تهدف إلى الدقة

يقول الباحثون إن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يمكن أن يعززوا مراجعة الأقران العلمية

حيث اجتاحت جائحة COVID-19 العالم، قام الباحثون بنشر مئات الأوراق كل أسبوع للإبلاغ عن النتائج التي توصلوا إليها - والعديد منها لم يخضع لعملية مراجعة شاملة من قبل الأقران لقياس موثوقيتها.

في بعض الحالات ، أثرت الأبحاث التي لم يتم التحقق من صحتها بشكل كبير على السياسة العامة ، كما حدث عندما أبلغ فريق فرنسي عن شفاء مرضى COVID بمزيج من هيدروكسي كلوروكين وأزيثروميسين. تم نشر هذا الادعاء على نطاق واسع ، وسرعان ما تم وصف هذه الأدوية للمرضى الأمريكيين بموجب تصريح للاستخدام في حالات الطوارئ. ومع ذلك ، فإن المزيد من الأبحاث التي شملت أعدادًا أكبر من المرضى قد ألقت شكوكًا جدية بشأن هذه الادعاءات.

مع إصدار الكثير من المعلومات المتعلقة بـ COVID كل أسبوع ، كيف يمكن للباحثين والأطباء وواضعي السياسات مواكبة ذلك؟ 

في تعليق نُشر هذا الأسبوع في طبيعة التكنولوجيا الحيوية، العالم Tudor Oprea ، الحاصل على درجة الدكتوراه من جامعة نيو مكسيكو ، وزملاؤه ، وكثير منهم يعملون في شركات الذكاء الاصطناعي (AI) ، يؤكدون أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لديهما القدرة على مساعدة الباحثين في فصل القمح عن القشر.

تشير أوبرا ، أستاذة الطب والعلوم الصيدلانية ورئيس قسم المعلوماتية الانتقالية بجامعة الأمم المتحدة ، إلى أن الشعور بالإلحاح لتطوير لقاح وابتكار علاجات فعالة لفيروس كورونا قد دفع العديد من العلماء إلى تجاوز عملية مراجعة النظراء التقليدية من خلال نشر "المطبوعات المسبقة" ”- النسخ الأولية لعملهم - على الإنترنت.

بينما يتيح ذلك النشر السريع للنتائج الجديدة ، تقول أوبرا: "تأتي المشكلة عندما تظهر ادعاءات حول عقاقير معينة لم يتم التحقق من صحتها تجريبياً في عالم ما قبل الطباعة". من بين أمور أخرى ، قد تدفع المعلومات السيئة العلماء والأطباء إلى إضاعة الوقت والمال في مطاردة الخيوط العمياء.

يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تسخير قوة الحوسبة الهائلة للتحقق من العديد من الادعاءات التي يتم تقديمها في ورقة بحثية ، كما يشير المؤلفون ، وهم مجموعة من الباحثين من القطاعين العام والخاص من الولايات المتحدة والسويد والدنمارك وإسرائيل وفرنسا ، المملكة المتحدة وهونغ كونغ وإيطاليا والصين بقيادة جيريمي ليفين ، رئيس منظمة ابتكار التكنولوجيا الحيوية ، وأليكس زافورونكوف ، الرئيس التنفيذي لشركة InSilico Medicine.

تقول أوبرا: "أعتقد أن هناك إمكانات هائلة هناك". "أعتقد أننا على أعتاب تطوير أدوات من شأنها أن تساعد في عملية مراجعة الأقران."

على الرغم من أن الأدوات لم يتم تطويرها بشكل كامل ، "لقد اقتربنا حقًا ، حقًا ، من تمكين الأنظمة الآلية من استيعاب الكثير من المنشورات والبحث عن التناقضات" ، كما يقول. "لست على علم بأي نظام من هذا القبيل موجود حاليًا ، لكننا نقترح أن يصبح هذا النظام متاحًا بتمويل كافٍ."

يقول أوبرا إن التنقيب عن النص ، حيث يقوم الكمبيوتر بتمشيط ملايين الصفحات من النص بحثًا عن أنماط محددة ، كان بالفعل "مفيدًا للغاية". "نحن نحرز تقدمًا في ذلك."

منذ انتشار وباء COVID ، استخدم أوبرا نفسه طرقًا حسابية متقدمة للمساعدة في تحديد الأدوية الحالية ذات النشاط المضاد للفيروسات المحتملة ، والتي تم انتقاؤها من مكتبة تضم الآلاف من المرشحين.

يقول: "نحن لا نقول إن لدينا علاجًا لنقص مراجعة الأقران ، لكننا نقول إن العلاج في متناول اليد ، ويمكننا تحسين طريقة تنفيذ النظام حاليًا". "في أقرب وقت من العام المقبل ، قد نتمكن من معالجة الكثير من هذه البيانات والعمل كمصادر إضافية لدعم عملية مراجعة الأقران."