Application of Artificial Intelligence in the Management of Climate Change-Related Health Issues in Africa: A Review

تخيل أن الأرض عبارة عن لعبة فيديو ضخمة ومعقدة، حيث يكون الطقس هو الشخصية الرئيسية. أحياناً، تصبح هذه الشخصية شديدة الحدة، فترفع درجة الحرارة، أو تغرق الخريطة بالفيضانات، أو تغير القواعد بسرعة تجعل اللاعبين يكافحون لمواكبتها. في العالم الحقيقي، هذه "الأخطاء البرمجية" (Glitches) هي ما نسميه بتغير المناخ. عندما يصبح الطقس جامحاً، فإنه لا يكتفي بتدمير المحاصيل أو إغراق المدن فحسب؛ بل يجعل الناس أيضاً يمرضون. فهو يساعد الحشرات الصغيرة غير المرئية مثل البعوض على نشر الأمراض بشكل أسرع، ويجعل الهواء الذي نتنفسه أصعب على رئاتنا.

ولمواجهة ذلك، يستخدم العلماء مساعداً رقمياً فائق الذكاء يُسمى "الذكاء الاصطناعي" (AI). فكر في الذاء الاصطناعي كأنه محقق خارق القدرة يمكنه قراءة ملايين الأدلة في وقت واحد — مثل درجة الحرارة، والمطر، وكيفية تحرك الناس — ليتنبأ بمكان حدوث الأزمة الصحية التالية قبل أن تبدأ حتى. وبينما ينشغل هذا المحقق بحل الألغاز في جميع أنحاء العالم، يبقى سؤال كبير: هل يقوم بنفس العمل الشاق في أفريقيا، حيث يتغير المناخ بسرعة وتكون التحديات الصحية أكثر إلحاحاً؟ هذه هي قصة دراسة جديدة ذهبت للبحث عن تلك الإجابة.

---

التفاوت الكبير بين المحققين

قرر فريق من الباحثين لعب لعبة "أوجد الفروق" بين كيفية استخدام بقية العالم للذكاء الاصطناعي لمحاربة الأمراض المرتبطة بالمناخ، وبين كيفية قيام أفريقيا بذلك. لم يكتفوا بالتخمين؛ بل استخدموا طريقة خاصة تسمى "توليف المعرفة الاصطناعية" (Synthetic Knowledge Synthesis). تخيل هذا الأمر كأنه أمين مكتبة آلي ضخم يمسح آلاف الكتب والمقالات، ويصنفها حسب سمات ملونة، ويرسم خريطة لما يتحدث عنه الجميع. لقد بنوا خريطتين منفصلتين: واحدة للعالم أجمع (مجموعة الأدبيات العالمية) وأخرى لأفريقيا فقط (مجموعة الأدبيات الأفريقية).

عندما نظروا إلى الخريطة العالمية، وجدوا ساحة لعب عالية التقنية. كان الباحثون في كل مكان يستخدمون الذكاء الاصطناعي للقيام بأشياء معقدة للغاية. كانوا يبنون توائم رقمية للمحيطات لتتبع درجات حرارة البحر، ويستخدمون الكاميرات لعد جزيئات تلوث الهواء، وحتى دراسة كيف تؤثر بيئة حياة الشخص بأكملها (ما يسمى بـ "الإكسبوزوم") على صحته على المدى الطويل. كان الأمر كما لو أن الفريق العالمي يستخدم سيارة سباق "فورمولا 1" للتنقل في المسار، مع التركيز على الدقة، والتنبؤات المستقبلية، وحل الألغاز الكبيرة والمعقدة مثل أمراض القلب والصحة العقلية.

ثم نظروا إلى الخريطة الأفريقية، وكانت الصورة مختلفة تماماً. وجد الباحثون أن العمل الذي يتم هناك حيوي ولكنه أكثر تركيزاً على البقاء المحلي المباشر. كان البحث الأفريقي مركزاً بشدة على استخدام الذكاء الاصطعي لفرز (Triage) أمراض معدية محددة مثل الملاريا، وفيروس نقص المناعة البشرية (HIV)، والسل، وللمساعدة في الأمن الغذائي. لم يكن الأمر يتعلق ببناء نماذج عالمية معقدة بقدر ما كان يتعلق باستخدام "التعلم الآلي الخاضع للإشراف" (Supervised Machine Learning) — وهو نوع من الذكاء الاصطناعي يتعلم من الأمثلة — لحل المشكلات العاجلة والتفاعلية.

العقبات: لماذا لا تستطيع سيارة السباق القيادة؟

وجدت الدراسة فجوة كبيرة بين الخريطتين. فبينما كان بقية العالم يسبق بخطوات باستخدام أدوات متقدمة، كانت أفريقيا تواجه عقبات خطيرة تمنع "المحقق الخارق" من العمل بالسرعة القصوى. يشير المؤلفون إلى ثلاثة مسببات رئيسية:

1. "عجز الحوسبة": تخيل محاولة تشغيل حاسوب خارق على بطارية تنفد باستمرار. غالباً ما تفتقر أفريقيا إلى الحواسيب القوية ومراكز البيانات اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة هذه.
2. صوامع البيانات (Data Silos): هذا يشبه امتلاك مكتبة حيث تكون جميع الكتب مغلقة في غرف منفصلة بدون مفاتيح. البيانات الصحية في أفريقيا غالباً ما تكون مشتتة، أو غير متصلة، أو عالقة في ملفات ورقية، مما يجعل من الصعب على الذكاء الاصطناعي التعلم من الصورة الكبيرة.
3. عدم استقرار الطاقة: لا يمكنك تشغيل محقق عالي التقنية إذا كانت الأضواء تومض باستمرار. فالكهرباء غير المستقرة تجعل من الصعب تشغيل الأدوات الرقمية، خاصة في المناطق الريفية.

ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي (إذا أصلحنا الطرق)

رغم هذه العقبات، تقترح الورقة البحثية إمكانيات مثيرة لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي في أفريقيا إذا قمنا بإصلاح البنية التحتية. لم يكتفِ الباحثون بسرد المشكلات؛ بل رسموا "خارطة طريق" للمستقبل. إليكم بعض الأفك de الإبداعية التي وجدوها يمكن أن تنجح:

• البلورة الساحلية: يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام بيانات الأقمار الصناعية للتنبؤ بموجات المد والعواصف وارتفاع مستويات سطح البحر، ليعمل مثل "البلورة السحرية" للمدن الساحلية للاستعداد للفيضانات قبل حدوثها.
• متنبئ الملاريا: من خلال دمج بيانات الطقس مع صور الطائرات بدون طيار (الدرونز) لأماكن تكاثر البعوض، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بتفشي الملاريا قبل أسابيع من حدوثه. وهذا سيسمح للعاملين الصحيين بتوزيع الناموسيات والأدوية قبل أن يمرض الناس، بدلاً من الاندفاع للمساعدة بعد وقوع الإصابات.
• رادار الأمن الغذائي: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار المحلية للكشف عن العلامات المبكرة لنقص الغذاء أو ارتفاع الأسعار، ليعمل كنظام إنذار مبكر للجوع.
• الطبيب الرقمي: في المناطق التي يوجد فيها عدد قليل جداً من المتخصصين، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في قراءة الأشعة السينية أو عينات الدم (مثل البحث عن الملاريا في قطرة دم) بدقة عالية، مما يمنح العيادات النائية قدرات مستشفى رفيع المستوى.

الخلاصة

تخلص الدراسة إلى أنه بينما تقوم أفريقيا بعمل مهم، إلا أن هناك فجوة هائلة بين ما هو قادر عليه العالم باستخدام الذكاء الاصطناعي وما يحدث فعلياً على أرض الواقع في أفريقيا. ويرى المؤلفون أن هذا ليس بسبب نقص الموهبة لدى العلماء الأفارقة، بل لأن الأساس مهتز. فبدون إصلاح الأساسيات — مثل الكهربة الموثوقة، والإنترنت الأفضل، ومراكز البيانات المحلية — تواجه القارة خطر التخلف عن الركب، واكتفاء استهلاك التكنولوجيا التي يصنعها الآخرون بدلاً من ابتكار حلولها الخاصة.

تقترح الورقة أنه لكي نحمي الصحة العامة حقاً، يجب أن يتغير توجه التمويل الدولي. فبدلاً من مجرد إرسال الأموال للأبحلت العامة، نحن بحاجة إلى الاستثمار في "السباكة" (البنية التحتية) للعالم الرقمي في أفريقيا. إذا تمكنا من إصلاح مشاكل الطاقة والبيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتحول من مجرد أداة فاخرة إلى شريان حياة، يساعد أفريقيا على التنبؤ بالكوارث الصحية المرتبطة بالمناخ ومنعها قبل وقوعها. وحتى ذلك الحين، تظل الفجوة بين المحقق العالمي عالي التقنية والواقع المحلي واسعة، وإغلاق هذه الفجوة هو الخطوة الأهم نحو مستقبل أكثر صحة.