Abdullah Almutawa is one of Kuwait’s foremost experts on artificial intelligence and machine learning, and he uses his skills to help people in the medical field. Almutawa earned a doctorate in Computer Artificial Intelligence from Syracuse University in Syracuse, New York, in 1999. Following graduation, he joined the Computer Engineering Department at Kuwait University, where he still serves as an associate professor. Almutawa is also a recognized expert in artificial intelligence and ethics and recently served on an intergovernmental committee that drafted recommendations on the ethics of artificial intelligence adopted by the United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization (UNESCO) in November 2021.
قال المطوع إن “الذكاء الاصطناعي موضوع واسع”. وبينما قد يبدو معقدًا، فإن الذكاء الاصطناعي يعتمد في الواقع على افتراض بسيط. وأوضح أن “ما نفعله هو محاولة تقليد السلوك الذكي لأي نوع حي… والبشر هم على قمة الهرم”. وفي الوقت الذي تطور فيه الكائنات العضوية، مثل البشر، ذكاءً طبيعيًا، فإنه يمكن للآلات تطوير الذكاء الاصطناعي. والمطوع هو أيضًا متخصص في تعلم الآلة Machine Learning، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستخدم البيانات والخوارزميات لتدريب الآلات.
يتعلم البشر عادة من الأمثلة، وتعلم الآلة يقلد هذه العملية. إذ يغذي متخصصون مثل المطوع الآلات بالآلاف من الأمثلة الجيدة والسيئة. في البداية، يخبر الباحثون الآلة أيًا من الأمثلة هي الجيدة وأيًا منها سيئة. في النهاية، “تتعلم” الآلة كيف تميّز ذلك بنفسها. ومع تلقيم الآلة المزيد والمزيد من الأمثلة، يتحسن أداؤها.
These methods can be applied in dozens of fields, from retail to agriculture. Almutawa has made a career using his knowledge of artificial intelligence and machine learning in the medical field.
A Career of Helping People
أتاح العمل في مجال الطب للمطوع أن يجمع بين مهاراته واهتماماته ورغبته في مساعدة الناس، وكما يقول، فقد وضع ذلك هدفًا نصب عينيه منذ بداية حياته المهنية. تمحورت إحدى الأوراق البحثية الأولى التي نشرها في وقت مبكر من حياته المهنية حول استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة المرضى الذين يعانون ضعفَ السمع. وشمل أحد أحدث مشاريع المطوع البحثية تطوير نظام يستخدم إشارات تخطيط كهربية الدماغ (EEG) لمساعدة المرضى الذين أدخلوا المستشفيات والموصولين بأجهزة التنفس الاصطناعي على التعبير عن أنفسهم. وأعرب المطوع عن أمله في أن “يكتشف هذا [الكشف التلقائي عن المشاعر] عما إذا كانوا يشعرون بالمـلـل أو بالـسـعـادة أو بالحزن أو بالاشـمـئزاز أو بـالإحبـاط … لأنه يـقرأ الإشـارات مبـاشـرة من أدمغتهم”.
One of Almutawa’s latest projects involves using these computer engineering skills and technologies with the application to the medical field to analyze COVID-19 cases admitted to Kuwait hospitals. The study will help to identify and protect high-risk patients at the earliest stages of the disease.
Applying AI and Machine Learning to COVID-19
اعتبارًا من عام 2020، قاد المطوع فريقًا من الباحثين الذين استخدموا أساليب تعلم الآلة لتحليل تسلسل جينوم مرضى كوفيد-19وتاريخهم الطبي ونتائجهم. عن ذلك قال “من خلال ملاحظاتنا الرصدية، قد يكون في العائلة نفسها شخص في وحدة العناية المركزة وآخرون لم يحتاجوا إلى مثل هذه الرعاية الطبية… ونود الاستفادة من هذه المعلومات”. وبتحليل البيانات من مثل هذه الحالات، شرع فريق البحث في تحديد سبب إصابة بعض المرضى بحالات أكثر خطورة من كوفيد-19 من غيرهم. وحصل الفريق على الدعم من مؤسسة الكويت للتقدم العلمي (KFAS) لإجراء أبحاثهم.
They used two approaches: First, the team took sequenced data from COVID-19 patients held in an international repository and applied machine learning methods to re-analyze it. This approach produced some interesting findings regarding the origin of the coronavirus.
لكن المطوع قال إن أهم إنجازات الفريق جاءت من مسارهم الثاني عندما جمعوا بيانات من مرضى كوفيد-19 أدخلوا إلى وحدة العناية المركزة في مستشفى جابر في الكويت. وقال: “لقد جمعنا بيانات نحو 400 مريض دخلوا وحدة العناية المركزة، وأدخلنا كامل معلومات تاريخهم الطبي في نظامنا لتعلم الآلة”.
استخدمت الآلة بيانات هذه الحالات من المرضى وتاريخهم الطبي لمساعدة الفريق على تحديد الفئات المختلفة. ومن ثم يمكن استخدام هذه الفئات لفرز المرضى في المستقبل بناءً على احتمال أن يكونوا عرضة بعد الإصابة بكوفيد-19 لتطوير الحالة الحرجة من المرض. وأوضح المطوع أنه من خلال فرز هذه الفئات “يمكننا [اتخاذ] قرارات حاسمة بشأن احتمال إدخال المريض إلى المستشفى من عدمه فيما بعد”.
Almutawa said that the information could be used to develop an app or a website that people could visit after testing positive with COVID-19. The app would ask targeted questions about risk factors and your medical history. Then it would use that information to gauge whether a patient should be admitted to the hospital for early treatment or if they are likely to have a minor case without further intervention. If the system recognizes that a person is at high risk for a critical case, they could receive treatment immediately rather than wait for their symptoms to worsen.
يمكن لهذه التكنولوجيا أن تنقذ الأرواح وتُجنب إغراق المستشفيات بمرضى من غير المرجح أن تتطور أعراضهم إلى حالة حرجة. ويأمل فريق البحث، كما يقول المطوع، أن تكون النتائج التي توصلوا إليها “جزءًا من الحل العالمي للجائحة”، وأن تلهم مسارات جديدة لمزيد من البحث في مجال التقاطع بين علوم الحاسوب والطب.
According to Almutawa, artificial intelligence and machine learning provide an excellent merging of the engineering, technical, and medical fields to help numerous people.
By Marianne Dhenin