأبحاث المتعلقة بالفيروسات والدراسات العديدة للفيروسات سريعة الانتشار، مثل المتلازمة التنفسية الحادة الوخيمة (سارس) ومتلازمة الشرق الأوسط التنفسية (ميرس)، لا يزال فهمنا الأساسي لسلوك كوفيد -19 غير موجود وفرضت الحكومات عددًا من الممارسات الاجتماعية الصارمة والإجراءات الاحترازية.

من خلال هذه الدراسات، توجد نماذج تعتمد على البيانات لاكتساب فهم أفضل لنمو منحنى العدوى والتنبؤ، بوقف انتشار العدوى، كما تقترح العديد من هذه الأعمال استخدام طرق متسلسلة زمنية مختلفة للتنبؤ بالإصابات لمساعدة مؤسسات الرعاية الصحية على تقييم التأثير الاجتماعي والاقتصادي للاستراتيجيات التي تم اتخاذها في المجتمع.

فإن استخدام نموذج واحد للتنبؤ بانتشار المرض ومعدل الإصابة يصبح موضع تساؤل ، حيث من المحتمل جدًا أن يفشل النموذج في توليد تنبؤات دقيقة بالعدوى المعدل لجميع البلدان التي شملتها الدراسة ، وفيما يتعلق بالتقنيات المستخدمة في هذه الدراسة نوهت الباحثة يتم العمل لتحديد أكثر تقنيات التنبؤ بالبيانات فعالية ، وأجرينا تجارب مكثفة  على حوالي (2،805)حالة ، لتطوير نماذج السلاسل الزمنية القابلة للتطبيق في 187 دولة، كما أجريت التجارب في مختبر أبحاث الحوسبة الموزعة والأنظمة) التابع لكلية تقينة المعلومات  بجامعة الإمارات ، واستطعنا تطوير طريقة مبتكرة لتصميم النمذجة من أجل التنبؤ الأكثر دقة ، مع الأخذ في الاعتبار التوزيع للعدوى تطوير نموذج التعلم الدقيق المقابل.

وتوصلت الباحثة إلى مجموعة من النتائج ونموذج للتنبؤ بما يعرف باسم " تصميم نماذج السلاسل الزمنية للتنبؤ بانتشار  فيروس كرونا"  ويمكن تطبيق هذا النموذج على أرض الواقع باستخدام تقنيات اتجاهات البيانات للدولة، وتحديد رسم الخريطة بالنسبة للدولة، والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، عبر استخدام لغة "برمجة بايثون"،  بهدف تطبيق نظام دقيق للتنبؤ بانتشار جائحة كورونا في المستقبل.