استخدام تقنيات النمذجة القائمة على الذكاء الاصطناعي في دراسات الأمراض المعدية المرتبطة بالصحة الواحدة في أفريقيا جنوب الصحراء: مراجعة منهجية

ما تزال أفريقيا جنوب الصحراء تتحمل عبئًا كبيرًا من الأمراض المعدية التي ينشأ كثير منها من مصادر حيوانية وتتشكل عبر تفاعلات معقدة بين أنظمة الإنسان والحيوان والبيئة، وفي هذا السياق برز الذكاء الاصطناعي بما يضمه من تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق أداة قوية لتعزيز التنبؤ بالأمراض وترصدها وتشخيصها ودعم اتخاذ القرار ضمن إطار الصحة الواحدة الذي ينظر إلى صحة الإنسان والحيوان والبيئة منظومة مترابطة واحدة

وتأتي هذه الدراسة مراجعة منهجية تجمع الأدلة المتاحة حول توظيف النمذجة القائمة على الذكاء الاصطناعي في بحوث الأمراض المعدية بالمنطقة، وتستعرض اتجاهات انتشارها وأداء نماذجها والأمراض الأكثر استهدافًا بها ومدى تكامل مكونات الصحة الواحدة في بياناتها، بما يقدم صورة شاملة عن واقع هذا المجال الواعد وحدوده

أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها

هدفت الدراسة إلى تجميع الأدلة من الدراسات المحكمة وتقييم كيفية تطبيق تقنيات النمذجة القائمة على الذكاء الاصطناعي في بحوث الأمراض المعدية عبر أفريقيا جنوب الصحراء، واعتمدت منهجية المراجعة المنهجية فجمعت الأدلة من 62 دراسة محكمة وحللتها بحسب توزعها الزمني والجغرافي ومهامها الرئيسة والنماذج المستخدمة فيها والأمراض المستهدفة ومصادر البيانات المعتمدة، وفحصت مدى حضور بيانات الحيوان والبيئة إلى جانب بيانات الإنسان، كما رصدت التطبيقات الواعدة والقيود البنيوية والفرص المتاحة لتعزيز هذا التوظيف مستقبلًا

ثانيًا: أبرز النتائج

1. أظهرت النتائج أن تبني الذكاء الاصطناعي في هذا المجال نما بوتيرة سريعة منذ عام 2019 وشهد طفرة ملحوظة في المنشورات بين عامي 2021 و2024، غير أن قيادة البحث وقدرات التنفيذ ظلت غير متكافئة جغرافيًا إذ هيمنت جنوب أفريقيا وإثيوبيا وكينيا وتنزانيا على المشهد البحثي في المنطقة

2. استُخدمت أدوات الذكاء الاصطناعي في المقام الأول في مهام التصنيف والتنبؤ، وأظهرت النماذج التجميعية وبنى التعلم العميق الأداء الأقوى بين النماذج، مع اقتراب متوسط الدقة من 100 في المئة في نموذج الشبكة العصبية الالتفافية

3. تصدرت الملاريا الأمراض المستهدفة بنسبة 24 في المئة، تلاها فيروس نقص المناعة البشرية بنسبة 12 في المئة، ثم مرض كوفيد 19 بنسبة 12 في المئة، ثم السل بنسبة 6.7 في المئة، في حين ظلت الأمراض الحيوانية المنشأ والمرتبطة بالبيئة أقل تمثيلًا نسبيًا في الدراسات

4. اعتمدت معظم الدراسات على بيانات الإنسان بصورة حصرية، وهو ما كشف فجوة مستمرة في دمج مكوني الحيوان والبيئة الأساسيين في نموذج الصحة الواحدة، رغم ما لهذا الدمج من أهمية في فهم انتقال الأمراض المعدية وانتشارها

5. رصدت المراجعة تطبيقات واعدة شملت الكشف عن الطفيليات اعتمادًا على الصور والترصد الممكّن بإنترنت الأشياء ونمذجة المخاطر البيئية والتشخيص بمساعدة الهواتف الذكية، غير أن نشر هذه التقنيات ظل مقيدًا بمحدودية البنية التحتية الحاسوبية وضعف الاتصال الرقمي وقصور حوكمة البيانات ونقص المتخصصين المدربين في مجال الذكاء الاصطناعي

ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها

تحمل نتائج هذه المراجعة دلالات مهمة للباحثين وصناع القرار الصحي، إذ تبين أن توسيع الاتصال عبر الهواتف المحمولة والتحليلات القائمة على الحوسبة السحابية وتقدم أدوات الذكاء الاصطناعي متعددة اللغات كلها عوامل قادرة على خلق فرص جديدة لتقوية أنظمة الترصد وتمكين العاملين الصحيين وتحسين مشاركة المجتمعات المحلية، كما توجه الدراسة الباحثين إلى ضرورة سد فجوة بيانات الحيوان والبيئة وتوزيع القدرات البحثية بعدالة أكبر بين بلدان المنطقة، وتفيد الباحث العربي وطالب الدراسات العليا بوصفها خريطة معرفية لأحدث اتجاهات البحث العالمي في تقاطع الذكاء الاصطناعي والصحة العامة

وتزداد قيمة هذه المراجعة من كونها تجمع أدلة متناثرة عبر بلدان وتخصصات متعددة في صورة واحدة قابلة للمقارنة، إذ يصعب على الباحث المنفرد تتبع هذا الحجم من الدراسات وتقييم اتجاهاته العامة، كما أنها تسلط الضوء على الحاجة إلى استثمارات متوازنة في البنية الرقمية الصحية وإلى شراكات بحثية أوسع تشمل بلدانًا ما تزال خارج خريطة الإنتاج العلمي في هذا المجال

وخلاصة القول إن النمذجة القائمة على الذكاء الاصطناعي أثبتت قدرة متنامية على خدمة بحوث الأمراض المعدية في أفريقيا جنوب الصحراء بدقة عالية في التصنيف والتنبؤ، غير أن تعظيم أثرها يظل مشروطًا بتطوير البنية التحتية وحوكمة البيانات وبناء الكفاءات البشرية وتحقيق التكامل الفعلي بين مكونات الصحة الواحدة