في قاعة محاضرات بإحدى كليات الطب في العالم العربي، يجلس طلاب يتعلمون كيف يقرأون صورة أشعة، وكيف يميّزون بين الظلال الدقيقة التي قد تشير إلى مرض خفي.
هذا المشهد، الذي ظلّ لعقود جوهر التدريب الطبي، لم يعد كما كان. ففي الوقت نفسه، وفي مختبرات رقمية لا تُرى، تقرأ خوارزميات الذكاء الاصطناعي آلاف الصور خلال ثوانٍ، وتلتقط أنماطاً تتجاوز حدود الإدراك البشري.
هنا، لا يعود السؤال: مَن الأدق؟ بل يتغيّر السؤال إلى ما هو أعمق: ماذا نُعلّم الطبيب اليوم... ليبقى له دور غداً؟
بسبب التحسينات المستمرة في تكنولوجيا النقل ، يسافر الناس على نطاق واسع أكثر من أي وقت مضى. على الرغم من أن هذا الارتباط المعزز بين البلدان البعيدة يأتي بفوائد عديدة ، إلا أنه يشكل أيضًا تهديدًا خطيرًا لمكافحة الأمراض والوقاية منها. عندما يسافر البشر المصابون إلى مناطق خالية من العدوى الخاصة بهم ، فقد ينقلون العدوى عن غير قصد إلى السكان المحليين ويسبب تفشي الأمراض. حدثت هذه العملية بشكل متكرر عبر التاريخ. تشمل بعض الأمثلة الحديثة تفشي مرض السارس في عام 2003 ، جائحة إنفلونزا H1N1 في عام 2009 ، وعلى الأخص جائحة COVID-19 المستمر.
يعتمد تحديد الهجرة البشرية المدفوعة بتغير المناخ ، وانتشار COVID-19 ، والاتجاهات الزراعية ، والمشاكل الاجتماعية والاقتصادية في المناطق المجاورة على البيانات - فكلما زاد تعقيد النموذج ، زادت البيانات المطلوبة لفهم هذه الظواهر الموزعة مكانيًا. ومع ذلك ، غالبًا ما تكون البيانات الموثوقة باهظة الثمن ويصعب الحصول عليها ، أو قليلة جدًا للسماح بالتنبؤات الدقيقة
بعد سلسلة من الدراسات حول فسيولوجيا تلال النمل الأبيض وتكوينها على مدى العقد الماضي ، طور باحثون في كلية هارفارد جون أ.بولسون للهندسة والعلوم التطبيقية نموذجًا رياضيًا للمساعدة في شرح كيفية بناء النمل الأبيض لتلالهم المعقدة.
استخدم العلماء الموجات الزلزالية ، المرتبطة عادةً بالزلازل ، لتطوير قانون عالمي لقياس حاسة اللمس. استخدم فريق بقيادة باحثين في جامعة برمنغهام موجات رايلي لإنشاء أول قانون تحجيم لحساسية اللمس. نُشرت النتائج في Science Advances.
