مقدمة في إدارة العمليات التشغيلية

مع كل يوم نمارس فيه حياتنا، نتعامل مع العديد من المنتجات والخدمات التي تقدمها شركات الأعمال. سواء كانت صغيرة أو كبيرة، وسواء كانت هذه الخدمات أو المنتجات محلية الصنع أو مستوردة من الخارج. فكيف تصل إلينا هذه المنتجات وما الذي يتم في الداخل لا تراه أعيننا؛ ما يمسيه أصحاب الصناعات بالصندوق الأسود؟ وكيف تصل إلينا منتجات تعمل بشكل جيد وأخرى رديئة التصنيع ولا تقوم بعملها الأساسي الذي اشتريناها من أجله؟ مقدمة في إدارة العمليات التشغيلية.

إدارة العمليات التشغيلية هي إدارة الأنظمة والعمليات التي من خلالها نستطيع تصنيع منتج أو تطوير وتقديم خدمة للمستهلكين. بمعنى كل الأنشطة التي تتضمن إدارة الأشخاص والآلات من أجل تحويل المواد والمصادر إلى قيمة يستفيد منها العميل سواء كانت منتج أو خدمة.

كيف تسير عملية التصنيع؟

يجب أن تتوافر 3 محاور رئيسية لبداية تقديم أي خدمة أو صناعة ويجب أن نتذكرهم دائمًا. أولهم المدخلات وهي كل ما يتوافر لديك لتقديم المنتج وهم:

المكان الذي تتم فيه عملية التصنيع مثل المصنع.

العمالة الماهرة التي تعمل على التصنيع وتنفيذ المنتج.

رأس المال المتوافر من أجل العمل للحصول على الموارد ودفع الأموال اللازمة للعمل.

المعلومات والخبرات المتوافرة لديك من أجل تنفيذ المنتج أو الخدمة.

ثاني هذه المحاور هي عملية التصنيع نفسها وكيفية تحويل المواد الخام إلى منتج. أما المحور الثالث فهو الناتج النهائي والحصول على المنتج أو الخدمة بشكل جيد يستطيع المستهلك استخدامها.

في كل عملية من هذه العمليات السابقة يجب أن يتوافر تحكم في كل عملية والقدرة على القياس ومعرفة ردود الأفعال. وردود الأفعال هنا غير متوقفة فقط على العملاء ولكن أيضا رد فعل العمال تجاه المواد الخام. وردود أفعال مديري العمليات تجاه نشاط العمال والكيفية التي يقومون بها بالعمل.

مثال مبسط عن إدارة العمليات

إذا دخلت إلى مستشفى ستجد أن لديها عدد من المدخلات الأساسية أو المصادر الهامة للعمل وهم مبنى المستشفى والأشخاص الذين يعملون بها مثل الأطباء والممرضات والأخصائيين، وأيضا الموارد اللازمة للعمل مثل أدوات الجراحة والخياطة والمعدات والأجهزة الطبية ويتوافر أيضا الأموال التي تساعد على شراء كل تلك الأدوات وإعطاء المرتبات للعمالة التي تتوافر لديها المعلومات والخبرات للقيام بالمهام المطلوبة. والعمليات التي تحدث داخل المستشفى من فحص المرضى والعمليات الجراحية والتشخيص وتقديم الأدوية المناسبة لكل حالة. ثم في النهاية المنتج النهائي هو أشخاص أصحاء أو شفاء أمراض المترددين على المستشفى من المرضى.

مثال أخر هو مصنع لتصنيع الأغذية المحفوظة أو المعلبة، حيث يكون لدى المصنع عدد من المدخلات كالمواد الخام والعمالة والمكان والمعدات ورأس المال، وتتضمن العملية نفسها تحويل المواد الخام إلى أغذية نظيفة ومعلبة وتتضمن العديد من العمليات داخلها، ثم في النهاية نحصل على منتج نهائي للاستخدام وهو أغذية معلبة.

ويتضح من هذه الأمثلة أنه بمقدورنا استخدام إدارة العمليات في العديد من المجالات مثل أنظمة العمل في البنوك والمصانع في عملياته الداخلية لتصنيع المنتجات، والمتاجر الخاصة بتوفير المنتجات للعملاء وأيضًا داخل المطاعم. إلى أبعد مدى مهما كان مجال عملك تدخل إدارة العمليات التشغيلية بقدر كبير.

الهدف من إدارة العمليات التشغيلية

تُنفذ العمليات التشغيلية بمجهود كبير لما لها من أهمية كبيرة في عالم الأعمال، حيث من خلالها يتم التأكد من الحصول على الجودة الأفضل التي يستحقها العميل، والكمية الصحيحة التي يحتاجها السوق في الوقت المناسب، وبالتكلفة التي يستطيع أن يتحملها العملاء وتعود بمردود على الشركة.

المنتج والخدمة

تعتبر السيارات والأطعمة والتليفونات منتجا، لأنها ملموسة يستطيع المستهلك أن يلمسها ويستخدمها. وأيضًا تُنتج قبل وقت بيعها واستخدامها من قبل العميل على عكس الخدمة التي لا تكون ملموسة مثل تقديم الخدمات الطبية وخدمات النقل والاستمتاع وتكون في نفس وقت استخدامها.

تتميز الخدمة بمستوى عالي جدًا من التواصل مع العملاء ويجب أن تكون مميزة بالصدق والحقيقة حيث سيتم الحكم عليها مرارا وتكرار بواسطة العميل.

دائما ما يكون التأكد من الجودة مهم جدًا في حالة الخدمة حيث التوصيل والاستخدام يكونان في نفس الوقت، أما المنتج فيكون التصنيع في وقت والاستلام في وقت أخر فمن الممكن تعديل الأخطاء.

أما عن قياس الإنتاجية فمن الممكن أن تكون صعبة للوظائف الخدمية بسبب تباين المدخلات، أي وحدة قياس إنتاجية طبيب عام لن تكون مثل قياس إنتاجية طبيب فحوصات دقيقة. أما المنتجات فتكون مدخلاتها تقريبا ثابتة فنستطيع التحكم في التباين. بالانتقال إلى التخزين فالمنتجات هي التي تحتاج إليها لكن الخدمات لا تحتاج بل تكون عند الطلب.

نستطيع بكل سهولة عمل براءة اختراع للمنتجات لكن سابقًا كنا لا نستطيع عمل براءة اختراع للخدمات، لكن الأن أصبح ذلك سهلًا حيث من الممكن تسجيل بحث أو عملية جراحية خاصة بطبيب.

تحتاج الخدمات إلى مستوى رضا عالي من العمالة أكثر من التصنيع وذلك بسبب زيادة الخدمات المقدمة للعملاء كالبنوك والمستشفيات وغيرها، وأيضا المنتجات قابلة للإدارة والتطور أكثر من الخدمات.

ومن الممكن أن تحدث المنتجات والخدمات في نفس الوقت وألا تكونان منفصلتان، ومن الممكن أن يكون المنتج ملموس بنسبة كبيرة وغير ملموس بنسبة صغيرة. وأيضًا الخدمة تكون غير ملموسة بنسبة كبيرة وملموسة بنسبة صغيرة، ومثال على ذلك هو الذهاب إلى محطة البنزين، تحصل على خدمة تغيير الزيت أو ما شابه وفي نفس الوقت تحصل على الزيت نفسه كمنتج، وأيضًا في دهانات المنزل تحصل على خدمة تغيير اللون وفي نفس الوقت المنتج نفسه الذي تغير به اللون.

مصادر

investopedia

CFI

WRIKE

STUDOCU

ما هي الجلطة وما هي علاماتها؟

الجلطة هي تجمع من خلايا و بروتين في الدم. وتساعد الجلطة على إبطاء النزيف عندما تكون مصابًا، وتذوب عادة عند الشفاء، ولكنها عندما تتكون في غير وقت حاجتها فمن الممكن أن تسد أو تغلق وعاء دموي بشكل كامل وتؤدي إلى مشاكل خطيرة تصل للوفاة.

عندما تحدث جلطة في الشريان فمن الممكن أن تؤدي إلى أزمة قلبية أو سكتة دماغية، أما في الوريد فمن الممكن أن تشعر بالألم والتورم، أما الجلطة داخل الجسم في العمق تسمى<< DVT – تجلط الأوردة العميقة>>، وواحدة قد تحدث في الرئة وتسمى<< PE – الانسداد الرئوي>>، كل ذلك يحتاج إلى طوارئ.

زيادة فرص حدوث الجلطات

  • بعد الاستفاقة من العمليات الجراحية.
  • الاضطرار إلى الجلوس ساعات طويلة في طائرة أو على كرسي.
  • المعاناة من السكر أو الدهون العالية.
  • فوق عمر الستين.

أشهر علامات الجلطات

  1. التورم: عندما تُبطئ الجلطة أو تُوقف سريان الدم، ذلك دليل على تكونها في الوعاء الدموي وجعله يتورم، وعندما يحدث ذلك في الساق أو الفخذ فيعبر عن (DVT)، ولكن من الممكن أن تحدث الجلطة في الذراعين أو البطن. وحتى بعدما تختفي، يعاني واحد من كل ٣ أشخاص من التورم وأحيانًا من الألم بسبب تدمير الوعاء الدموي.
  2. لون الجلد: إذا سدت الجلطة وريد في الذراع أو القدم، من الممكن أن يصبح اللون أزرق أو أحمر، ومن الممكن أن يظل الجلد لونه متغير بعد ذلك، يجعل الانسداد الرئوي لون الجلد شاحب ومزرق ورطب.
  3. ألم مفاجئ وقوي في الصدر: من الممكن أن يدل على أن الجلطة سببت انسداد رئوي أو علامة على أن الجلطة في الشريان قد تؤدي إلى أزمة قلبية، ومن الممكن الشعور بألم في الذراع وخاصة الأيسر. ويكون الأذى طبقًا للموقع مثلما في القدم أو المعدة أو أسفل الحلق.
  4. التنفس بصعوية: من الممكن أن تكون بسبب جلطة في الرئة أو القلب، ومن الممكن أن يكون القلب في حالة صراع من أجل النجاة ويحدث أيضًا الشعور بالعرق أو الإغماء.

مواقع الجلطات الأشهر في الجسم

  • الرئة: تختلف أعراض الجلطة باختلاف موقعها. حيث الانسداد الرئوي يسرع النبض وألم في الصدر وقد يوجد كحة بها دم أو قِصر في التنفس. لذلك يجب الذهاب إلى المستشفى فورًا.
  • القلب: تتشابه جلطات القلب مع الجلطة في الرئة، ولكنها أزمة قلبية يُضاف على جلطات الرئة أن المريض قد يشعر بالرغبة في الترجيع أو صداع من الأضواء، ويجب أيضًا الذهاب إلى المستشفى فورًا.
  • الدماغ: ويحدث فيها عدم سريان الدم بطريقة طبيعية. من الممكن أن يحدث انسداد قوي في الوعاء الدموي يؤدي إلى جلطة دماغية. وبدون وصول الأكسجين من الدم إلى الدماغ تموت خلايا الدماغ في دقائق. قد تسبب جلطة الدماغ صداع وتوهان وتشنجات ومشاكل في التحدث وأحيانًا قد يكون في جهة واحدة من الجسم.
  • البطن: من الممكن ألا يكون لها أي أعراض. يحدث فيها أوعية دموية مسدودة في المعدة أو المرئ أو الأنبوبة التي تصل إلى الحلق من الممكن أن تموت وتسرب دم. قد يكون مولمًا جدًا مع حدوث ترجيع دم والبراز قد يكون أسود ورائحته سيئة.
  • الكلية: تنمو هذه الجلطات ببطئ وغالبًا في الكبار ومن الممكن ألا تظهر أعراض حتى تتكسر وتصل إلى الرئة. ونادرًا ما تحدث في الأطفال وإذا وُجدت تكون سريعة وتسبب ترجيع وحرارة وقئ وقد تظهر في البراز.

الطريقة الأفضل عند الشك في مثل هذه الأعراض التوجه إلى أقرب طوارئ مستشفى لعمل اللازم وإنقاذ حياة المريض.

مصادر

[1] webmed

[2] mayoclinic

علم البيانات الإكلينيكية: أنواع البيانات

يتوجه عدد كبير من المرضى يوميًا إلى المستشفيات، منهم من يتلقى علاجًا سريعًا لحالة بسيطة، ومنهم من يذهب إلى الطوارئ لحالة بسيطة، والأخير من يمكث بعض الوقت في المستشفى ولا سيما العناية. كل من يدخل إلى المستشفى تُسجل بيانات خاصة به من أجل معرفة كاملة بحالته مستقبلًا. فهل كل البيانات تتشابه في كل حالة مريض؟ وما هي البيانات؟ ومن الذي يحصل عليها؟ هذا ما نراه في هذا المقال عن علم البيانات الإكلينيكية: أنواع البيانات.

السجل الصحي الإلكتروني(EHR) والسجل الطبي الإلكتروني(EMR):

يعتبر السجل الصحي أعم وأشمل من السجل الطبي، حيث يحتوي على كل ما يخص صحة المريض على سبيل المثال، السجلات الطبية وصور الأشعة وبيانات التحاليل في المعامل، بالإضافة إلى المعلومات غير الصحية مثل معلومات التأمين الصحي ومعلومات الديموغرافيا الخاصة بالمريض والتسلسل الجيني، وأيضًا البيانات من تطبيقات تتبع اللياقة البدنية. وعلى الجانب الاّخر فالسجل الطبي محدود حيث يحتوي على التقارير الطبية القديمة والتشخيص وطريقة العلاج من الطبيب المعالج. [1]

أهمية السجل الصحي الإلكتروني

  • مساعدة الطبيب المعالج حيث يحتوي على أي تشخيصات سابقة، والأدوية التي استخدمها المريض.
  • تجنب مسببات الحساسية المعروفة سابقًا والمسجلة فيه.
  • الاطلاع على أي تحاليل وأشعة سابقة من خلاله للمساعدة في الحصول على تاريخ مرضي أدق.
  • المدفوعات السابقة للمريض من قام بها وهدفها.
  • التقارير القانونية السابقة للمريض من قام بها وقدمها لأي جهة.

4 أسئلة يجب أن نعرفها عن البيانات الإكلينيكة بمجرد الاطلاع عليها

  • من سجل هذه البيانات؟ هل طبيب أم ممرض أم صيدلي أم أحد مسئولي الدفع في الحسابات والاستقبال
  • متى أصبحت هذه البيانات متاحة؟ ومتى قام بهذه التحاليل والأشعة؟
  • لماذا كُتبت هذه التقارير؟ هل بسبب أزمة صحية مر بها المريض أم كان لجهة معينة أو جهة حكومية؟
  • ما هي أنواع البيانات؟ هل بيانات مهيكلة أم غير مهيكلة أم نصف مهيكلة؟

أنواع المقابلات الصحية التي ينتج عنها بيانات عن المرض

1- مقابلات عادية(out patient): وهي زيارة مرضية إلى مقدم رعاية صحية قد يكون طبيب عام أم أخصائي أم جراح أو طبيب أسنان أو طبيب علاج طبيعي، وإذا كانت زيارة أولى يُسجل مريض جديد، وإذا كانت زيارة ثانية أو ما بعدها تُسجل كمتابعة.

يُسجل كل ما حدث في الزيارة مثل العلامات التي ظهرت على المريض والتشخيص والأدوية التي صرفها من الصيدلية وأي اجراءات اتخذها المريض، وعلى الجانب الأخر تكون بيانات زيارات الجراحة أكثر من بيانات الزيارات الأخرى.

2- مقابلات داخل المستشفى(in patient): عندما يتم تحويل المريض للدخول إلى المستشفى لإجراء طبي قد يمتد لساعات أو أيام أو أسابيع. ومن خلال ذلك يتعامل المريض مع عدد أكبر من مقدمي الرعاية الصحية كأطباء وممرضات وصيادلة وعاملين بالصحة الاجتماعية. ويتم تحديد وقت دخول المريض إلى المستشفى والوقت الذي استغرقه ووقت الخروج منها. وتُسجل أكبر عدد من البيانات وتكون أغلبها بيانات غير منتظمة وأكثر تعقيدًا حيث يستخدم مقدمو الرعاية الصحية أجهزة أكثر، وبالتالي بيانات أكثر.

3- الطوارئ: وهذه هي الحالة الوسط بين المقابلات العادية والمقابلات داخل المستشفى فقد تكون زيارة سريعة وقد تمتد لوقت طويل.

يعتبر أيضًا استخدام التليفون أو الفيديو (زيارة إلكترونية) ونعتبرها مقابلة عادية وتُسجل فيها بيانات المريض.

أنواع البيانات

1- بيانات الفواتير:

وتنقسم إلى نوعين من الأكواد، الأول هو كود للإجراءات الطبية(CPT): وهي التي اتخذها مقدمو الرعاية الصحية من أجل المريض مثل التقارير الطبية والتحاليل والأشعة ويتكون هذا الكود من 5 حروف ويوجد أكثر من 10 ألاف كود يتم تحديثه كل من 3 إلى 5 سنوات على سبيل المثال (99213) ويدل الكود على معالجة الطبيب لحالة مريض مزمنة.

أما الثاني فهو الكود التشخيصي: وكان سابقًا يتكون من 5 حروف إلى عام 2015م ووصلوا إلى أكثر من 14 ألف كود، أما حاليًا يتكون من 7 حروف وأصبح يوجد أكثر من 70 ألف كود. وهذا الكود يوضح تشخيص الطبيب للمريض على سبيل المثال، S06.0X1A يوضح الكود حالة من فقدان الوعي للمريض.

وهذه الأكواد لها متخصصون يعملون بها، ويحصل على هذه البيانات مقدمو الرعاية الصحية على حسب نوع زيارة المريض سواء كانت مقابلة عادية أو داخل المستشفى أو زيارة طوارئ. [5]

2- بيانات تحاليل المعامل

وتنقسم إلى تشريحية وهي بيانات خاصة برؤية الأعضاء والأنسجة باستخدام الميكروسكوب وينتج عنها تقارير غير مهيكلة أو نصف مهيكلة. والنوع الثاني إكلينيكية مثل تحاليل السوائل كالدم والبول ويتداخل معها الكيمياء الإكلينيكية والميكروبيولوجي وأمراض الدم، وينتج عنها تقارير مهيكلة أو رقمية.

يتضمن العمل بهذه البيانات 4 خطوات:

  1. طلب التحاليل: ويطلبها مقدم الرعاية الصحية(الطبيب) في وقت معين في حالة الرغبة في اكتشاف أوالجواب على سؤال معين بسبب ظهور عرض ما على المريض وتنقسم إلى تشريحية بالميكروسكوب أو تحاليل دم أو بول في المعمل أو فحص كامل للجسم بجهاز أشعة.
  2. جمع العينة: ويقدم تلك الخدمة المساعد أو المسئول عن المعمل، وقد تكون العينة دم أو بول أو براز ويُضاف أيضًا إلى البيانات طريقة سحب العينة.
  3. تحليل العينة: يتم عن طريق طبيب متخصص في التحاليل، وقد يكون في نفس المكان أو يتم إرسال العينة إلى مكان أخر، حيث يتم تحديد نوع العينة وطريقة تجميعها والطرق المختلفة المتاحة للتحليل ومكان تحليلها. ثم تُخزن هذه البيانات والنتائج في النظام الإداري الخاص بالمعمل.
  4. نتائج التحاليل: وتتضمن نوع العينة وطريقة تجميعها والرقم المرجعي لكل ناتج، بالإضافة إلى تاريخ تجميع العينات وتاريخ النتائج.

3- البيانات العلاجية

وتتضمن:

  • الوصفات الطبية: وتكون ضرورية أن يتلقى المريض الأدوية المكتوبة فيها، وتُكتب عن طريق طبيب أو صيدلي أو مقدم رعاية صحية. وقد تكون الوصفة ورقية أو إلكترونية يحصل عليها المريض عند الزيارة أو ترسل إليه في الزيارات الإلكترونية.
  • صرف الأدوية: عن طريق الصيدلي أو فني الصيدلية وتكون منظمة ومهيكلة.
  • أدوية المستشفيات: وهي الأدوية التي تشكل نسبة خطورة أعلى فتكون متاحة فقط بالمستشفيات ولا توجد في الصيدليات، ومسجل عليها من وكيف ولماذا ومتى أعطى الممرض للمريض هذا العلاج.
  • بالإضافة إلى تفاصيل أكثر وأشمل في هذا النوع من البيانات على سبيل المثال، اسم العلاج التجاري والمادة الفعالة وتركيز العلاج والشكل الصيدلاني قد يكون حبوب أو شراب أو غيره وطريقة إعطاء العلاج والجرعة والتكرار والمدة.

4- بيانات ملاحظة المريض

وهي القياسات والأعراض التي تُسجل للمريض في الزيارة. كما في الزيارات العادية كالطول والوزن والعلامات الحيوية مثل ضغط الدم والنبض ودرجة الحرارة، ومن الممكن أن يطلب أخصائي اختبارات معينة مثل وظيفة الرئة.

وتكون هذه البيانات مهيكلة يأخذها الممرض أو مساعد الطبيب في بداية الزيارة لتقييم صحة المريض بشكل عام. أما في الزيارات داخل المستشفى فتكون أكثر سرعة وتتم عن طريق ممرض متخصص أو أخصائي للتعرف على التغييرات الطارئة على المريض ومحاولة تفادي أي أخطار.

5- الديموغرافيا والتاريخ العائلي والاجتماعي

حيث يتم تسجيل:

  • بيانات ديموغرافيا المريض مثل العمر والنوع والعرق.
  • التاريخ الاجتماعي مثل الوظيفة والحالة الاجتماعية، ويحصل عليها الطبيب وتكون بيانات غير مهيكلة.
  • نظام الحياة مثل التدخين والكحول. ويحصل عليها الممرض في كل زيارة تقريبًا أو بعد مشكلة صحية والأدوية التي يتناولها، وتكون البيانات مهيكلة أو غير مهيكلة.
  • التاريخ العائلي للأمراض للتعرف على الأمراض التي قد يكون المريض أكثر عرضة إليها بسبب الجينات، ويحصل على هذه البيانات الطبيب.

مصادر

[1] towards data science

[2] health current

[3] research gate

[4] health sciences library

[5] simple practice

التشخيص المبكر لمرض التوحد بالذكاء الاصطناعي

التشخيص المبكر لمرض التوحد بالذكاء الاصطناعي

يعاني ١ من كل ٤٤ طفل من اضطرابات التوحد، وتظهر النسبة مختلفة بين الذكور والإناث؛ حيث أن نسبة إصابة الذكور ٤ أضعاف الإناث.
التوحد ليس نوعًا واحدًا، ولكنه عديد من الأنواع. ويشير التوحد أو اضطراب طيف التوحد إلى مدى واسع من التحديات التي يواجهها الشخص المُصاب به على سبيل المثال، المهارات الاجتماعية والسلوكيات المتكررة والكلام والتواصل.
وينتج التوحد في الغالب عن مزيج من العوامل الجينية والبيئية، ولأن كل نوع مختلف فكل شخص يعاني من التوحد لديه نقاط قوته ونقاط ضعفه الخاصة به. [1]
الطريقة التي يتعلم ويفكر بها ويحل المشاكل لها مدى واسع من مهارة عالية إلى تحدي قوي. حيث أن البعض يحتاج إلى دعم في ممارسة الأنشطة اليومية، والبعض يحتاج إلى دعم أقل، والبعض الآخر يعيش بمفرده ولا يحتاج إلى أي دعم.

أهم مشاكل التشخيص المتأخر للتوحد

تظهر علامات التوحد بعد سنتين إلى ٣ سنوات على الأطفال، وقليلًا ما قد تظهر في عمر سنة ونصف وهذه نسبة لا تكاد تُذكر، وبعض الأشخاص لا يتم تشخيصهم إلا بعد عمر ١٢ سنة. بالإضافة إلى أنه لا يوجد تحليل خاص بالتوحد عن طريق علامة معينة أو إنزيمات تظهر عند المريض، ولكن يشخص الأطباء المرض فقط بملاحظة سلوكيات وتطور نمو الطفل. [2]

ينتج عن ذلك مشاكل متعددة لمصابي التوحد، حيث أثبتت النتائج والأبحاث أن التدخل مبكرًا يؤدي إلى نتائح إيجابية مؤخرًا في حياة هؤلاء الأشخاص.

مساهمة الذكاء الاصطناعي في تشخيص التوحد

أنشأ علماء من جامعة استانفورد خوارزمية تستخدم الصور الناتجة عن التصوير الإشعاعي لإيجاد أشكال منتظمة لنشاط الدماغ تبين وجود التوحد أو عدم وجوده. وتتنبأ أيضًا الخوارزمية بحدة أعراض المرض. وبالتالي سيؤدي ذلك إلى تشخيص مبكر، وأدوية متخصصة، وفهم أشمل وأوسع لأصل التوحد في الدماغ.

تعمل الخوارزمية على البيانات التي تم تجميعها من خلال الأشعة، ومن ثم تقوم هذه الصور بعمل أشكال لنشاط الدماغ، وبرسم هذه الأنشطة بمرور الوقت وبالاستعانة بمناطق عديدة في الدماغ تولد الخوارزمية بصمة لنشاط الدماغ في الشخص المُصاب بالتوحد، وتكون بصمة فريدة من نوعها لكل شخص مصاب مثل البصمة العادية. ومع ذلك تشترك بصمات الدماغ في مميزات متشابهة مما يسمح بفرزها وتصنيفها.

وفي دراسة جديدة عملت الخوارزمية على صور أشعة ١١٠٠ مريض، وبدقة ٨٢٪ حددت الخوارزمية الأشخاص المصابين بالتوحد. [3]

البيانات الضخمة


دخل علم البيانات الضخمة في التوحد، حيث تم تجميع صور للأشعة من كل أنحاء العالم لعمل قاعدة بيانات ضخمة. والمرحلة الثانية هي التعامل بكفاءة مع تعقيدات واختلافات البيانات حيث بدأ العالم سوبيكار ورفاقه بخوارزمية للتعرف على الصور. ثم تم تطويرها بواسطة شركات تكنولوجية.
تنمو الخوارزمية باستمرار في التعامل مع الاختلاف في الصور، على سبيل المثال صور للقطط والكلاب بالخوارزمية. حيث تُلتقط العديد من الصور من زوايا مختلفة وألوان مختلفة لرفع كفاءة التعرف عليها.

ركز العلماء على أكثر ٣ مناطق في الدماغ تتغير وتتفاعل مع بعضها البعض وهي المناطق الأكثر تأثرًا في مرضى التوحد.
وهذه المناطق الثلاثة هي:

  • الجزء الأمامي من القشرة الحزامية: وتكون نشطة في الوضع العادي للإنسان وأي مشكلة بها تكون دليل تنبؤ قوي على التوحد.
  • بشرة الفص الجبهي الظهرية والجانبية
  • التلم الصدغي العلوي وهو الجزء الذي يتعامل مع أصوات البشر.

سيتم تطوير هذه الخوارزمية بشكل أكبر لتعمل على التفرقة بين الأدمغة شديدة التشابه. وتعمل أيضًا على اكتشاف الاضطراب في عمر سنة أو قد تصل كفاءتها إلى الاكتشاف في عمر ٦ شهور، لأن الاكتشاف المبكر خطوة قوية لتحقيق نتائج أفضل.

مصادر

[1] autism speaks
[2] cdc.gov
[3] stanford university HAI

مقدمة في علم البيانات الإكلينيكية

هذه المقالة هي الجزء 13 من 17 في سلسلة مقدمة في علم البيانات وتطبيقاته

قديمًا، كنا عندما نذهب إلى المستشفى لاستشارة طبية أو المتابعة بسبب مرضٍ ما، من الممكن ألا يتذكرك طبيبك الخاص بسبب كثرة ما يرى من عدد المرضى يوميًا بدون وجود تقارير طبية خاصة بهم. ثم تطور الأمر إلى دفتر خاص بكل مريض ولكنه ملئ بالتحديات للحصول على معلومة عن المريض. ولكن الاّن بضغطة زر واحدة تحصل على كل المعلومات التي تريدها عن أي مريض في لحظة واحدة. قد يكون هذا ملخص التعامل الطبي مع المرضى منذ بداية الطب إلى العصر الحالي، مما فتح أمامنا مجالات متعددة وخاصة مع توافر بيانات سهلة الوصول لكل مريض أصبح لدينا أحد أهم العلوم في العصور القادمة وهو علم البيانات الإكلينيكية. وسنبدأ في هذا المقال مقدمة في علم البيانات الإكلينيكة.

أولًا: ما هو علم البيانات؟ هو علم يجمع بين 3 علوم متفرقة: علم الكمبيوتر، وعلم الإحصاء، وخبرة في مجال متخصص. ويوجد تقارير حديثة تضيف إليهم علمًا رابعًا وهو علم الاجتماع والتواصل.

أما علم البيانات الإكلينيكية والي سنتحدث عنه باستفاضة في هذا المقال فهو استخدام البيانات التي تم تجميعها من قِبل مقدمي الرعابة الصحية لخلق معارف جديدة وتطوير الاهتمام بالمرضى مستقبلًا باستخدام البرمجة والإحصاء.

ويوجد عدد من العلوم القريبة في تعاريفها وتطبيقها من علم البيانات الإكلينيكية وعلى سبيل المثال، علم البيانات البيولوجية وتتضمن تجميع البيانات الجينية الخاصة بكل مريض لتتبع وجود أو تطور مرض ما بداخله. وعلى الجانب الأخر علم بيانات الرعاية الصحية وهو يركز بشكل أكبر على تسيير أعمال المؤسسة الصحية من الناحية الإدارية والمالية أكثر من الاهتمام بالمريض. وأخيرًا علم البيانات الصحية الذي يهتم بتجميع البيانات الإكلينيكية وغير الإكلينيكية مثل اللياقة البدنية وتتبع النوم وصفاء الذهن والبيانات الاخرى التي تركز على الصحة. [1]

قوانين البيانات الإكلينيكة

في سنة 1966م، أقر الكونجرس الأمريكي قانون لحماية بيانات المرضى وتوجيه استخدامها فقط في الأبحاث العلمية من أجل تطوير الخطط العلاجية والدفع والتأمينات، ووقعه الرئيس بيل كلينتون. ويتلخص هذا القانون في استخدام أقل قدر ممكن من البيانات للحصول على أعلى استفادة علميًا وعمليًا.

وأشهر انواع قواعد البيانات هما:

  • قاعدة البيانات المحدودة وتنص على استخدام المعلومات لأهداف محددة فقط بغرض حماية البيانات، مع عدم التعريف بالأشخاص وتقديم تقارير، بالإضافة إلى التأكد من أن جميع المستخدمين يتبعون القوانين. حيث يُحذف عدد من المُعرفات بالأشخاص تصل إلى 16 مُعرف مثل الإسم والعنوان ورقم التأمين الاجتماعي وهكذا.
  • قاعدة البيانات غير المُعرفة للأشخاص: ويتم تنفيذها بطريقتين، الأولى هي حذف 18 مُعرف بالأشخاص للحفاظ على الخصوصية. والطريقة الثانية تتم عن طريق خبراء في المجال يفحصون البيانات بشكل دقيق، ثم يحذفون ما يُعرف بالأشخاص ويحصلون فقط على ما يفيد في عملية تحليل البيانات فقط. [3]

حجم البيانات الإكلينيكية

قدرت منظمة الصحة العالمية حجم البيانات الإكلينيكة في سنة 2013م فقط ب 153 إكسابايت، وفي سنة 2020م ب 2314 إكسابايت. هذه الأرقام ضخمة في العام الواحد ككمية أكبر من البيانات في أي مجال غيره. ووصل حجم الإنفاقات على تحليل البيانات الإكلينيكة إلى 8 مليار دولار سنة 2022، ومن المتوقع أن يصل إلى 50.7 مليار دولار في سنة 2027م ، مما يدل على أهمية المجال وتطوره مستقبلًا. [4]

مثال واقعي على علم البيانات الإكلينيكية

من الأمثلة الكلاسيكية مثلًا ملاحظة تأثير التمارين الرياضية على وظيفة الرئة في المرضى اللذين لديهم مشاكل في الرئة والتنفس. في هذا المثال كل العلامات واضحة وذلك مجرد تحليل للبيانات وملاحظة القياسات.

أما من الأمثلة الحديثة التي يكون فيها علامات ودلائل غير واضحة وعلينا اكتشافها فهي على سبيل المثال، يموت نسبة كبيرة من مرضى مشاكل الكلى بعد فترة قصيرة من الدخول في مرحلة غسيل الكلى، لذا يجب معرفة السبب باستخدام البيانات المتاحة.

تجميع البيانات الإكلينيكية

يتم تجميع البيانات الإكلينيكية عن طريق :

  • السجلات الصحية الإلكترونية وهي متاحة فقط داخل نظام المستشفى الإلكتروني، وبها التاريخ المرضي للمريض، والأمراض التي تم تشخيصه بها سابقًا، والأدوية التي استخدمها.
  • سجلات المرض اعتمادًا على مرض معين أو حالة معينة. حيث يتم تقييم المرض وانتشاره على سبيل المثال، هيئة صحية مهتمة بمرض السرطان أو القلب وهكذا.
  • بيانات الأبحاث الإكلينيكية حيث يتم تجميع هذه البيانات عن طريق تجربة علمية لدواء جديد أو طريقة علاج جديدة أو اختبار جهاز جديد.
  • أجهزة حديثة مثل التليفونات الذكية والساعة الرياضية. [3]

عن ماذا نبحث أولًا في البيانات الإكلينيكة؟

  • الهدف: محاولة فهم الهدف من هذه البيانات، وما تحاول أن توضحه، والسؤال الذي تجيب عنه.
  • عدم التحيز: ينبغي أن تكون كل البيانات المُعرفة للأشخاص المشاركين مجهولة لمن يقوم بعملية تحليل البيانات. بهدف عدم التحيز لنتيجة ما.
  • تركيبة البيانات: يجب أن تكون متطابقة لقوانين الصحة العالمية، لكي يتم الاعتبار بها كنتيجة حقيقية.
  • اتجاهات البيانات: يجب أن تكون البيانات مُعبرة عن النتيجة. [2]

المجالات الصحية التي تُطبق فيها علم البيانات الإكلينيكية:

  • إدارة أعمال منشاّت الصحة العامة.
  • الصحة العقلية.
  • الصحة العامة.
  • اليقظة الدوائية.
  • انتشار الأمراض.
  • الكشف عن الغش في الأدوية.

مصادر

[1] towards data science

[2] propharma group

[3] springer link

[4] market data forecast

زيت السمك (الأوميغا 3): علاج أم تجارة؟

الأوميغا ثري هو أهم نوع من أنواع الدهون غير المشبعة أو الدهون الصحية، التي لها دور مهم في الوقاية من العديد من الأمراض المزمنة مثل فقدان الذاكرة وأمراض القلب. وتتضمن عائلة الأوميغا 3 أنواعًا عديدة، وأهمها هي: ALA – SDA – DPA – EPA – DHA .

تنقسم الأحماض الأمينية عمومًا إلى نوعين: أحماض هامة وأحماض غير هامة. والأحماض الأمينية الهامة هي التي لا يستطيع الجسم تخليقها، ولذلك يجب الحصول عليها من خارج الجسم. وأما غير الهامة فهي التي يستطيع الجسم تخليقها، لذلك لا حاجة إلى مصادر خارجية لها.

وتعتبر الأوميغا 3 من الأحماض الأمينية الهامة، إذ لا يستطيع الجسم تخليقها. ويجب الحصول عليها من مصادر خارجية عن طريق التغذية. وقد يكون ذلك عن طريق المكملات الغذائية والأدوية. وعلى سبيل المثال نحصل على ALA من بذور النباتات، وتتحول داخل الجسم إلى جميع الأنواع الأخرى من الأوميغا ثري. ولكن هذا التحول غير كافٍ حيث يتم التحويل بمعدل 3% عند الذكور و10% عند الإناث.

كيف نحصل على الأوميغا ثري من الغذاء؟

يُصنع كل من DHA – EPA – DPA عن طريق الحيوانات البحرية مثل الطحالب والعوالق النباتية.

تتغذى الأسماك والثدييات المائية والقشريات على الحيوانات البحرية، وتدخل هذه العناصر في دورة الغذاء، وتُخزن في الدهون والكبد، ثم تصل إلى الأنسان عندما يتغذى على هذه الأنواع من الأسماك.

إن المصادر الغذائية الهامة ل… هي الأسماك السمينة أو الدهنية مثل أسماك السالمون والسردين والرنجة، والسمك الأبيض مثل سمك الهلبوت وسمك القد. بالإضافة إلى دهون الحيتان وزيت السمك من التونة وزيت الكريل.

أما مصادر ALA فهي المكسرات والبذور مثل بذور الكتان وبذور الشيا وعين الجمل، بالإضافة إلى الزيوت مثل زيت فول الصويا.

وطبقًا للمركز القومي للصحة الأمريكي، فإن أغلب البالغين يحصلون على الكمية الموصى بها -1.1 جم للنساء و1.6 جم للرجال- على شكل ALA. ولكن هذا وحده لا يكفي، إذ يجب الاعتماد على مصادر خارجية لـ EPA و DHA.

[2]

كيف تفيد الأوميغا ثري صحتنا؟

إن للأوميغا ثري فوائد عديدة لصحتنا فهي:

  • تمتلك خصائص مضادة للالتهابات: حيث تساعد على تخفيف الالتهاب المزمن أو الالتهاب ذو الدرجة المنخفضة المرتبط بتطور السمنة وأمراض القلب وأدوية السرطان، حيث تقلل من علامات الالتهابات مثل سي ريأكتيف بروتين والإنترلوكين. بالإضافة إلى ذلك تقلل من الضغط والتوتر والالتهابات وتحمي من تطور الأمراض المزمنة.
  • تقلل الكوليسترول: في دراسة حديثة مدتها 6 أسابيع، تم الاستخدام اليومي لـ 1.2 جم من DHA على الأقل. فقلّت مستويات الدهون الثلاثية، وكذلك الكوليسترول الضار LDL، وزاد الكوليسترول الجيد HDL. وهذا يؤدي إلى قلة أمراض القلب ومتلازمة الأيض. ولكن أثبتت دراسة أخرى حديثة أنه ليس له أي تأثير على مرضى القلب أو الذين لديهم عوامل خطورة لأمراض القلب. وتزداد أهميتها عند الأشخاص الذين تزيد مستوى الدهون الثلاثية لديهم عن 500.
  • تقلل من ضغط الدم: حيث تحسن من صحة الأوعية الدموية. وتزيد من إتاحة أكسيد النيتريك الذي يعمل على استرخاء الأوعية الدموية، فيقل الضغط.
  • من الممكن أن تقلل من خطورة أمراض القلب: وذلك عن طريق تقليل العلامات المرتبطة بأمراض القلب. وكذلك الدهون الثلاثية والكوليسترول وضغط الدم. إذ إن 4 جم من EPA يؤدي إلى انخفاض 25% من مشاكل القلب بالنسبة للأشخاص الذين لديهم مستويات دهون ثلاثية عالية. ويشترط في على مرضى القلب أن يحصلوا على 1 جم فقط، مقارنة بالأشخاص الأصحاء الذين قد يصل احتياجهم إلى 4 جم يوميًا.
  • تحسن من صحة مريض السرطان وتقبله للعلاج: حيث تساعد مرضى سرطان الدماغ والرقبة والثدي على المحافظة على وزن الجسم، وتقليل فقد العضلات المرتبط بتطورات المرض. بالإضافة إلى تحسين الصحة النفسية لمرضى سرطان الثدي.
  • تحسن فرصة التخلص من الاكتئاب: حيث تحمي من مشاكل الاكتئاب العامة في الأعمار بين 15 و25 عامًا. ولُوحظ من خلال التجربة أنها تقلل من أعراض نوبات الاكتئاب.
  • يساعد الأطفال في التطور البصري والعصبي، وأيضًا في تطوير القدرات العقلية كالتفكير والتذكر والتعلم وخاصة لدى مرضى فرط الحركة وتشتت الانتباه.
  • تحمي من أمراض الزهايمر وفقدان الذاكرة: كما أن لها تأثيرًا إيجابيُا على الحماية من فقدان الذاكرة المرتبط بتقدم السن.
  • تقلل من دهون الكبد المرتبطة بأسباب أخرى غير شرب الكحوليات.
  • تخفف من ألم الدورة الشهرية، وتحسن الصحة النفسية للنساء في مرحلة انقطاع الطمث.
  • تساعد على النوم حيث إن نقص DHA مرتبط بهرمون النوم(الميلاتونين) لذا فإن الحصول عليه يساعد على النوم لفترات أطول. [4]
  • تحسن صحة الجلد وتساعد على ترطيبه وكذلك على ترطيب العين. [1]

خرافات عن الأوميغا ثري: ماذا لا تفعل؟

  • أوميغا ثري لا تقلل من خطر الموت بأمراض القلب مثل السكتة القلبية.وقد تم الوصول لهذه النتيجة بعد دراسة على أكثر من 80 ألف شخص.
  • جلطات الدم: بالرغم من أن أوميغا ثري تقلل من تجمعات الصفائح الدموية إلا أن ذلك التأثير ضعيف. ولا تستطيع الجرعات الصغيرة منع التجلطات، أما الجرعات الأكبر فلا يوجد دراسات عليها حتى الاّن، لذا فهي لا تمنع الجلطات.
  • لا تمنع أو تعالج السكري: إذ لا تؤثر على مستوى سكر الصائم ولا مقاومة الجسم للأنسولين ولا مشاكل الأيض في النوع الثاني من السكري.
  • لا تمنع السرطان: حيث أثبتت ذلك دراسة على أكثر من مليون شخص يحصلون على جرعات عالية من الأوميغا ثري يوميًا من 5 – 15 جم. كما لا تقلل من خطر الإصابة بسرطان الرئة، بل وفي بعض الحالات قد تزداد فرص الإصابة. [3]

الأوميغا ثري هي نوع من أنواع المكملات الغذائية التي قد تحتاج إليها في بعض الحالات ولكنه لا يعالج كل شيء.

مصادر

[1] medical news today

[2] webmed

[3] healthline

[4] medscape

شفاء أول حالة سكري من النوع الأول بالخلايا الجذعية

أُصيب «Brian Shelton – براين شيلتون» وهو مواطن أمريكي بمرض السكري من النوع الأول منذ أكثر من 4 عقود، وقد عانى في هذه الفترة من مشاكلٍ خطيرة كادت تودي بحياته. فمثلًا يمكن أن يفقد وعيه فجأة عندما يصل معدل السكر في دمه إلى مستوى شديد الانخفاض. بالإضافة لصعوبة قيادة السيارة والعمل لفترات طويلة، حتى أن مديره في العمل طلب منه أن يستقيل. إلى أن جاء الحل الذي عمل عليه العديد من العلماء منذ 3 عقود تقريبًا ليكمل حياته بشكل طبيعي بدون فقد للوعي أو إرهاق دائم.

إحصائيات وأرقام

يصل عدد المصابين بالسكري من النوعين الأول والثاني إلى أكثر من نصف مليار شخص، 5% منهم مصاب بالسكري من النوع الأول الذي لا يستطيع فيه الجسم إنتاج الأنسولين، أما النوع الثاني فتفقد فيه الخلايا القدرة على الإحساس والاستفادة من الأنسولين. و3 من كل 4 أشخاص مصابين بمرض السكري يعيشون في الدول منخفضة ومتوسطة الدخل القومي. ومن المتوقع أن يصل عدد المصابين إلى 650 مليون شخص سنة 2030م، وإلى 800 مليون شخص سنة 2045م. وقد توفي 6.7 مليون شخص هذا العام بسبب هذا المرض.[5]

السكري من النوع الأول

يُصاب الشخص بالسكري من النوع الأول عندما يدمر جهازه المناعي خلايا بيتا المُنتجة للإنسولين الموجودة في البنكرياس، وغالبًا ما يصيب الأطفال والشباب. ويختلف بذلك عن السكري من النوع الثاني الذي لا تستجيب فيه خلايا الجسم للأنسولين بشكل طبيعي. ومن أعراض هذا المرض:

  • عطش وجوع شديدين.
  • جفاف في الفم.
  • رغبة متكررة في التبول.
  • إرهاق مستمر وزغللة في العين.

ونلجأ إلى الطوارئ في حالة:

  • الحيرة والتوهان والتنفس السريع.
  • رائحة فواكه في التنفس.
  • فقدان الوعي.

ويعتقد العلماء أن للجينات دورًا رئيسيًا في هذا المرض. [3]

يحتاج مريض السكري من النوع الأول إلى جرعات من الأنسولين بشكل يومي. بالإضافة إلى قياس وتتبع مستوى السكر في الدم باستمرار، وقد تزداد الجرعة على حسب الحالة. ولكن هل سنصل إلى وقت لا يستخدم فيه مريض السكري حقن الأنسولين ويعيش بشكل طبيعي؟

من بين كل 100 ألف شخص يوجد 15 شخص مصاب بالسكري من النوع الأول، وتحديدًا في عمر ما قبل العشرين. وتواجههم مشاكل عديدة في الحياة اليومية بداية من حقن الإنسولين اليومية وهم في المنزل إلى وقت دخول المدارس وحتى الجامعات وفي العمل بعد ذلك. وتظل المشكلة مادام الجسم لا يستطيع إنتاج الإنسولين. ولا تؤثر المشكلة على المريض فقط ولكن أيضًا عائلته والمحيطين به. حيث يحتاج إلى رعاية وتنسيق دائم، ويجب أيضًا دعم العائلات والتعليم والتوعية.

بداية التفكير في استخدام الخلايا الجذعية

بدأت القصةمع عالم البيولوجيا في جامعة هارفارد «Doug Melton – دوج ميلتون»، لم يفكر ميلتون في مرض السكري قبل عام 1991م، لكن عندما تم تشخيص ابنه الأصغر ذو الـ 6 شهور بالسكري من النوع الأول. وما جعله أكثر انغماسًا في التفكير فيه هو المخاطر الناتجة عنه المرض كفقدان الوعي أو العمى أو قطع في أحد الأطراف أو موت مفاجئ في الليل. وفي نفس الوقت أُصيبت ابنته الكبرى في عمر 14 عامًا بنفس المرض.

كان العلاج الوحيد وقتها هو زراعة البنكرياس أو زراعة خلايا بيتا التي تنتج الأنسولين. درس ميلتون مرض السكري وكل ما يتعلق به، وانتقل إلى دراسة الخلايا الجذعية التي من الممكن أن تتحول إلى نوع اّخر من الخلايا.

كان التحدي هو تحويل الخلايا الجذعية إلى خلايا تنتج الأنسولين. وبالفعل قدم مجموعة من العلماء في سنة 2014م طفرة في هذا البحث، حيث قاموا بعمل تجربة بوضع صبغة في سائل وهذه الصبغة ستتحول إلى اللون الأزرق في حالة تحويل الخلايا الجذعية إلى خلايا تنتج الإنسولين، وبالفعل هذا ما حدث. [2]

علاج أول شخص في العالم من مرض السكر

اتصلت زوجة برين شيلتون بشركة فيرتيكس للأدوية، لتطلب مشاركته في تجربتهم على مرضى السكري من النوع الأول. إذ كانت الشركة قد أعلنت عن بداية تطبيق تجربة العلاج بالخلايا الجذعية، وهي أول مرة تدخل فيها الفكرة حيز التطبيق .

حصل برين على الخلايا الجذعية التي تتحول فيما بعد إلى خلايا مُنتجة للإنسولين من هذه التجربة. وبالفعل أصبح الشخص الأول في العالم الذي تم علاجه من مرض السكري من النوع الأول.

والدراسة ما زالت مستمرة وستظل هكذا لمدة 5 سنوات لمتابعة 17 شخص أخرين. ويأمل العلماء أن يساعد هذا العلاج كل مرضى السكري من النوع الأول، ولكنه حتى الاّن ليس له علاقة بالسكري من النوع الثاني. وبعد هذه التجربة قلّت احتياجات المريض للأنسولين بنسبة 91%. وأصبح الجسم ينتجه بشكل طبيعي. وتمت متابعة المريض لمدة 90 يومًا ولم يحدث له مشاكل خطيرة حيث كانت كلها متعلقة بانخفاض مستوى السكر في بعض الأوقات فقط. [1]

ولكننا الاّن نتطلع إلى معرفة هل هناك أثار جانبية لهذا العلاج؟ وهل سيستمر تأثير العلاج إلى نهاية الحياة بشكل طبيعي؟ [4]

مصادر
[1] THE NEWYORK TIMES
[2] THE TIMES OF INDIA
[3] WEBMED
[4] VERTEX
[5] IDF DIABETES ATLAS

مخطط فين: نقاط التشابه والاختلاف

من المتوقع أن أغلبنا قد رأى مخطط فين من قبل حيث أنه قد ذُكر في أغلب المراحل الدراسية للتعليم من التعليم الأساسي أو المرحلة الابتدائية وحتى المرحلة الجامعية مرورًا بالمراحل المتوسطة. ومن المتوقع أيضًا أننا قد مررنا به في دراسة علوم متعددة ومنها علوم أساسية يدرسها غالبًا جميع الأشخاص مثل علوم الرياضيات. فما هو مخطط فين؟

مخطط فين هو توضيح أو رسم يستخدم فيه دوائر توضح العلاقة بين مجموعة معينة ومحددة من الأشياء أو البيانات، والدوائر التي تتداخل تكون بينها عناصر مشتركة، أما الدوائر التي لا تتداخل فلا تتشارك في أي شئ فيما بينها.

تاريخ مخطط فين

تعود جذور مخطط فين إلى أكثر من 600 سنة حيث استخدم الفيلسوف وعالم المنطق << Ramon Lull – رامون لول >> نوع مشابه لهذا المخطط، وأيضًا عالم الرياضيات الألماني << Von Leibnitz – فون ليبينتز >> قد استخدم مخطط مقارب لمخطط فين الحالي.

أصبح مخطط فين جزءًا من منهج المنطق التمهيدي منذ القرن العشرين وكذلك في المرحلة الابتدائية في خطط التعليم حول العالم. وكان قد عمم عالم المنطق الانجليزي <<John venn – جون فين >> المخطط في بدايات 1800م، وسماهم دوائر أويلريان نسبة إلى عالم الرياضيات السويسري <<Leonard Euler – ليونارد إيولير >> الذي قد أنشئ مخططات مشابهة في بدايات 1700م.

لم يظهر مصطلح مخطط فين حتى عام 1918م عندما أشار الفيلسوف الأمريكي ومؤسس البراغماتية << Clarence Lewis – كلارينس لويس >> إلى التصوير الدائري لمخطط فين في كتابه مسح المنطق المركزي.

درس فين وعلّم علم المنطق والاحتمالات في جامعة كامبريدج، حيث هناك طور طريقة استخدام المخططات لشرح فروع الرياضيات ونظريات مجموعات البيانات. ونشر فين كتابه الذي كان قد كتبه سابقًا منطق الفرص والذي كتب فيه عن نظرية تكرار الاحتمالات وناقش فيه أن الاحتمالية على عكس الافتراض المشهود يجب أن تُؤسس على الانتظام والتنبؤ بشيء ما سوف يحدث.

غير العالمان << Branko Grunbaum and Henry Smith – برانكو جرونبوم وهنري سميث >> شكل المخطط إلى أن أصبح بالشكل الأسهل الذي وصل إلينا اليوم، وساعدوا على زيادة وجود مجموعات البيانات داخله. [2]

كيف نقرأ مخطط فين؟

لكي نقرأ مخطط فين بكل سهولة علينا اتباع الخطوات التالية:

  1. الاطلاع على كل الدوائر التي تشكل المخطط، كل دائرة وكل البيانات داخلها.
  2. الجزء من الدوائر الذي يتداخل يوضح ما هو مشترك بين الدوائر، بينما الجزء الذي لا يتداخل فهو بيانات أو عناصر فريدة للجزء الخاص به.

فوائد مخطط فين

لمخطط فين فوائد متعددة ومنها:

تنظيم المعلومات بشكل بسيط لرؤية العلاقات وما هو متشابه وما هو مختلف، ويتدرج من حجم المعلومات البسيطة إلى الأكثر تعقيدًا.

مقارنة اختيارين أو أكثر ورؤية ما هو مشترك بينهم وما يميز كلًا منهما على حدة على سبيل المثال، تحديد شراء منتج هام أو خدمة.

مقارنة مجموعات البيانات وإيجاد العلاقات والتنبؤ باحتمالات أحداث معينة.

إيضاح الأسباب والمنطق للجمل والمعادلات. [1]

حالات مشهورة لاستخدام مخطط فين في مجالات مختلفة

يتداخل مخطط فين في مجالات متعددة ومنها:

  • علم الرياضيات: حيث يستخدم مخطط فين بشكل شائع في المدارس لتدريس أساسيات الرياضيات مثل مجموعات البيانات والاتحاد والاختلاف بين المجموعات. وأيضًا في الرياضيات المتقدمة لحل مشاكل معقدة ودراسة فروع كاملة.
  • الإحصاء والاحتمالات: يستخدم خبراء الإحصاء مخطط فين للتنبؤ باحتمالية حدث معين وهذا يرتبط بمجال التحاليل التنبؤية. ومجموعة بيانات مختلفة تُقارن لإيجاد المشترك والمختلف.
  • المنطق: يساعد مخطط فين على تحديد صحة أمر ما حيث إذا كانت المقدمات أو الأساسيات صحيحة ونموذج العمل صحيح، فيجب أن يكون الاستنتاج صحيح. على سبيل المثال، لو كل الكلاب حيوانات ولدينا كلب يدعى موجو، فإن موجو كلبًا.
  • علم أصل اللغات: يستخدم لدراسة وإيضاح التشابه والاختلاف بين اللغات.
  • فهم القراءة: يستطيع أن يساعد المدرسون طلابهم على رسم مخططات لمقارنة وإيضاح الأفكار التي يقرأون عنها.
  • علوم الكمبيوتر: يستخدم المبرمجون مخطط فين لتصوير أو تخيل لغات الكمبيوتر والتسلسلات الهرمية.
  • عالم الأعمال: للمقارنة بين المنتجات والخدمات والعمليات، ومتاح أيضًا لأي شكل من أشكال المجموعات، وهي وسيلة فعالة للتواصل.

كيف تستخدم مخطط فين في حياتك اليومية؟

لمخطط فين تطبيقات متعددة في شتى مجالات الحياة، ومن الممكن أن تستخدمه في حياتك باتباع الخطوات التالية:

  1. حدد هدفك، وماذا ستقارن ولماذا وهذا سيساعدك لتعريف مجموعات البيانات.
  2. عصف الذهن وترتيب الأفكار والعناصر في قوائم على ورقة أو منصة معينة.
  3. استخدم المخطط للمقارنة وإيضاح الاختلافات، ومن الممكن أن ترى العناصر بشكل جديد وعمل ملاحظات واقتراحات ونقاشات.

على سبيل المثال، عندما تريد شراء سيارة وأمامك سيارتين للاختيار سيارة أ وسيارة ب، فمن الممكن رسم مخطط فين يحتوي على دائرة لسيارة أ بها المميزات الخاصة بها وأخرى لدائرة ب بها المميزات الخاصة بها، وفي المنطقة المتوسطة توجد المميزات المتشابهه في السيارتين، فذلك يسهل عليك الاختيار.

مصادر

[1] Investopedia

[2] Lucid

[3] Vizzlo

نظرية الاحتمال بين الماضي والمستقبل

انتشر القمار في المجتمع الفرنسي قديمًا بشكل كبير إلى أن وصل أنه كان الأكثر شهرة وحداثة في المجتمع في منتصف القرن السابع عشر. وبعدما أصبح أكثر تعقيدًا وأضخم كانت هناك حاجة ملحة للوصول إلى طرق رياضية أحدث لتحقيق المكسب. فاستعان لاعب القمار الشهير في ذلك الوقت الذي لم يكن يخسر وقتها أي مواجهة إلا بصعوبة <<Chevalier De Mere – شوفالييه دي ميري >> الحاصل على جائزة نوبل ب <<Blaise Pascal – بليز باسكال >> فبدأ باسكال التعاون مع صديقه العالم << Pierre De Fermat – بيير دي فيرما>> لمناقشة هذه المشكلة، وتوصلوا من ذلك إلى الأصل الرياضي للاحتمالات ووضعوا أساس ما يسمى بالاحتمال الكلاسيكي. ففي هذا المقال نناقش نظرية الاحتمال بين الماضي والمستقبل.

تاريخ نظرية الاحتمال

  1. العصور القديمة: ظهرت لعبة رمي النرد في ألعاب الحظ عبر كل العالم تقريبًا منذ أكثر من 3500 سنة في اليونان والإمبراطورية الرومانية والصين والهند وغيرهم من الدول. وكان يُصنع النرد وقتها من عظام الحيوانات مثل الماعز والخروف، وتواجدت هذه الصناعة بشكل أكبر في اليونان والإمبراطورية الرومانية.
  2. القرنين السادس عشر والسابع عشر: في هذه الفترة كانت قد حصلت ألعاب الحظ وألعاب الكروت على اهتمام أكبر. وكتب عالم الرياضيات << Gerolamo Cardano – جيرولامو كاردانو >> دليل قصير سنة 1524م والذي احتوى على أول معالجة رياضية عن الاحتمالات ونُشرت بعد قرن تقريبًا سنة 1633م. وكان قد عرض العالم كاردانو في هذا الدليل أن احتمالية حدث ما تكون بين صفر وواحد والناتج عشوائي. وعندما تكون احتمالية حدث ما هي (p) وعدد المرات التي تحدث هي (n) فإن عدد المرات التي ستحدث هي (np). واعتقد العلماء وقتها أنه لم يقدم جديدًا ولكنه ما زال يعتبر الأب الحقيقي لعلم لنظرية الاحتمال. ثم جاء العالمان بليز باسكال وبيير دي فيرما وقدموا تعريف الاحتمالات والقيمة المتوقعة والاحتمال المشروط وذلك يعتبر ميلاد الاحتمالية الكلاسيكية. ثم نشر العالم الهولندي << Christian Huygens – كريستيان هوغنس >> أول بحث له عن نظرية الاحتمال عام 1657م وأعاد تقديم فكرة احتمالية حدث معين واستعان بتعريفات أبو الاحتمالات العالم كاردانو. وظلت كتاباته هي الأشهر حتى القرن الثامن عشر.
  3. القرنين الثامن عشر والتاسع عشر: وضع العالم <<Jacob Bernoulli – ياكوب بيرنولي >> أساس نظرية الاحتمال وحل مشكلة الأرقام الكبيرة التي قابلت العلماء فيما سبق. ثم العالم << Pierre Simon – بيير سيمون >> وهو أول من قام بمحاولات لتطوير نظرية الاحتمالات في ألعاب الحظ، وأقام تطبيقات عديدة في الرياضيات والعلوم الاجتماعية مثل معدل الوفيات وغيرها، وساهم بشكل كبير في علم الإحصاء.
  4. الاحتمالية الحديثة: ترأس هذه المرحلة عالم الرياضيات الروسي << Alexander Nikolaje – أليكسندر نيكوليجي >> وقدم إسهامات كبيرة في القرن العشرين، وهو الخبير الأول وقد نشر كتاب أساسيات نظرية الاحتمال، ووضع الأساسيات الحديثة لعلم الاحتمالات. [2]

تعريف نظرية الاحتمال

نظرية الاحتمال هي الفرصة لحدوث شئ معين بناءً على بعض التجارب، على سبيل المثال عندما نقول فرصة سقوط المطر اليوم 30%. وتكون الاحتمالات دائمًا ما بين 0% إلى 100% أو ما بين الصفر والواحد. ولكن عندما تكون 0% هذا يعني أن هذا لن يحدث مطلقًا، وعندما تكون 100% معنى ذلك أنه سيحدث بكل تأكيد ولا يعد ذلك احتمال.

فإذا كان أمامك صندوق من الكرات وكل كرة عليها رقم من 1 إلى 6، فكل الاحتمالات الممكنة هي كل أرقام هذه الكرات وتعبر عن العينة أي أن العينة هي { 1 و 2 و 3 و 4 و 5 و 6 }، واحتمال حدوث كل حدث من هذه الاحتمالات هي 1 مقسومًا على عدد الاحتمالات، واحتمالية حدوث العينة كلها يساوي واحد. [1]

فكيف نعد هذه الاحتمالات؟

يوجد طرق متعددة لمعرفة عدد الاحتمالات، وأشهرهم:

  1. طريقة التجميع (Multplication Rule): على سبيل المثال إذا كان لدينا موقع به 4 ألوان و3 خطوط و3 أماكن مختلفة لوضع الصور، فنستطيع أن نحصل على عدد الاحتمالات الممكنة لظهور تصميم الموقع بضرب عدد الألوان في عدد الخطوط في عدد الأماكن أي أننا في هذا المثال بإمكاننا أن نحصل على 36 تصميم مختلف.
  2. التباديل: إحدى طرق عد الاحتمالات وتهتم بترتيب العناصر، حيث نحصل على عدد احتمالات ترتيب العناصر بشكل مختلف، على سبيل المثال أ-ب-ج من الممكن أن نحصل منهم على 6 أشكال بتغيير الترتيب.
  3. التوافيق: وهي طريقة تتشابه مع التباديل دون الاهتمام بالترتيب، ونستخدمها عندما نريد الحصول على احتمالات لعدد من العناصر أقل من عدد الاحتمالات الكلي، على سبيل المثال إذا أردنا الحصول على احتمالية تواجد موقع 3 كرات داخل صندوق من أصل 10 كرات. [1]

أهمية دراسة الاحتمالات وتطبيقاتها

تتداخل الاحتمالات مع العديد من المجالات ومنها:

  • الإحصاء: وتعتبر الاحتمالية هي أساس ولغة الإحصاء، وتمكننا بطرق عديدة باستخدام البيانات لنتعلم عن العالم.
  • الفيزياء: وتساعدنا على فهم الفيزياء الكمية، والتي تتضمن الاحتمالات في أساسياتها لدراسة الطبيعة.
  • الأحياء: تترابط الجينات بقوة مع الاحتمالات، وخاصة في دراسة الجينات والوراثة والطفرات.
  • علم الكمبيوتر: حيث تلعب الاحتمالات دورًا كبيرًا في دراسة الخوارزميات العشوائية وتعلم الألة والذكاء الاصطناعي.
  • التمويل: وهي أساس التمويل الكمي، وترقب أسعار المخزون مع مرور الوقت يعتمد بشكل كامل على الاحتمالات.
  • العلوم السياسية: أصبحت الاحتمالات في هذا المجال ذات اهمية كبيرة مؤخرًا، وأصبح هناك ارتباطًا أكبر بالكم والإحصاء مثل توقع وفهم نتائج الانتخابات.
  • الطب: تطورت التجارب الإكلينيكية العشوائية التي فيها يُقسم المرضى إلى مجموعتين واحدة تحصل على العلاج الأساسي والأخرى تحصل على كبسولات فارغة ليس فيها علاج. وساعدت الاحتمالات الطب كثيرًا في مثل هذه الحالات في السنوات الأخيرة.
  • الحياة: حيث أن الحياة غير مؤكدة، والاحتمالات هي عدم التأكد، لذلك استخدام الاحتمالات في اتخاذ القرارات في حياتنا يساعدنا كثيرًا. [3]

مصادر

[1] Britannica

[2] Britannica

[3] Springerlink

لماذا يتسرب الأطفال من المدارس؟

طبقًا لتقرير منظمة اليونسكو سنة 2019م، 60 مليون طفل حول العالم لم يذهبوا إلى المدرسة الإبتدائية أو لم يبدأوا حياتهم بتعلم القراءة والكتابة من إجمالي 787 مليون طفل حول العالم. هذا يُعني أن من كل 10 أطفال لا يحظى طالب منهم بتعلم القراءة والكتابة. ويعتبر ذلك نسبة كبيرة حيث أننا أصبحنا في القرن الواحد والعشرين. وقد ازداد هذا العدد بشكل كبير في وقت تفاقم أزمة كورونا. فلماذا يتسرب الأطفال من المدارس؟ [1]

أكثر المناطق التي يتخلف فيها أطفال عن المدرسة

  • صحراء أفريقيا بها 33.8 مليون طفل لم يذهبوا إلى مدرسة من قبل بنسبة 19% من عدد الأطفال بها. أي من كل 10 أطفال لم يذهب طفلان إلى المدرسة من قبل.
  • تأتي جنوب أسيا بعد صحراء أفريقيا بواقع 12.8 مليون طفل بنسبة 7%. ثم شرق أسيا 6.2 مليون طفل بواقع 3%.
  • بعد ذلك الشرق الأوسط وشمال أفريقيا يتخلف فيهم عن التعليم 2.7 مليون طفل بواقع 5% من إجمالي الأطفال في مرحلة الدراسة الإبتدائية.
  • وأقل المناطق التي يتخلف فيها أطفال عن الدراسة هم أمريكا الشمالية بنسبة 0.5% من إجمالي الأطفال. ثم أوروبا ووسط أسيا بنسبة 2% فقط، ثم أمريكا اللاتينية والكاريبي بنسبة 3%. [1]

أسباب تخلف الأطفال عن الدراسة

  • من أهم الأسباب التي تدفع الأطفال إلى التخلف عن الدراسة هي العنف والصراعات مثلما يحدث في دول مثل سوريا واليمن والسودان ونيجيريا. حيث أن نصف الأطفال الذين يتخلفون عن الدراسة يقيمون في مناطق قد انتشر فيها العنف لأسباب مختلفة.
  • والسبب الثاني ويعتبر سبب هام جدا هو الفقر حيث أن الإنفاق قليل جدًا في الدول ذات الدخل المنخفض مقارنة بالإنفاق في دول ذات دخل مرتفع. على سبيل المثال الإنفاق على التعليم في النمسا (دولة ذات دخل عالي) أعلى 200 مرة من الإنفاق على التعليم في جمهورية الكونغو الديمقراطية (دولة ذات دخل منخفض). وفي أسوأ الحالات يتطلب الفقر من هؤلاء الأطفال العمل، وخاصة في المزارع وأحيانًا في المناجم في بعض المناطق، مما يجعل هؤلاء الأطفال يتركون المدارس أو لا يذهبون بالأساس.
  • منع الإناث من الذهاب إلى المدارس، على سبيل المثال في دولة الصومال. وفي أغلب مناطقها تذهب 36% فقط من الإناث إلى المدارس وفقط 30% من يكملون دراسة الثانوية. ولكن من تقارير منظمة اليونسكو أن هذه الدول إذا التزمت بالخطط المتفق عليها تستطيع الوصول إلى النسب العالمية للتعليم سنة 2089م.
  • بسبب التحديات الخاصة بالإعاقات: حيث يعيش حوالي 150 مليون طفل حول العالم بتحدي. و80% من هؤلاء الأطفال في الدول غير المتقدمة. و9 من كل 10 من هؤلاء الأطفال لا يذهبون إلى المدارس بسبب صعوبة الوصول أو بُعد المسافة أو أن الدولة لا توفر دعم كامل لهم.
  • بسبب زواج الأطفال حيث على سبيل المثال في نيجيريا 10.5 مليون طفل لا يذهبون إلى المدرسة. و60% منهم إناث وأهم سبب لذلك هو الزواج. في نيجريا تتزوج حوالي 15 مليون طفلة قبل الوصول إلى عمر 18 سنة.
  • بسبب الكوارث الطبيعية مثل الزلازل والفيضانات والأمراض والأوبئة مثلما حدث في دولتي ليبيريا وسيراليون في وقت انتشار وباء إيبولا. ومثلما حدث قريبًا جدًا في مناطق متعددة من العالم بسبب وباء كورونا.
  • وجود عدد مدرسين أقل من المطلوب، حيث تحتاج الأمم المتحدة إلى 5 مليون معلم لحل مشاكل التعليم خاصة في صحراء أفريقيا.
  • بسبب عمالة الأطفال حيث يعمل في أعمال خاصة بالشباب البالغين حوالي 168 مليون طفل حول العالم. و11% من هؤلاء العمالة صغيرة السن منقطعون عن الدراسة، وأكثر من نصفهم يعملون في المزارع وتقريبًا الثلث في القطاع الخدمي.
  • نقص أساليب النظافة والحمامات وخاصة للإناث في مرحلة المراهقة. وحدوث الدورة الشهرية وعدم توافر المياه النظيفة والفوط الصحية التي يستخدمها الإناث في وقت الدورة الشهرية. بالإضافة إلى انعدام الخصوصية خاصة في حمامات المدارس. وتنظيم حمامات المدارس في بنجلاديش قد ساعد على زيادة تعليم الإناث بنسبة 11%.
  • عدم وجود مدارس حيث يتلقى كثر من الطلاب التعليم خارج المدرسة أو أمام المدرسة عندما يسمح الطقس بذلك. وكثير من المدارس ليس لديها مكاتب ومُعدات للأطفال. يوجد حول العالم 400 مليون طفل حول العالم لا يجدون لهم كرسي للجلوس منهم 95 مليون طفل في صحراء أفريقيا. [2]

تأثير عدم ذهاب الأطفال إلى المدارس

  1. تزايد عدد كبير من الأطفال حول العالم لا يستطيعون القراءة والكتابة.
  2. إذا لم يستطع الطفل الذهاب إلى المدرسة من الممكن أن يذهب إلى مكان أخر ضار تنتشر فيه البلطجة والإرهاب.
  3. لم يستطع الطالب أن يجد مسار تعليمي معين يرفع فيه من جودة حياته ومستوى معيشته وإفادته للمجتمع.
  4. انتشار الأمراض والأوبئة ولن نجد وقتها العلماء والأطباء الذين يساعدون العالم لحل هذه المشاكل.

الحلول

  1. توفير وجبة أساسية للأطفال في المدارس مما يضمن تغذية جيدة للأطفال ويعتبره الأباء إضافة للأطفال فيحفز من إرسالهم. ومن دراسة في السويد سنة 1960م وهي من الدول ذات الدخل العالي أن الأطفال الذين كانوا يحصلون على وجبة في الدراسة أصبحوا يحصلون على دخل 3% أعلى من أقرانهم الذين لم يحصلوا على وجبة غذائية في المدارس.
  2. محاولة توفير الأمان وطرق أسهل لتعليم الأطفال في الدول التي يزداد فيها العنف. وتزويد المساعدات العالمية الدولية ومن المنظمات بشرط إنفاق جزء مناسب على التعليم.
  3. مساعدة الأطفال الإناث في المناطق التي يشتهر بها عدم المساواة بين الجنسين. والحث على ذهاب الذكور والإناث على حد سواء إلى المدرسة، ومنع زواج الأطفال وسن القوانين التي تضمن تطبيق ذلك. بالإضافة إلى تشجيع الإناث على الذهاب إلى المدارس من خلال توفير الخصوصية الكاملة وأماكن النظافة وحمامات المدارس. وتوفير الفوط الصحية في بداية مرحلة المراهقة. وتعريف كلًا من الذكور والإناث عن التغيرات التي تحدث لهما في المراحل المختلفة وخاصة في مرحلة المراهقة.
  4. مساعدة الأطفال الذين يقابلون تحديات صعبة في حياتهم وتوفير كل السبل التي تساعدهم على إكمال التعليم بدون تعب أو إحراج مما يساعدهم على الانخراط بكل سهولة في نسيج المجتمع.
  5. بناء المدارس بما يتناسب مع عدد الأطفال في كل مكان وتوفير عدد المكاتب والمعدات التي تناسبهم وتوفير عدد المدرسين اللازمين للقيام بمهمة تعليمهم.

منذ 20 سنة كانت نسبة الأطفال الذين لا يذهبون إلى المدرسة 16%. وقد تحسنت كثيرًا حتى وصلت حاليًا إلى 8% منهم 31.5 مليون أنثى و27 مليون ذكر. ومازال الجهد متواصل على جميع الأصعدة. وتحسنت خصوصًا في صحراء أفريقيا من 41% إلى 19%. ومنذ قرنين من الزمن كان 1 من كل 10 يستطيعون القراءة، أما الاّن أصبح 9 أشخاص من كل 10 يستطيعون القراءة.

مصادر

[1] Our World In Data

[2] Theirworld

تقرير موقع كاجل: نصائح لعلماء البيانات

يتطور مجال علم البيانات تقريبًا كل يوم إلى أن أصبح من أهم المجالات في القرن الحالي. ولكن ما أن يبدأ عالم البيانات حياته العملية إلا أنه يجد العديد من الصعوبات. تخيل أنك طالب قد درست علم البيانات وبدأت أن تفتح يديك لسوق العمل. فأولًا تبحث عن أي التقنيات التي يجب ان تتقنها وأى لغات البرمجة التي يجب أن تكون ملمًا بها وأسئلة أخرى متعددة تجول بخاطرك بلا شك. فلنتعمق في تقرير موقع كاجل: نصائح لعلماء البيانات.

مجتمع كاجل لعلم البيانات هو من أشهر المواقع التي تجمع علماء البيانات عالميًا بغرض التعليم وحل المشكلات والمنافسة فيما بينهم. ويعرض الموقع تقريرٍا سنويًا ويحتوي على أراء علماء البيانات بداية من لديه خبرة أقل من عام إلى من لديه خبرة تفوق العقدين من الزمن في هذا المجال.

ونستيطع أن نخرج ببعض الدروس والنصائح المستفادة من هذا التقرير وتوجيهها إلى المبتدئين في مجال علم البيانات. ويفيد أيضًا من لديهم خبرة كبيرة.

ستقدم الإناث المزيد مستقبلًا في هذا المجال

مازال هناك فرق كبير بين عدد العاملين من الرجال والسيدات في علم البيانات، حيث ٨٢٪ من العاملين في هذا المجال رجال و ١٦٪ فقط سيدات وأقل من ٢٪ لم يفضلوا ذكر النوع. حتى منذ ٥ سنوات سابقة وحتى الآن لم يكن هناك تغيير في هذه النسبة منذ ٢٠١٧م وحتى عام ٢٠٢١م. لذا فاعتقد ان المجال متاحًا أمام السيدات لأخذ خطوات واسعة قوية في سبيل هذا المجال.

هل يوجد أزمة منتصف العمر لدى علماء البيانات؟

يعتبر مجال علم البيانات في مرحلة مبكرة، حيث تقريبًا نصف العاملين في هذا المجال بين عمر ٢٢ إلى ٣٤ سنة. حيث يبدأ العمل في علم البيانات تقريبًا بعمر ١٦ سنة، ويظل في الزيادة، ويكون في قمة الزيادة من ٢٥ إلى ٢٩ سنة، وتظل النسبة قريبة حتى عمر ٣٤ سنة ولكن تبدأ تقل تدريجيًا بعد عمر ال٣٩. 

لماذا تزداد نسبة علماء البيانات في الهند؟

من أكثر الدول التي تمتلك علماء بيانات هما أمريكا والهند. فمنذ ٥ سنوات وما زال نفس الوضع قائمًا. ومنذ ٢٠١٧م تقل النسبة في أمريكا وتزداد في الهند حيث يمثل مجتمع علماء البيانات على موقع كاجل ٢٤٪ هنود، و١٢٪ من أمريكا وتأتي بعدهم البرازيل، وذلك بسبب توافر فرص التعليم عبر الإنترنت. ويتجه الأمريكيون إلى إكمال التعليم الجامعي في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.

هل الحصول على بكالوريوس أو ماجستير كافي للعمل؟

أكثر من ٦٢٪ من علماء البيانات قد حصلوا على دراسات عليا بين ماجستير ودكتورة. وأقل من ٥٪ لم يحصلوا على درجات علمية بعد دراسة الثانوية العامة. ويحصل أغلب علماء البيانات على ماجستير وبعدها بكالوريوس ويليهما الدكتوراة. وبعدهم بنسبة قليلة لا تُذكر علماء بيانات لم يدرسوا بعد الدراسة الثانوية. 

وبمرور الوقت أصبح توظيف علماء البيانات غير مقتصر على الحصول على درجة علمية متقدمة حيث يزيد توظيف خريجي البكالوريوس وغير الحاصلين على الماجستير والدكتوراه مؤخرًا.

أفضل المواقع للتطوير من نفسك من المنزل كعالم بيانات

لا يتوقف علماء البيانات عن التعلم أبدًا، وأكثر المنصات التي يستخدمها علماء البيانات المتواجدين في مجتمع كاجل هي  المنصة الشهيرة كورسيرا ثم يوديمي ثم كاجل، ومن بعدهم إيدكس ولينكدإن ليرنينج. وكاجل هو أكثر المواقع زيارة وازدياد في الاستخدام في التعلم في السنة الماضية، وقل بنسبة قليلة كورسيرا ويوديمي.

هل تحتاج إلى خبرة في البرمجة قبل التعمق في علم البيانات؟

نسبة قليلة لا تتعدى ١٪ لم تكن لديها خبرة سابقة في البرمجة. وأغلب الخبرات من ٣ إلى ١٠ سنوات، ولكن ازدادت النسبة في السنة الماضية حيث وصلت إلى ١٤٪  بعدما كانت ٩٪ فقط. 

الخبرة في تعلم الآلة

بدأ أغلب علماء البيانات في تعلم الآلة توًا، حيث دخل أكثر من ٥٥٪ من علماء البيانات في مجتمع كاجل تعلم الآلة منذ أقل من ٣ سنوات،  وأقل من ٦٪ منذ أكثر من عقد. 

وعلماء البيانات داخل أمريكا عمومًا أكثر معرفة بتعلم الآلة عن علماء البيانات خارجها نظرًا لتوافر التعليم الجامعي في هذه التخصصات بطريقة جيدة. 

أفضل دولة يعمل بها علماء البيانات من حيث الرواتب

يحصل أغلب علماء البيانات في أمريكا على راتب يتعدى ١٠٠ ألف دولار سنويًا،  ولكن ٣٪ فقط من علماء البيانات في الهند يحصلون على هذا الراتب. وأكبر متوسطات للرواتب عالميًا في أمريكا تليها ألمانيا ثم اليابان، ويزداد المتوسط في أمريكا حاليًا في سنة ٢٠٢١م إلى ١٥٠ ألف دولار سنويًا بعدما كان ١٠٠ ألف دولار، وفي ألمانيا وفي اليابان بمتوسط ٦٠ ألف دولار.

في أي شركة تبحث عن عمل كعالم بيانات؟

الشركات الكبيرة والصغيرة الناشئة هما الأشهر في توظيف علماء البيانات. وعدد أعضاء فريق علم البيانات في الأغلب ٥ أشخاص أو أقل، وفقط خمس الشركات الكبرى لديها عدد أكثر من ٢٠ موظف عالم بيانات.

التقنيات المستخدمة

يسيطر «جوبيتير نوتبوك –  jupyter notebook» على ٧٥٪ من عمل علماء البيانات، ويأتي بعده «فيجوال ستوديو كود – visual studio code» في المركز الثاني مباشرة بنسبة ٣٨٪. ومازال جوبيتير على نفس الأهمية تقريبا منذ ٤ سنوات وقد حدث تغيير طفيف للأقل بنسبة لا تُذكر ١٪ فقط. 

أشهر الخوارزميات التي تتعلمها كعالم بيانات

«Linear regression – الارتباط الخطي»

«Logistic regression – الانحدار اللوجيستي» 

«Decision tree – شجرة القرار » 

وغيرهم من أنواع الخوارزميات التي يستخدمها علماء البيانات في عملهم. 

أشهر إطارات العمل الخاصة بتعلم الآلة

مازالت تسيطر لغة البرمجة بايثون ومكتباتها على العمل حيث تحتل مكتبة ( scikit-learn ) المركز الأول بجدارة وتسيطر على أكثر من ٨٠٪ من أعمال تعلم الآلة، وتُستخدم أيضًا كلًا من Tensorflow و keras في التعلم العميق.

وما زال يتطور علم البيانات وتتغير الأدوات يومًا بعد يوم في سبيل الوصول إلى أفضل ما يمكن لمساعدة كل الدارسين والباحثين في علم البيانات.

مصادر

[1] kaggle

[2] IBM

مستقبل علم البيانات في كرة القدم

كرة القدم من أهم الصناعات في العالم، هي ليست مجرد لعبة فقط فقد تحولت إلى عالم من الأموال والقرارات الهامة التي تتطلب التقنيات الهامة ومن أهم هذه التقنيات هي علم البيانات. بدأ استخدام علم البيانات في كرة القدم بشكل قد لا يُرى من بعض الأرقام إلى أن أصبح به تتخذ أهم الفرق العالمية القرارات الكبرى داخل الفريق فنيًا وإداريًا. فما هو مستقبل علم البيانات في كرة القدم؟

١. تحويل الكم الهائل من البيانات إلى رسالة بسيطة

عندما يذهب محلل بيانات للعمل مع فريق كرة قدم يُزحم كل من حوله بالبيانات اعتقادًا منه أن ذلك يجعلهم يعتقدون أن هذا المحلل على مستوى متقدم. ولكن البساطة تُفيد أكثر والتركيز على ما يهم الفريق فقط أقوى، ومن الممكن التركيز على أهداف قليلة محددة يجلب نجاح أفضل.

٢. الاهتمام باستقدام اللاعبين المناسبين

للمدرب وجهة نظر صحيحة حينما يقول أن هذا اللاعب جيد أو ذلك اللاعب غير جيد، ولكن في المنطقة الرمادية في الاختلاف وعدم القدرة على التحديد بدقة تكون الإحصاء أكثر قدرة على اتخاذ القرار أفضل من الإنسان. وتحديد ما يستحقه اللاعب سنويًا؛ حيث إن كان هذا اللاعب يجلب لك الفوز في مباراتين فقط يستحق ١٠ مليون يورو، وإن كان لاعب آخر يحقق الفوز في ٤ مباريات يستحق ٢٠ مليون يورو، فتحديد ذلك مهم جدًا للفريق. ولكن إذا أخطأت أكثر من مرة في مثل هذه الأمور سيفتح ذلك لمسار مشكلة مالية كبيرة للمؤسسة. ولقد أصبح خبراء البيانات هم الأفضل عالميًا حاليًا في التوقيع مع اللاعبين طبقًا لتقارير صحفية عديدة من أهمها موقع بي بي سي. [2]

٣. الأولوية في اتخاذ القرارات

تريد أغلب الأندية العالمية الاستثمار في البيانات ولكنها قد لا تعطي الأولوية في اتخاذ القرار لنتائج البيانات. ويوجد العديد من محترفي كرة القدم السابقين ويتخذون القرار بناءً على خبرتهم السابقة في الملاعب. وفي نهاية السنة عندما نريد أن نشاهد تأثير دراسة البيانات قد نجده قليلًا جدًا، ولكن هناك تطورات عديدة في اتخاذ القرارات. وعلى سبيل المثال موقف مدرب فريق تشيلسي  عندما عرض عليه محللو البيانات أن كيبا الحارس الثاني في الفريق هو أفضل من ميندي الحارس الأساسي في ضربات الترجيح وبالفعل فازوا في المباراة بفضل كيبا. 

٤. تحديد الهدف

حيث من الممكن سؤال محلل بيانات عن احتياج الفريق هل يحتاج الفريق إلى أخصائي تغذية أم تخصص آخر سيفيد أكثر. والتوجه إلى أي اتجاه فهل تقضي وقتًا ومجهودًا أكثر هل في الاستثمار في اللاعبين أم مدربين أم إنشاء ملاعب ومراكز تدريب وهكذا. وكل ذلك يستطيع محلل البيانات وضع إجابة مناسبة له. 

٥. استخلاص أدق التفاصيل من تتبع بيانات اللاعبين

حيث مع التطور المستمر لتتبع البيانات يصبح من الأسهل توظيف مواقع اللاعبين في الملعب والشكل الثلاثي للكرة وموقعها مهم في ذلك. وهذا يعتبر بيانات قيمة بشكل لا يصدق. وبالتطور أكثر يتم تطوير تحرك اللاعبين في المساحات والحركة بدون كرة. ولم يصل هذا حتى الآن في أكبر الأندية العالمية مثل ليفربول وأرسنال. 

ولقد أصبح وجود الأجهزة للحصول على البيانات مثل ساعات اليد أمرًا اعتياديًا في تدريبات الفرق. [1]

٦. خلق مساحات في الملعب

ما يفرق كرة القدم عن الرياضات الأخرى أنها لعبة تعتمد على المساحات. وتملك اللاعب المساحه يعني ببساطة أنه إذا كانت الكرة في مكان ما أي لاعب سيصل إليها أولًا وتحديد كل موقع على الملعب. ومن أكثر اللاعبين قدرة خارقة في أنه يعرف متى يتحرك ومتى يظل في مكانه هو الأرجنتيني الشهير ميسي. ومن ذلك يصنع فرص ومساحات لزملائه في الملعب، وذلك يعني أن الحركة تفيد وعدم الحركة يفيد في بعض الحالات. 

٧. الاستفادة في النقل من الألعاب الأخرى إلى كرة القدم

على سبيل المثال كرة السلة حيث من الممكن تطبيق كيف يستطيع لاعب عمل حاجز على لاعبي الخصم لإعطاء الفرصة لزميله لكي ينطلق إلى الداخل. وأيضًا طريقة استخدام الجسم بشكل قانوني وذلك يحدث في كرة القدم ولكن لا يتم تطبيقه بشكل صحيح. 

ومن كرة القدم الأمريكية من الممكن تعلم كيفية الجري في بعض الطرق المحددة في الملعب وفتح المساحات والفرص. 

٨. تعلم الآلة: تقييم كل المهارات اللازمة لكل لاعب

بمعنى أن هناك ٣٠ مهارة يجب أن يتقنها اللاعب في هذا المركز. وليكن اللاعب ميسي جيد في ٢٥ مهارة وغير جيد في ٥ مهارات. فهل نحن بحاجة إلى تقوية مهارة من المهارات الجيدة أم تنميه أحد المهارات غير الجيدة. 

ويقتصر العمل بها الآن على لاعب مهاجم يحصل على ٤ فرص محققة لإحراز أهداف فيسجل هدفين فتصبح نسبة التهديف ٥٠٪. [3]

٩. التنبؤ المستقبلي

وهو التحول من الوصف الاحصائي لما حدث في المباريات السابقة إلى التنبؤ بما قد يحدث في المباريات القادمة، وذلك من أهم التقنيات. 

١٠. زيادة التفاهم والتواصل

تقليل الفراغات أو المسافات بين محللي البيانات والمدرب أو المدير الرياضي أو مسؤول التعاقدات. وتحويل كل الأسئلة التي يبحث عنها الممارسون للعبة إلى لغة يفهمونها وتحقيق تواصل بشكل أفضل. 

مصادر

[1] training ground guru

[2] BBC

[3] SCISPORTS

فلسفة البيانات: الأيديولوجيا الجديدة

فلسفة البيانات هي الأيدلوجية الجديدة أو شكل جديد للدين الذي يصبح فيه تدفق المعلومات هو القيمة العليا كما وصفه عالم الاجتماع << يوفال نوح هراري – yuval Noah harari >>. واُستخدم هذا المصطلح لأول مرة بواسطة ديفيد بروكس في مجلة النيويورك تايمز في مقاله الشهير في فبراير 2013م. فماذا نعرف عن فلسفة البيانات: الأيديولوجيا الجديدة.

تاريخيًا

في شهر فبراير سنة 2013م، كتب < David Brooks – ديفيد بروكس > أنه إذا طُلب منه وصف الفلسفة المتصاعدة هذه الأيام سيقول أنها فلسفة البيانات. وفي عالم يتزايد فيه كمية البيانات الضخمة فسوف نعتمد على البيانات لمحاولة دراسة أشكال السلوكيات.

وفي عام 2015م  ألقى < Steve lohr  – ستيف لوهر > الضوء على قدرة البيانات الضخمة على تحول المجتمع.

في 2016م قال يوفال نوح هراري أنه من الممكن اعتبار كل الصراعات السياسية والتركيبات الاجتماعية بنظام عمل بيانات في كتابه التاريخ الملخص الذي تحدث فيه عن فلسفة البيانات. وأوضح أن الكون يتكون من تدفقات البيانات وقيمة أي ظاهرة تٌحدد على أساس توافر البيانات عنها، وعلى المتحمسين للبيانات زيادة تدفق البيانات لتوصيل بيانات أكثر. وقال ان النتيجة الطبيعية من هذه العملية أن الإنسان سيعطي الخوارزميات السلطة لاتخاذ أهم القرارات في حياته مثلا من يتزوج وأي مسار عمل يختار وهكذا. 

النقد الموجه إلى مصطلح فلسفة البيانات

الكائنات الحية ليست عبارة عن خوارزميات.

تنص فلسفة البيانات أن تكون كل البيانات عامة حتى البيانات الشخصية حتى يعمل النظام بشكل كامل وهذا ما يواجه مقاومة حتى الاّن.

استغلال شركات عالمية مثل شركة كامبردج أناليتيكا  المستخدمين وبيانات الأشخاص على فيسبوك حيث من الممكن بعدد الإعجابات على منشورات الفيسبوك معرفة الشخصية ومعرفة صفات الأشخاص القريبين منك.

https://arketyp.com/wp-content/uploads/2019/08/AdobeStock_34144555.jpg

المميزات

من أهم المميزات الحصول على معلومات هامة عن الطرق وتقليل الحوادث بفضل شركة جوجل.

سهولة إحصاء المعلومات عن عدد المرضى مثل تقدير عدد إصابات مرض السكري في العالم والتجهيز الجيد.

مقاومة الامراض الوبائية المنتشرة بسرعة عن طريق الكشف عليها مباشرة ومشاركة المعلومات مثل فيروس كورونا وزيكا.

عمل الأبحاث الإكلينيكية على المرضى وتجارب الأدوية بشكل اسهل واسرع لمحاولة الوصول إلى نتائج أسرع.

العيوب

تعتبر البيانات أكثر المصادر قيمة على الكوكب حتى أكبر قيمة من البترول. ولكن تم استغلال البيانات في تفسير أفكار وعقائد الناس مثل استخدامها في الانتخابات الأمريكية الأخيرة التي فاز فيها ترامب. واستخدامها ايضًا في البريكست.

وتعمل خوارزميات متعددة على التعرف على الأشخاص أكثر من أشد الناس معرفة بهم. حيث من 10 إعجابات يمكن التعرف عليك أكثر من زميل عملك. ومن 150 إعجاب يمكن المعرفة عنك أكثر من والديك. ومن 300 لايك يمكن المعرفة عنك أكثر مما يعرفه شريكك.

يتضح أن العالم في مقمة عصر فلسفة البيانات ولكن التطبيق من العدم سيظل جدالًا واسعًا حتى وإن تم تطبيقه بشكل لا إرادي.

مصادر

singularity hub

كيف تستفيد من علم البيانات على خطى الشركات الكبرى؟

مما لا شك فيه أن استخدام البيانات أصبح أمرًا في غاية الأهمية في هذا العصر، وغالبًا لن تجد مؤسسة إلا ولديها كمية ضخمة من البيانات عن العملاء. تستفيد هذه الشركات من البيانات لفهم احتياجات العملاء بشكل أكبر فإذا كنت رائد أعمال أو صاحب شركة، فكيف يمكنك الاستفادة من علم البيانات على غرار أكبر الشركات العالمية؟

ستاربكس: استخدام التخصيص

من المعروف أن التخصيص أو التسويق الشخصي والذي يهدف إلى عرض منتج فريد لكل عميل؛ قد أصبح له تاثيرٌ كبيرٌ في العصر الحديث. لأنه يعني خدمة أسرع ، وخيارات ذات صلة أكثر، وتجارب تسوق أفضل. وتُعتبر ستاربكس في مقدمة الشركات التي تستخدم تحليل بيانات العملاء. 

قبل الوصول إلى مكان الطلب ستجد اقتراحات مناسبة لك حسب شخصيتك وطلباتك السابقة أثناء تواجدك في المكان. مما يساعد على سرعة تحضير الطلبات وسرعة الخدمة، خاصة في الأوقات المزدحمة. فكيف تقوم الشركة بذلك؟

تقدّم الشركة هدايا وخصومات لطلبات العملاء من خلال التطبيق الخاص بها. وتستخدم بيانات هذه الطلبات من أجل التعرف على متطلبات العملاء، ولإطلاق حملة تسويق أكثر ارتباطًا بهم، ولتحديد المناطق الجغرافية الهامة، وأيضًا لتحديث قائمة الطلبات مستقبلًا.

فإذا كنت تفكر في إنشاء مطعم أو محل لتقديم المشروبات. فمن الممكن أن تستفيد من هذه التجربة بالتعرف على العملاء بشكل أكبر، ومعرفة ما يفضلونه، ومعرفة آرائهم في الخدمة التي تقدمها. ومن ثم العمل على التحسين والتطوير الدائم. 

شركة بيربري: تطبيق الهاتف مستشار العميل

هي علامة تجارية بريطانية للملابس. وهي تستخدم البيانات لتحسين الأداء والمبيعات وإرضاء العملاء. وذلك من خلال تطبيق الهاتف، حيث تطلب الشركة من العملاء مشاركة البيانات مقابل هدايا وخصومات. ومن خلال هذه البيانات يحصل العملاء على اقتراحات للشراء من خلال مسؤولي المبيعات داخل الفروع باستخدام تاريخ الشراء الخاص بهم. ويعطيهم تطبيق الهاتف علاوة على ذلك نصائح عند اختيار الملابس والشراء من خلال الإنترنت. 

فإذا كان لديك متجر ملابس خاص بك، فيمكنك استخدام خدمات تطبيقات الهاتف لتتبع رغبات العملاء في اختيار الملابس ومحاولة الوصول إلى ما يرغبون فيه. 

شركة ماكدونالدز: كل الخدمات تصبح أسهل

تعمل شركة ماكدونالدز على تسهيل كل الخدمات. بداية من طرق الدفع للزبائن إلى تقديم أفضل العروض الممكنة، والتي يكون استخدامها حصريُا من خلال التطبيق الخاص بها. وبعد ذلك يجّمع محللو البيانات طلبات كل العملاء ثم يقومون بتحليلها وتقديم العروض المتناسبة مع الطلبات السابقة. 

يستخدم ٣٥٪ من اليابانيين التطبيق لأنه يعرض عليهم اقتراحات قبل التفكير في نوع الطعام.

تستطيع كصاحب شركة استخدام هذه التقنية في عرض أفضل الخدمات لديك على العملاء، وتقديم العروض لهم بما يتناسب مع احتياجاتهم. 

سبوتيفاي: عرض خدمة قد تعجب العملاء قبل طلبها

يقدم سبوتيفاي كل أسبوع لكل مستخدم قائمة خاصة به بناءً على أنشطة سابقة من استماع أو بحث. وتقدم لك المنصة جديد الموسيقى التي قد تنال إعجابك، والتي قد تحاول الوصول إليها عن طريق البحث. وهذا كله ينبثق من الكم الهائل من البيانات التي تجمعها المنصة من حسابات المستخدمين. وقد أطلقت المنصة أيضًا سبوتيفاي للفنانين والتي تسمح للفنانين بمتابعة التحليلات المرتبطة بالمحتوى الذي يقدمونه.

«The north face – ذا نورث فيس»: استخدام التطبيقات في حالة عدم توافر العمالة

ذا نورث فيس هي سلسلة لبيع الملابس الجديدة والمتميزة. عندما تقوم بتحميل التطبيق، تستطيع التحدث مع الهاتف كأنه بائع، وتجيب على بعض الأسئلة. وبناءً على هذه الإجابات، يستطيع التطبيق وضع اقتراحات وإرشادات لما تفكر فيه. 

فإذا كان لديك متجر وأردت استخدام هذه التقنية، فقد ستساعدك كثيرًا، وخاصة في الأوقات التي يقل فيها عدد العمال. 

نيتفليكس

تعتبر من أشهر الشركات التي تستخدم تحليل البيانات، حيث إنها:

  • تعمل على اقتراح أفلام ومسلسلات تتناسب مع شخصية المُشاهد وما شاهده مسبقًا.
  • تحاول التنبؤ بقدرة محتوى أصلي للمنصة على الانتشار بشكل أكبر. وذلك من خلال إطلاق الضوء الأخضر لعرض إعلانات الأفلام قبل نزولها على سبيل المثال، أووضع خطة لتسويق الإنتاج واتخاذ القرارات الخاصة بالبيزنس والتقنية.

فيسبوك

تستخدم شركة فيسبوك علم البيانات في كيفية عرض الصفحة الرئيسية لكل شخص بناءً على اتجاهاته وبحثه السابق. حيث أن ٢٣٪ من الأصدقاء لديهم آراءُ مختلفة. 

وبحسب إحصائيات فيسبوك فإن غالبية المشتركين يشاهدون تقريبا ٢٥٪ من المحتوى المخالف لآرائهم وتحاول فيسبوك الاستفادة من هذه الإحصائيات. 

مصادر

udacity
kolabtree

كيف يساعدنا تعلم الآلة على مقاومة الإرهاب؟

الإرهاب هو استخدام التمييز المقصود والقوة غير القانونية لخلق الرعب بين عامة الناس لتحقيق أهداف دينية أو سياسية. في سنة ٢٠١٩م، نُفذت ١٤٢١ حادثة إرهابية تسببت في قتل ٦٣٦٢ شخص منتشرة بشكل أكبر في جنوب آسيا والشرق الأوسط. ويوجد على موقع «Global Terrorism Dataset – GTD» معلومات عن الأعمال الإرهابية منذ سنة ١٩٧٠م إلى  ٢٠١٨م  بها أكثر من ١٨١ ألف حدث إرهابي. فكيف يساعدنا تعلم الآلة على مقاومة الإرهاب؟

استخدم فريق من الباحثين تعلم الآلة لتوقع واستكشاف الهجمات الإرهابية وتوضح الاختبارات النهائية أن الأنظمة تتنبأ بدقة بالهجمات في المناطق التي تأثرت سابقًا بالإرهاب. ولكن حدوث « black swan – كارثة إرهابية كبرى» لا يمكن توقعها وتنتشر أسرع ما يمكن.

استخدم الباحثون البيانات المتاحة للهجمات التي حدثت من ٢٠٠٢ إلى ٢٠١٦ م في ١٣ منطقة حول العالم.

تستطيع أحد أنظمة الباحثين التنبؤ بالهجمات في غضون أسبوع قبل الحادثة في المناطق التي توجد بها عدد كبير من المناطق التي تعرضت سابقًا للهجمات الإرهابية حيث العراق وجنوب غرب آسيا خطر حدوث هجمات إرهابية يكون بعد ٢٠٠ أسبوع من الحادث الذي سبقه، أما في المناطق الأقل حدوثًا للهجمات فمن المتوقع ٤٠٠ أسبوع لحدوث هجمات بعد آخر هجمة مثل روسيا وشرق أوروبا.  [1]

https://img-cdn.tnwcdn.com/image?fit=1280%2C720&url=https%3A%2F%2Fcdn0.tnwcdn.com%2Fwp-content%2Fblogs.dir%2F1%2Ffiles%2F2021%2F08%2FUntitled-design-2-2.jpg&signature=8abb90e5eac84daa03def3beab2ec611

تناسب طردي وعكسي للهجمات الإرهابية

وقد طرحت الدراسات أن الهجمات الإرهابية تتكرر في نفس المكان حيث يتناسب طرديًا مع عدد منفذي الهجمات الإرهابية وتوفير التكلفة للقيام بالعملية والقيمة التي يحصلون عليها.

وتوقع أيضًا الفريق وجود تناسب عكسي بين احتمالية حدوث الهجمات الإرهابية والكثافة السكانية. حيث تُنفذ العمليات في المناطق الأقل كثافة سكانية، وأيضًا تتناسب عكسيًا مع تحضر المكان حيث صعوبة الوصول إلى الأماكن الحضرية. 

أهم العوامل المؤثرة التي يدرسها علماء تعلم الآلة في دراسة الهجمات الإرهابية

  1. الانتحارية: هل المُقدِم على العمل لغرض انتحاري أم لديه أهدافًا أخرى؟
  2. تحقيق الهدف: هل نجح المخطط الذي أراده الإرهابيون أم لا؟
  3. نوع السلاح الرئيسي الذي تم استخدامه في العمل:
  •  هل أسلحة بيولوجية أم كيميائية؟
  •  يضربون بالأسلحة أم بالمتفجرات؟
  • يستخدمون رصاص حقيقي أم غير حقيقي أم أسلحة بيضاء؟
  • يستخدمون مركبات أم سيارات مفخخة؟
  1. المنطقة: أمريكا الشمالية وأمريكا الوسطى وأمريكا الجنوبية وجنوب غرب آسيا وجنوب آسيا ووسط آسيا وأوروبا وشرق أوروبا والشرق الأوسط وشمال أفريقيا والصحراء الأفريقية وأستراليا وأوقيانوسيا. 
  2. النوع: حيث ينقسم الى عدة أقسام منها ما هو اغتيال أو هجوم مسلح أو خطف أو سرقة أو هجوم على منشأة أم غير معروف. [6]

أهم التقنيات المستخدمة

الشبكة العصبونية والتعلم العميق حيث وصلت دقة التنبؤ بانتحارية الأعمال الإرهابية حاليًا إلى ٩٨٪. ووصلت دقة التنبؤ بالنجاح في تنفيذ العملية إلى ٨٧٪ باستخدام الشبكة العصبونية و٩٣٪ بالتعلم العميق. وتحديد نوع السلاح بدقة ٧٣٪ بالشبكة العصبونية، بينما وصلت إلى ٩٤٪ بالتعلم العميق.

أما في تحديد المنطقة المستهدفة فوصلت دقة الشبكة العصبونية إلى ٨١٪، بينما دقة التعلم العميق ٩٧٪. وفي تحديد نوع الهجوم وصلت دقة الشبكة العصبونية إلى ٧٩٪ والتعلم العميق إلى ٩١٪.

فيتضح من ذلك أن كفاءة هذه التقنيات قوية وتتفوق تقنية التعلم العميق أكثر من الشبكة العصبونية. 

طريقتان لمنع تفاقم العمليات الإرهابية

  1. حماية المنشآت والأفراد وتحقيق الأمان. 
  2. منع الإرهابيين من القيام بمخططهم عن طريق القبض عليهم قبل التنفيذ. [5]

أهم التطبيقات في استخدام تعلم الاّلة في مواجهة الإرهاب

  1. التنبؤ بوقت ومكان الهجمات الإرهابية من خلال محاولة معرفة وسائل التواصل ومعلومات التحويلات المالية المخالفة للقوانين والسفر غير الطبيعي والبحث على الإنترنت. 
  2. التعرف على توجهات الأشخاص للتطرف، حيث أن بعض الشركات تبني أنظمة للتعرف على اتجاه الأشخاص عن طريق الفيديوهات التي يشاهدونها ومحاولة مقابلتها بعرض فيديوهات أخرى تواجه ظاهرة التطرف. 
  3. محاولة التعرف على الإرهابيين، حيث تم تحليل بيانات ٥٥ مليون هاتف شخصي لأشخاص في باكستان سنة ٢٠٠٧م. ولُُوحظ أن  ١٥ ألف شخص في تفكيره أن يصبح إرهابيًا، ولكن هذه العملية قد تكون غير دقيقة وغير مؤكدة وقد تتغير المعلومات من وقت لآخر. [5]

أهم التحديات التي تواجه العلماء في استخدام تعلم الآلة في مواجهة الإرهاب

  1. مشاكل متعلقة بحقوق الإنسان، حيث لا يوجد قانون دولي يُمّكن من مراقبة جميع الأفراد، ووضعهم على اختبارات الذكاء الاصطناعي. 
  2. تجميع البيانات قد يكون عشوائيًا وغير دقيقًا. 
  3. انعدام الأمان في استخدام البيانات، حيث من الممكن بيع البيانات لجهة أخرى. 
  4. انعدام الشفافية. 
  5. عدم وجود معايير أساسية مضبوطة. 
  6. الشك وعدم التأكد والتحايل على معرفة أمور شخصية و استغلالها.

مصادر

[1] neural

[2] science advances

[3] hindawi

[4] tech xplore

[5] التحالف الإسلامي العسكري لمحاربة الإرهاب

[6] IJACSA

Exit mobile version