جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي تنظم هاكاثون طلابي لتطوير حلول الرعاية الصحية المعتمدة على تقنيات النمط الظاهري العميق

استضافت جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي ومعهد وايزمان للعلوم أول هاكاثون لـ “مشروع النمط الظاهري البشري” في أبوظبي. وقد جمع الحدث 24 من طلاب الدراسات العليا والباحثين من خلفيات متنوعة بهدف معالجة التحديات البارزة في مجال الرعاية الصحية.

وركز الهاكاثون، الذي انعقد على مدار يومين، على تحليل “بيانات فعليّة” مخزّنة في بنك للمعلومات الحيوية ذو نمط ظاهري عميق ومتعدد المستويات بهدف إنشاء حلول مبتكرة لمعالجة التحديات التي نواجهها اليوم في التحليلات الشخصية والتنبؤية في مجال الرعاية الصحية.

يتركز الهاكاثون على “مشروع النمط الظاهري البشري” التابع لمعهد وايزمان للعلوم وشركة Pheno.ai الإسرائيلية والتي تعمل على أعمق نمط ظاهري في العالم، حيث قام المعهد بتطوير قاعدة بيانات متعدّدة المستويات للقياسات السريرية والرقمية للجوانب الصحية المرتبطة بأكثر من 10,000 مشارك. وقد تضمن المشروع إعداد ملف شخصي عميق عن كافة الأفراد المشاركين بحيث يتضمن معلومات عن جينوم كل فرد وتفاصيل عن مكونات وعمل الخلايا لديه، بالإضافة إلى معلومات مثل التاريخ الطبي ونمط الحياة والعادات الغذائية والعلامات الحيوية واختبارات الدم، ومراقبة مستوى الجلوكوز وساعات النوم بصورة مستمرّة، وميكروبيومات الأمعاء والفم والجهاز المناعي.

ويعدّ هذا الحدث جزءاً من الشراكة المستمرّة بين جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي ومعهد وايزمان للعلوم والتي تهدف لتعزيز أبحاث الذكاء الاصطناعي، وإجراء البحوث الأساسية والتطبيقية في تعلّم الآلة والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغات الطبيعية، وعلم الأحياء المرتبط بالحوسبة وغيرها. وتتضمن أهداف “مشروع النمط الظاهري البشري” التنبؤ بالأمراض والوقاية منها، وتوفير العلاج المخصّص وفق حاجات المريض، وخفض كلفة تطوير الأدوية.

وضمت قائمة المشاركين في الهاكاثون 14 طالباً من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، وستة من معهد وايزمان للعلوم، وأربعة من مؤسسات بحثية أخرى. وتلقى المشاركون في الهاكاثون تدريباً على يد شركة Pheno.ai حول كيفية استخدام بيئة البحث الموثوقة التابعة لـ “مشروع النمط الظاهري البشري”، وهي منصة آمنة قائمة على السحابة توفر الوصول إلى قاعدة بيانات “مشروع النمط الظاهري البشري”، وتعدّ هذه المرّة الأولى التي يتم فيها منح جامعة دولية حقّ الوصول إلى هذه البيانات. وقد عمل المشاركون في المسابقة ضمن فرق عمل، وطبقوا التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي لتطوير نماذج تنبؤية مختلفة لمجموعة من أنواع البيانات بهدف التنبؤ بقيم وأنماط ظاهرية محددة.

وبهذه المناسبة، قال البروفيسور إيران سيغال، رئيس “مشروع النمط الظاهري البشري”، وعضو هيئة التدريس في معهد وايزمان للعلوم، والأستاذ المساعد في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي: “يمنح هاكاثون (مشروع النمط الظاهري البشري) الطلاب المشاركين الفرصة لاستكشاف أحدث الابتكارات في مجال الطب الحيوي، والعمل باستخدام أحدث البيانات والأدوات التحليلية للوصول إلى الاكتشافات الطبية وإيجاد الحلول لتحسين رعاية المرضى. كما يؤكد الهاكاثون على أهمية التعاون والعمل الجماعي، حيث جمع أفضل المواهب من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي ومعهد وايزمان للعلوم لمواجهة التحديات التي يشهدها قطاع الرعاية الصحية على مستوى العالم”.

وقد شاركت الفرق الست المتنافسة في واحد من التحديين الذين شهدهما الهاكاثون، الأول هو تحدي دقة التنبؤ والثاني هو تحدي الإبداع. ففي تحدي الدقة، كان على المشاركين توقّع عمر الأفراد في قاعدة البيانات بناءً على علامات العمر البيولوجي، وفاز به فريق من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، حيث تمكّن الفريق من تحديد بيانات النمط الظاهري التي يجب استخدامها والبيانات التي يجب تجاهلها بدقّة، وأدرك أعضاء الفريق على سبيل المثال أن بيانات ميكروبيوم الأمعاء كانت معقدة للغاية بالنسبة لهذه المهمة المحددة، وبدلاً عن ذلك ركزوا على البيانات الأخرى مثل بيانات النوم وضغط الدم. كما استخدموا أيضاً طريقة تعلم عميقة تُعرف باسم “آلة تعزيز التدرّج الخفيف” (Light GBM) للمساعدة في تحقيق أفضل النتائج.

على الجانب الآخر، فاز فريق من معهد وايزمان للعلوم في تحدي الإبداع، حيث أتى الفريق بفكرة لتوسيع قيمة قاعدة بيانات “مشروع النمط الظاهري البشري” لتصل إلى السكان على نطاق واسع من خلال السماح لهم باكتساب رؤى ومعلومات حول وضعهم الصحي. كانت فكرة الفريق هي جمع بيانات من الأفراد  مثل صور الطعام الموجودة على هواتفهم لتحليل نظامهم الغذائي، وتوصل الفريق باستخدام هذه الأفكار إلى تنبؤات حول صحة هؤلاء الأفراد، بما في ذلك مخاطر الإصابة بمرض السكري من النوع الثاني، وذلك من خلال تحليل هذه البيانات كما لو كانت جزءاً من مجموعة بيانات “مشروع النمط الظاهري البشري” للأفراد الذين لديهم عادات غذائية مماثلة. وقد أظهر الفريق أن هذا النهج يمكن أن يوفر رؤى قيّمة حول مخاطر الإصابة بمرض السكري من النوع الثاني بناءً على البيانات التي يتم جمعها.

بدوره، قال البروفيسور تيموثي بالدوين، عميد جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي بالإنابة: “يمكن للإمارات ولبلدان أخرى في العالم الاستفادة من قواعد بيانات المعتمدة على تقنيات النمط الظاهري العميق المماثلة لإتاحة مستقبل أفضل وأكثر صحة. وقد كان هاكاثون “مشروع النمط الظاهري البشري” حدثاً رائعاً، حيث جمع الطلاب وأعضاء الهيئة التدريسية والخبراء من مؤسسات متنوعة، ومنحهم الفرصة لتعزيز مهاراتهم والتواصل مع أقرانهم لإحداث تأثير ملموس في معالجة مختلف الحالات الصحية والأمراض”.

وأضاف بالدوين: “أظهر الهاكاثون إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد العلامات المحتملة، إذ من غير الممكن تحقيق ذلك بدون تقنياته. ويمكن أن يؤدي هذا العمل إلى اكتشافات جديدة في التحليلات المخصصّة والتنبؤية ضمن قطاع الرعاية الصحية، ما قد يمهد الطريق للوصول إلى علاجات جديدة”.

وقد تلقّت الفرق المشاركة في الهاكاثون التوجيه والدعم من المشرفين والخبراء، بما في ذلك أعضاء الهيئة التدريسية في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي ومعهد وايزمان للعلوم وشركة Pheno.AI، وهي الشركة التي أنشأت منصة “مشروع النمط الظاهري البشري” وتدير جمع البيانات للمشروع. أما لجنة التحكيم فضمّت ثلاثة من أعضاء الهيئة التدريسية في قسم تعلّم الآلة بجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، وهم: البروفيسورة أغات غييو، والأستاذ المشارك مارتن تاكاش، والأستاذ المشارك الزائر تونغليانغ ليو، إلى جانب الدكتور هاجاي روسمان، والدكتور ألون ديامينت كارمل، وكلاهما من كبار الباحثين في شركة Pheno.AI.