أداة ذكاء اصطناعي تتنبأ بسوء تغذية الأطفال الحاد قبل 6 أشهر من الإصابة

توصل فريق من جامعة جنوب كاليفورنيا، بالتعاون مع وزارة الصحة الكينية،  إلى نموذج التعلم الآلي، الذي يستخدم البيانات الصحية السريرية وصور الأقمار الصناعية للتنبؤ باتجاهات سوء التغذية في جميع أنحاء البلاد.

وبحسب موقع "News medical" يمكن لأداة الذكاء الاصطناعي  الجديدة، التنبوء بسوء التغذية الحاد لدى الأطفال لمدة تصل إلى ستة أشهر مقدمًا، بما يساعد في مكافحة هذه الحالة في كينيا وفي جميع أنحاء أفريقيا، حيث يرتبط ما يقرب من نصف الوفيات بين الأطفال دون سن الخامسة بنقص التغذية الحاد، معظمهم في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل ، وفقًا لمنظمة الصحة العالمية.

وفقًا لمسح الصحة الديموغرافية في كينيا لعام 2022، يعاني 5% من الأطفال في كينيا من سوء التغذية الحاد، وهو مستوى يعتبر مصدر قلق على الصحة العامة، وتقول الباحثة الرئيسية لورا فيرجسون، إن الهدف  من تلك الاداة، هو تزويد السلطات الصحية بالتحذيرات المبكرة التي تدعم الاستجابات الفعالة للوقاية والعلاج.

وتم تصميم الأداة للتنبؤ بسوء التغذية في مختلف المقاطعات في كينيا، وإعداد استراتيجيات الوقاية والعلاج ، ولإجراء هذه التوقعات، يستخرج النموذج البيانات من نظام برمجيات معلومات الصحة المحلية التابع للحكومة،  ويجمعها مع صور الأقمار الصناعية لتحديد المكان والزمان اللذين من المرجح أن يحدث فيهما سوء التغذية.

وعلى عكس النماذج التقليدية التي تعتمد فقط على الاتجاهات التاريخية، تدمج أداة الذكاء الاصطناعي هذه البيانات السريرية من أكثر من 17 ألف منشأة صحية كينية، والتى حققت نسبة دقة بلغت 89% للتنبؤات لمدة شهر واحد و86% دقة على مدى ستة أشهر، وهو ما يمثل تحسناً كبيراً مقارنة بالنماذج الأساسية.
وأوضحت فيرجسون أن الأداة يمكنها أيضًا دمج البيانات المتاحة للجمهور، حول النباتات الزراعية المشتقة من صور الأقمار الصناعية في النموذج، للإشارة إلى مصادر الغذاء المتاحة.

وبفضل النتائج التي تم التوصل إليها في كينيا، يأمل الباحثون أن يتم تكييف الأداة لاستخدامها في ما يقرب من 125 دولة أخرى تستخدم أيضًا DHIS2 - ، وخاصة في 80 دولة منخفضة ومتوسطة الدخل حيث يظل سوء التغذية السبب الرئيسي لوفيات الأطفال.
ومن خلال استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على البيانات، يمكننا التقاط علاقات أكثر تعقيدًا بين متغيرات متعددة تعمل معًا لللمساعدة في التنبؤ بسوء التغذية بشكل أكثر دقة .