نتائج مفاجئة.. دراسة جامعة الإمارات ومعهد التكنولوجيا الهندي تتنبأ بانتشار الملاريا

التحليل المستند إلى البيانات لنمذجة ديناميكيات انتقال الملاريا أصبح اليوم أداة حيوية لفهم وتحليل كيفية انتشار المرض بدقة أعلى، عبر دمج الذكاء الاصطناعي مع النماذج الوبائية التقليدية، ما يسمح بتوقعات أكثر واقعية ومبكرة لتفشي الملاريا، لا سيما في المناطق الحساسة للتغيرات المناخية.

التحليل المستند إلى البيانات لنمذجة ديناميكيات انتقال الملاريا وأثره على دقة التنبؤات

قام فريق بحثي من جامعة الإمارات العربية المتحدة، بالتعاون مع معهد التكنولوجيا الهندي في مدراس – زنجبار، بدراسة رائدة تم نشرها في مجلة “Scientific Reports” الصادرة عن دار النشر العالمية “نيتشر”، قدمت إطارًا يعتمد على التحليل المستند إلى البيانات لنمذجة ديناميكيات انتقال الملاريا، وذلك بهدف تطوير نماذج صحية أكثر دقة وواقعية. ركزت الدراسة على دمج متغيرات بيئية مهمة، مثل درجات الحرارة والارتفاع عن سطح البحر ضمن نماذج الأمراض التقسيمية، ما يحسن محاكاة انتشار المرض في بيئات متقلبة مناخياً، خاصة في المناطق التي تشهد تقلبات كبيرة في المناخ.

دور الذكاء الاصطناعي في التحليل المستند إلى البيانات لنمذجة ديناميكيات انتقال الملاريا وتحسين التوقعات

استخدم الباحثون في الدراسة تقنيات ذكاء اصطناعي متقدمة لتعزيز دقة التنبؤات، من بينها الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، بالإضافة إلى الشبكات العصبية المستندة إلى الفيزياء (PINNs)، والتي ساعدت بشكل كبير في رفع جودة نموذجات تحليل انتقال الملاريا استنادًا إلى البيانات البيئية. كما أدخلت الدراسة تقنية تحليل الأنماط الديناميكية (DMD) التي أظهرت كفاءة في تقديم مؤشرات فورية لمخاطر العدوى، ما يمنح الجهات الصحية أداة قوية للتدخل المبكر وتخطيط الموارد بشكل أكثر فعالية.

• دمج متغيرات مناخية دقيقة مثل درجة الحرارة والارتفاع
• تطبيق نماذج الأمراض التقسيمية مع الذكاء الاصطناعي
• استخدام تقنيات شبكات عصبية معززة مثل ANNs وRNNs وPINNs
• توظيف تقنية تحليل الأنماط الديناميكية DMD لتحديد مخاطر العدوى الفورية

الأهمية العالمية للتحليل المستند إلى البيانات لنمذجة ديناميكيات انتقال الملاريا في مكافحة المرض

تكتسب هذه الدراسة أهمية متزايدة على الصعيد العالمي في ظل ارتفاع الحاجة إلى أدوات دقيقة لتوقع انتشار الأمراض المعدية، لا سيما في منطقة أفريقيا جنوب الصحراء التي تستحوذ على نحو 94% من إجمالي حالات الإصابة بالملاريا. وأشار الدكتور عبد الصمد اتريضان، أحد أعضاء الفريق البحثي بجامعة الإمارات، إلى أن دمج التأثيرات البيئية ضمن دوال انتقال المرض يسمح للنموذج بعكس الواقع المعقد لانتشار الملاريا، ما يدعم تطوير استراتيجيات فعالة لمراقبة تفشي المرض في الوقت المناسب. وتأتي هذه الجهود في سياق سعي عالمي للحد من تكرار هذه العدوى التي تسبب أكثر من نصف مليون وفاة سنويًا، ما يجعل البحث حجر أساس لتوجيه السياسات الصحية المستقبلية وتعزيز البرمجة الوقائية.