د باسم رفعت يكتب: الذكاء الإصطناعي وثورة العلوم البيطرية بين التطبيقات والآفاق المستقبلية

معهد بحوث الصحة الحيوانية- معمل بيطري أسيوط- مركز البحوث الزراعية- مصر

العناوين

• مقدمة عن الذكاء الاصطناعي
• تاريخ الذكاء الاصطناعي
• تقنيات الذكاء الاصطناعي في علوم الحيوان والطب البيطري

1. التعلم الآلي) (Machine Learning في النمذجة التنبؤية واتخاذ القرار:

• التعلم الخاضع للإشراف Supervised learning
• التعلم غير الخاضع للإشراف Unsupervised learning
• التعلّم المعزز  Reinforcement learning

2. التعلم العميق (Deep Learning – DL) للتعرف المتقدم على الأنماط ودعم القرار:
3. الرؤية الحاسوبية في علوم الحيوان والطب البيطري:

• أهم استخدامات تقنية الرؤية الحاسوبية
• أهم تطبيقات الرؤية الحاسوبية

4. معالجة اللغة الطبيعية في علوم الحيوان والطب البيطري

• أبرز تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية

5. الروبوتات في علوم الحيوان والطب البيطري

• أشهر التطبيقات الروبوتية

6. الذكاء الاصطناعي الطرفي في علوم الحيوان والطب البيطري:

آفاق مستقبلية واتجاهات البحث

1. تعزيز اكتشاف الأمراض وتشخيصها:
2. تشخيص الأمراض
3. مراقبة الأمراض الحيوانية المنشأ

علم الأوبئة والمراقبة

1. تطوير نماذج الأمراض
2. التلقيح الاصطناعي
3. تقييم المريض، العلاج والتقييم
4. الطب الشخصي وخطط العلاج المخصصة
5. الزراعة الدقيقة وإدارة الثروة الحيوانية
6. التقدم في علم الوراثة والجينوم
7. النانوتكنولوجيا في الطب البيطري
8. التطبيقات الحديثة في علاج الأمراض المزمنة
9. الذكاء الاصطناعي في رعاية الحيوان والأخلاقيات
10. التعليم والتدريب البيطري بمساعدة الذكاء الاصطناعي

• الآفاق والتحديات المستقبلية:
• ما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي ثورة فعلا:

المقدمة:   

يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي (AI) إلى مجموعة شاملة من التقنيات التي تمكّن الآلات من محاكاة الذكاء البشري. يشمل هذا المجال فروعًا متعددة مثل التعلم الآلي (Machine Learning – ML)، والتعلم العميق (Deep Learning – DL)، ومعالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing – NLP)) والرؤية الحاسوبية. (Computer Vision –CV) وقد أحدثت هذه القدرات ثورة في العديد من القطاعات عبر إدخال أنظمة قادرة على امتصاص البيانات، وتحديد الأنماط، ودعم اتخاذ القرار بدقة غير مسبوقة ^{. [1-2]}

في مجالات علوم الحيوان والطب البيطري، حيث تكون البيانات معقدة وضخمة ومجزأة، يوفر الذكاء الاصطناعي أدوات قوية لمعالجة هذه البيانات واستخلاص المعرفة منها. أدى تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى إحداث تغييرات كبيرة في العلوم الحياتية والزراعية، إذ أصبحت قادرة على تحليل البيانات المعقدة والتنبؤ بالأداء والإنتاجية وتشخيص الأمراض بدقة عالية . ^[1-2]

ورغم إمكاناته الكبيرة، تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي في علوم الحيوان تحديات مهمة، منها جودة البيانات وتباينها بين الأنواع البيولوجية والبيئات المختلفة، إضافةً إلى قضايا التفسير الأخلاقي والشفافية في اتخاذ القرار، إذ تعمل بعض النماذج كـ “صندوق أسود” يصعب فهم آلية اتخاذها للنتائج. لذلك، تُعد قابلية تفسير النماذج ومعايير الأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي من القضايا المركزية في تطبيقه العملي في الطب البيطري ^[1-2].

تاريخ الذكاء الاصطناعي:

​تم تطوير التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي في العقد الماضي، إلا أن المفاهيم والأفكار كانت موجودة منذ 70 عامًا على الأقل. في أواخر الأربعينيات وأوائل الخمسينيات، تم تقديم المفاهيم الأولى للذكاء الاصطناعي إلى المجتمع العلمي. ربما كان عالم الحاسوب البريطاني آلان تورينج هو الأكثر شهرة كونه من الأوائل الذين قدموا مفهوم أجهزة الكمبيوتر التي تؤدي مهامًا ذكية في عام 1950. صاغ جون مكارثي مصطلح الذكاء الاصطناعي في عام 1955.

بعض التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي كانت قيد العمل في السنوات العشر الماضية، ولكن تطبيق بعض المفاهيم والأفكار كان موجودًا منذ 70 عامًا على الأقل. تم التحقيق في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف في النصف الثاني من القرن العشرين، ولكن كان هناك القليل من التقدم فيما يتعلق بنطاق تطبيقه واستخدامه بسبب القيود في أداء الكمبيوتر. ​​ومع ذلك، مع الزيادة الهائلة في قوة معالجة الكمبيوتر التي حدثت منذ مطلع الألفية والاستحواذ والرقمنة الجماعية للبيانات، انطلق الذكاء .في مجال الطب البيطري ^[2].   

تقنيات الذكاء الاصطناعي في علوم الحيوان والطب البيطري:

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي قوة محركة مُحدثة للثورة في العديد من المجالات، بما في ذلك علوم الحيوان والطب البيطري. تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين البحث العلمي، وتحسين الإجراءات البيطرية، وتعزيز إدارة القطعان، والارتقاء برعاية الحيوان. وتطوير الإجراءات البيطرية، وتحسين إدارة القطعان، والارتقاء برعاية الحيوان. ^[1-2]

1-التعلم الآلي في النمذجة التنبؤية واتخاذ القرار:

(Machine Learning in predictive modeling and decision-making)

يلعب التعلم الآلي (Machine Learning – ML) دورًا محوريًا في علوم الحيوان والطب البيطري، إذ يوفّر حلولاً قائمة على البيانات للنمذجة التنبؤية، وتحسين الموارد، ودعم اتخاذ القرار. ومن خلال معالجة كميات هائلة من البيانات المنظمة، مثل السجلات الصحية، ومعلومات التكاثر، والمقاييس البيئية، يُمكّن التعلم الآلي من الحصول على رؤى قيّمة تُعزز الكشف عن الأمراض، والمراقبة الصحية، وإدارة الموارد. وتشمل التقنيات الأساسية في التعلم الآلي التعلم الخاضع للإشراف (Supervised learning)، والتعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised learning)، والتعلّم المٌعزز (Reinforcement learning – RL) ولكل منها مساهمته الخاصة في النمذجة التنبؤية واتخاذ القرارات المستنيرة. ^[1-2]

 

أ-التعلم الخاضع للإشراف (Supervised learning): التنبؤ بالنتائج المعروفة من البيانات الموصوفة

يُعد التعلم الخاضع للإشراف تقنية أساسية في التعلم الآلي تُستخدم على نطاق واسع في مهام التنبؤ والتصنيف، وخاصة عندما يكون الهدف تحديد نتائج معروفة بناءً على بيانات الإدخال. ^[1]

ب-التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised learning):

التعلم غير الخاضع للإشراف هو أسلوب في التعلم الآلي تُدرَّب فيه النماذج على بيانات لا تحتوي على تسميات أو تصنيفات محددة مسبقًا. الهدف منه هو الكشف عن الأنماط أو الهياكل أو العلاقات الخفية داخل البيانات. ^[1]

ج-التعلّم المعزز: (Reinforcement learning) تحسين القرارات المتسلسلة في البيئات الديناميكية

التعلّم المعزز (RL) هو نوع من التعلم الآلي يتعلم فيه “الوكيل (Agent) ” اتخاذ قرارات من خلال التفاعل مع بيئة معينة لتحقيق أقصى كفاءة تراكمية. وعلى خلاف التعلم الخاضع للإشراف الذي يعتمد على البيانات الموصوفة، يستخدم التعلم المعزز أسلوب التجربة والخطأ لاكتشاف السياسات المثلى لاتخاذ القرارات المتتابعة. يُعد هذا النهج مفيدًا جدًا في البيئات الديناميكية التي تتغير ظروفها بمرور الوقت ويكون للإجراءات فيها آثار طويلة المدى.

2-التعلم العميق (Deep Learning – DL) للتعرف المتقدم على الأنماط ودعم القرار:

(Deep Learning for advanced pattern recognition and decision support)

يُعد التعلم العميق فرعًا من فروع الذكاء الاصطناعي يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) artificial neural networks لمعالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات المعقدة، بطريقة تحاكي عمل الدماغ البشري.

وفي مهام مثل التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing (NLP) والنمذجة التنبؤية، كما إنه يلغي الحاجة إلى الاستخلاص اليدوي للخصائص، إذ يتيح للآلات تعلم التمثيلات مباشرة من البيانات الأولية . ^[1-3]

3-الرؤية الحاسوبية في علوم الحيوان والطب البيطري:

 (Computer Vision in animal and veterinary science)

أصبحت الرؤية الحاسوبية Computer Vision (CV) تقنية تحولية في مجال علوم الحيوان والطب البيطري، حيث تتيح المراقبة الآلية وغير التداخلية في الوقت الحقيقي للحيوانات باستخدام تحليل متقدم للصور والفيديو.

من أهم استخدامات هذه التقنية مثل:

• اكتشاف الأمراض
• تقييم السلوك
• الزراعة الحيوانية الدقيقة (PLF) precision livestock farming
• تحسين الأمن الحيوي.

وتستخدم الرؤية الحاسوبية خوارزميات التعلّم العميق مثل الشبكات العصبية الالتفافية –convolutional neural networks (CNNs) لتحليل كميات ضخمة من البيانات البصرية واستخلاص الأنماط المهمة التي يمكن أن:

• تساعد في اتخاذ القرار
• تحسين الإنتاجية
• تحسين صحة الحيوان. ^[1]

من أهم تطبيقات الرؤية الحاسوبية:

تشخيص الأمراض ومتابعتها، فقد أحدث تحليل الصور الطبية (مثل الأشعة السينية، وفحوصات الموجات فوق الصوتية، والتصوير الحراري) نقلة نوعية في التشخيص البيطري بالكامل من خلال تسهيل الكشف المبكر والدقيق عن الأمراض. على سبيل المثال، تُساعد أنظمة التفسير الإشعاعي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الأطباء البيطريين في:

• اكتشاف التشوهات العضوية
• اكتشاف الأورام والكسور بدقة أعلى.
• كما يمكن لكاميرات التصوير الحراري المزودة بخوارزميات الرؤية الحاسوبية أن تحدد مؤشرات مبكرة للعدوى أو الالتهاب أو الإجهاد من خلال تتبّع تغيرات درجة الحرارة في جسم الحيوان. ^[1]

4- معالجة اللغة الطبيعية في علوم الحيوان والطب البيطري :

(Natural Language Processing in animal and veterinary science)

تُعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تقنية ناشئة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تسمح للآلات بفهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية. تلعب معالجة اللغة الطبيعية دورًا أساسيًا في تحليل كميات ضخمة من البيانات النصية أو اللفظية في علوم الحيوان والطب البيطري، وتُسهم في دعم اتخاذ القرار، وتحسين إدارة المعرفة، وتعزيز التواصل بين الباحثين والمربين والأطباء البيطريين. شهد هذا المجال تطورًا كبيرًا في مجالات مثل إعداد التقارير الآلية، وتحليل المؤلفات العلمية، والأنظمة المدعومة صوتيًا، والتشخيص البيطري. ^[1]

أبرز تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP):

• تحليل الأبحاث العلمية: استخراج المعلومات من الاف الأوراق العلمية البحثية وتلخيص الدراسة ومقارنتها بالنتائج السابقة. إذ تساعد الخوارزميات المدفوعة بمعالجة اللغة الطبيعية على معالجة هذه النصوص واستخلاص بيانات مهمة مثل المؤشرات الجينية ونتائج العلاجات وانتشار الأمراض. ^[1-3]
• فهم السجلات البيطرية: عن طريق تحليل تقارير الأطباء البيطريين المكتوبة بلغة طبيعية.
• ترجمة المصطلحات العلمية: تحويل المصطلحات البيطرية المعقدة الي لغة مبسطة للطلاب او المربيين.
• تحليل سلوك الحيوان: عن طريق تحليل الإشارات التي تصدرها الحيوانات (مثل نباح الكلاب او تغريد العصافير او ما شابه) ومحاولة فهم نمطها او معناها.
• تُعد معالجة اللغة الطبيعية ضرورية لعلوم الأوبئة والمراقبة الآلية للأمراض إذ يمكنها تحليل الأخبار ومنشورات التواصل الاجتماعي لتحديد تفشي الأمراض المشتركة بين الإنسان والحيوان في الوقت الحقيقي، عبر رصد الأعراض والمواقع الجغرافية والعوامل الخطرة
• علاوة على ذلك، يتم استخدام روبوتات الدردشة (Chatbots) والمساعدات الافتراضية المدعومة بمعالجة اللغة الطبيعية في الطب البيطري عن بعد لتحسين الوصول إلى المعرفة البيطرية، خاصة في المناطق النائية، من خلال تقديم المشورة الفورية بشأن المخاوف الصحية الشائعة وجرعات الأدوية وبروتوكولات الأمن البيولوجي. ^[1,5]

5-الروبوتات في علوم الحيوان والطب البيطري:

(Robotics in animal and veterinary science)

أصبحت الروبوتات تقنية مبتكرة في علوم الحيوان والطب البيطري، إذ تُقدّم حلولاً آلية للعديد من المهام مثل الزراعة الدقيقة، والأمن الحيوي، والعمليات الجراحية البيطرية ومراقبة صحة الحيوان.

يُعزى هذا التوجه المتزايد نحو الروبوتات إلى الحاجة إلى مزيد من الدقة وتقليل العمالة وتحسين الكفاءة في التعامل مع الحيوانات. ^[1]

من أشهر التطبيقات الروبوتية

• أنظمة الحلب الآلية التي أحدثت ثورة في صناعة الألبان، حيث تتيح للأبقار أن تُحلب ذاتيًا وفي أوقات مناسبة لها، مما يقلل من الإجهاد ويزيد الإنتاجية، كما توفر مراقبة فورية لتركيب الحليب والكشف المبكر عن الأمراض مثل التهاب الضرع. ^[1]
• يُعد المُغذِّي الروبوتي عنصرًا حاسمًا آخر في مزارع الألبان والدواجن الآلية، حيث تُستخدم الروبوتات في التغذية الآلية، فإنها تقوم بتحديد كميات الأعلاف وفقًا لاحتياجات كل حيوان، مما يقلل الهدر ويحسن الكفاءة.
• كما أن الروبوتات المتنقلة المزودة بحساسات متقدمة (مثل مستشعرات الغازات والتصوير الحراري) تراقب بيئة الحظائر باستمرار، مما يُتيح الاكتشاف المبكر لمسببات الإجهاد مثل ضعف التهوية أو ارتفاع درجات الحرارة. ^[1]
• تُستخدم الروبوتات المجهزة بكاميرات وبرامج تحليل الصور المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أيضًا لتحديد العرج أو التغيرات في المشية أو تدهور الحالة الجسدية للحيوانات والدواجن. وهذا يسمح بالتدخل المبكر لمنع المشاكل الصحية الخطيرة. ^[1]
• تُستخدم في مزارع الدواجن لفرز الكتاكيت وجمع البيض ومراقبة سلوك الطيور لاكتشاف مؤشرات الإجهاد أو العدوانية أو المرض، من خلال التخلص من الحاجة إلى التفاعل البشري مع الحيوانات، يعمل هذا التشغيل الآلي على تحسين الأمن البيولوجي بشكل كبير ويقلل من خطر انتقال الأمراض . ^[1]
• إدارة القطعان في مزارع الثروة الحيوانية واسعة النطاق، فقد أحدثت الطائرات بدون طيار (الدرونز) والروبوتات الأرضية للمزودة ببرامج التعرف على الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي نقلة نوعية، إذ تتيح تحديد الحيوانات المفقودة أو المصابة عبر المراعي الكبيرة، وتتبع حركة الحيوانات، والتحقق من جودة المراعي. اما الرعاة الروبوتيين الأرضيين إذ تتيح توجيه الماشية بشكل مستقل إلى مناطق الرعي المخصصة لتقليل تكاليف العمالة وضمان أفضل استخدام ممكن للمراعي . ^[1]
• تحسين عمليات معالجة اللحوم والمسالخ من خلال العمليات الآلية كالتعامل مع الحيوانات، وفرز الذبائح، ومراقبة الجودة، مما يقلل من إجهاد العمال ويزيد من معايير النظافة.
• إجراء عمليات دقيقة مثل الجراحات المنظارية، وتدخلات تقويم العظام ، واستئصال الأورام، تعمل هذه الأدوات على تحسين رؤية الجراح وبراعته، مما يؤدي إلى تحسين النتائج الجراحية، وتقصير فترات التعافي، وتقليل خطر حدوث مضاعفات. ^[1]

6-الذكاء الاصطناعي الطرفي في علوم الحيوان والطب البيطري:

(Edge AI in animal and veterinary science)

يُعد الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI) تقنية سريعة التطور تُتيح معالجة البيانات في الوقت الحقيقي دون الاعتماد على البنية السحابية، وذلك من خلال دمج قدرات الذكاء الاصطناعي مباشرة في الأجهزة المحلية.

يُعد هذا التطور بالغ الأهمية في العلوم البيطرية والحيوانية، حيث تتطلب الظروف الميدانية اتخاذ قرارات فورية للحفاظ على الأمن الحيوي وتحسين عمليات المزرعة، ومراقبة الصحة . ^[1]

• تُدمج تقنيات Edge AI في الأجهزة الذكية مثل الكاميرات وأجهزة الاستشعار والأساور الحيوية القابلة للارتداء، يعمل الذكاء الاصطناعي الطرفي على تحسين أوقات الاستجابة، وتقليل زمن الوصول، وحماية خصوصية البيانات، على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعتمد على الاتصال الدائم بالإنترنت.
• تُعد المراقبة الصحية في الوقت الفعلي من خلال أجهزة الاستشعار الحيوية القابلة للارتداء أحد أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفي في إنتاج الثروة الحيوانية. تقوم البطاقات الذكية، وبطاقات الأذن، وأجهزة الاستشعار المزروعة المجهزة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي بمراقبة المعايير الفسيولوجية والسلوكية باستمرار مثل معدل ضربات القلب، ومعدل التنفس، ودرجة حرارة الجسم، وأنماط الحركة. إنها تكتشف الانحرافات عن الأنماط الطبيعية على الفور وتطلق تنبيهات مبكرة عن الأمراض أو الإجهاد الحراري أو التغيرات في الحالة التناسلية. في مزارع الألبان، على سبيل المثال، يمكن لأنظمة المراقبة بالذكاء الاصطناعي الطرفي التنبؤ ببدء التهاب الضرع عن طريق تحليل الحليب وناقليته، مما يتيح التدخل الفوري قبل ظهور العلامات السريرية. ^[1-3]
• كما يلعب الذكاء الاصطناعي الطرفي دورًا حاسمًا في المراقبة البيئية من خلال معالجة البيانات من أجهزة الاستشعار الذكية الموضوعة في الحظائر، وبيوت الدواجن، وأنظمة الاستزراع المائي. من خلال مراقبة درجة الحرارة، والرطوبة، وجودة الهواء، ومستويات الضوضاء، تقوم أجهزة الاستشعار هذه بتعديل البيئة ديناميكيًا لضمان أفضل رعاية ممكنة للحيوانات . ^[1]
• تعمل الطائرات المسيّرة بالذكاء الاصطناعي الطرفي والروبوتات المستقلة على إحداث ثورة في ممارسات الرعي ومراقبة القطعان في عمليات الثروة الحيوانية الكبيرة. يمكن لأنظمة المراقبة الجوية المُمكَّنة بالذكاء الاصطناعي تحليل أنماط الرعي، واكتشاف ندرة المياه، وتحديد الحيوانات المفترسة، مما يمكّن المزارعين من التفاعل بشكل استباقي. تعمل هذه الطائرات بدون طيار بشكل مستقل ولا تتطلب اتصالًا دائمًا بالإنترنت، مما يجعلها مثالية للمواقع النائية حيث تكون الحلول القائمة على السحابة غير عملية. يزيد نظام الذكاء الاصطناعي الطرفي أيضًا من أمن الثروة الحيوانية من خلال دمج أنظمة التعرف على الوجه وتتبع الحركة في كاميرات المزرعة، والتي تكتشف التهديدات المحتملة مثل الوصول غير المصرح به أو السلوك غير الطبيعي للحيوانات . ^[1]

آفاق مستقبلية واتجاهات البحث:

يمتلك تطبيق الذكاء الاصطناعي في علوم الحيوان والطب البيطري القدرة على إحداث ثورة في هذا المجال من خلال تحسين الدقة والكفاءة والقدرات التنبؤية. ومع ذلك، هناك مجالات رئيسية تتطلب مزيدًا من البحث والتطوير وتشمل. ^[1-3]

1-تعزيز اكتشاف الأمراض وتشخيصها       2-الطب الشخصي وخطط العلاج المخصصة

3-الزراعة الدقيقة وإدارة الثروة الحيوانية     4-التقدم في علم الوراثة والجينوم

5-النانوتكنولوجيا في الطب البيطري          6-التطبيقات الحديثة في علاج الأمراض المزمنة

7-الذكاء الاصطناعي في رعاية الحيوان     8-التعليم والتدريب البيطري بمساعدة الذكاء الاصطناعي

تعزيز اكتشاف الأمراض وتشخيصها:    

يمكن لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وخاصة التعلم الآلي والتعلم العميق، أن يُحدث تحولًا في أساليب اكتشاف وتشخيص الأمراض في العلوم البيطرية^{[1, 2,4]}.

1. تشخيص الأمراض

​الكشف المبكر عن الأمراض أمر حيوي لنجاح العلاج. يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل مجموعات البيانات السريرية والتصويرية الكبيرة، وتحسين دقة التشخيص وتمكين المراقبة المستمرة للصحة. على سبيل المثال، استخدم خوارزميات التعلم الآلي لتشخيص قصور الغدة الكظرية المزمن (CHA) في الكلاب من لوحات الدم الروتينية. وبالمثل، ميز تحليل الملمس (Texture Analysis – TA) التهاب السحايا والدماغ الالتهابي عن الأورام الدبقية في الكلاب، متغلبًا على قيود التفسير التقليدي للصور يتم دمج علم الأشعة والذكاء الاصطناعي في التشخيصات الروتينية لتحسين الحساسية والدقة وقابلية التكاثر^[2,5].

1. مراقبة الأمراض الحيوانية المنشأ

​يقدم الذكاء الاصطناعي وعدًا كبيرًا في مراقبة الأمراض الحيوانية المنشأ. يُمكّن دمج التعلم الآلي مع طرق مكافحة الأمراض التقليدية من التنبؤ بالمخاطر، والكشف المبكر، والتدخل. تتنبأ النماذج مثل Word2vec وVIDHOPبالنطاق المضيف الفيروسي من تسلسلات النيوكليوتيدات. يستخدم FluSPred بيانات البروتين والجيني لتقييم احتمالية إصابة سلالات الإنفلونزا البشر ^[2,5].

​علم الأوبئة والمراقبة

​يدعم الذكاء الاصطناعي الكشف المبكر عن الأمراض وتحسين الموارد في علم الأوبئة البيطرية. تدمج الأنظمة مثل PADI-web خوارزميات التعلم الآلي للكشف عن الأمراض الناشئة. يمكن للذكاء الاصطناعي ترتيب العينات حسب احتمالية اختبارها الإيجابي، وتحديد أولويات الحالات، وتحسين كفاءة المراقبة في الأمراض التي تنتقل بالغذاء والحيوانات ^[2,5].

1. تطوير نماذج الأمراض

​تتنبأ نماذج الأمراض القائمة على التعلم الآلي بتفشي الأمراض وتقييم عوامل الخطر. على سبيل المثال، تنبأ التعلم الآلي بانتشار فيروس الإسهال الوبائي الخنزيري في كندا. كما حددت أيضًا الخزانات الخفافيشية لفيروسات كورونا بيتا وحسّنت إسناد المصدر القائم على الجينوم والتنبؤ بالإمراضية ^[2,5].

1. ​التلقيح الاصطناعي

​يعزز الذكاء الاصطناعي الكفاءة الإنجابية من خلال تحليل البيانات والتعرف على الصور. تحدد النماذج التنبؤية نوافذ التكاثر المثلى، وتقيم الخصوبة، وتوجه توقيت التلقيح. يُمكّن CASA وقياس التدفق الخلوي من تحليل دقيق للسائل المنوي، مما يحسن اختيار الأب. تراقب أدوات الذكاء الاصطناعي علامات الشبق، والسلوك، والصحة الإنجابية من بيانات الفيديو والصور، مما يُمكّن من التكاثر الدقيق ويعزز معدلات الحمل^[2]

1. ​تقييم المريض ،العلاج والتقييم

​يُمكّن الذكاء الاصطناعي من تخطيط العلاج الشخصي من خلال دمج الجينات، والتاريخ الطبي، والبيانات السريرية. يساعد في اختيار الدواء، وتحديد الجرعات، وتعديل العلاج. في الأبقار الحلوب، يحدد التعلم الآلي التهاب الضرع والعرج، ويتنبأ بالولادة، ويتوقع إنتاج الحليب.  يدعم الذكاء الاصطناعي أيضًا مراقبة مقاومة مضادات الميكروبات antimicrobial resistance (AMR)، وتتبع البكتيريا المقاومة، وأنماط استخدام المضادات الحيوية، وتفشي الأمراض^[2].

الطب الشخصي وخطط العلاج المخصصة ^[1]

يهدف الطب الشخصي، المعروف أيضًا باسم الطب الدقيق، إلى تخصيص العلاج الطبي بناءً على الخصائص الفردية لكل مريض.

وفي سياق العلوم البيطرية، يتضمن ذلك تخصيص الرعاية الصحية للحيوانات بناءً على عواملها الوراثية والسلوكية والبيئية الفريدة.

تُعد تقنيات الذكاء الاصطناعي أساسية في هذا المجال، إذ تتيح تحليل مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة لتحديد الاحتياجات الصحية الخاصة بكل حيوان واستجابته للعلاج.

الزراعة الدقيقة وإدارة الثروة الحيوانية

تهدف الزراعة الدقيقة للثروة الحيوانية (PLF) precision livestock farming إلى تحسين الممارسات الزراعية باستخدام أحدث التقنيات لمراقبة والتحكم في إنتاجية الماشية وسلوكها وصحتها. وفي هذا الصدد، يُعد الذكاء الاصطناعي ضروريًا، لأنه يوفر رؤى مدفوعة بالبيانات تعمل على تحسين الكفاءة التشغيلية واتخاذ القرارات.

تسمح الأنظمة المعتمدة على أجهزة الاستشعار والكاميرات بمتابعة مستمرة للعلامات الحيوية والنشاط البدني والسلوك، مما يمكّن من الكشف المبكر عن الأمراض والتدخل السريع^{[1, 3, 5]}.

• التقدم في علم الوراثة والجينوم

أحدثت تقنيات التحليل الجيني ثورة في فهم التركيب الوراثي للحيوانات، مما مكّن الأطباء البيطريين من تحديد الاستعداد الوراثي للإصابة بالأمراض. يساعد ذلك في تطوير برامج وقائية فعالة وتحسين جودة السلالات الحيوانية. ^[3]

• النانوتكنولوجيا في الطب البيطري

يمثل علم النانو أحد المجالات الواعدة في توصيل الدواء بدقة إلى الأنسجة المصابة دون التأثير على باقي أجزاء الجسم. كما يُستخدم في تصنيع مستحضرات العناية بالحيوانات ومنتجات الوقاية من العدوى^[3] .

• التطبيقات الحديثة في علاج الأمراض المزمنة

تُستخدم تقنيات مثل العلاج بالخلايا الجذعية والبلازما الغنية بالصفائح لتحفيز التئام الأنسجة وتحسين الاستجابات المناعية. ^{[3, 4]}

كما تُطبّق هذه العلاجات في الخيول والأبقار لعلاج إصابات الأوتار والالتهابات المزمنة وتحسين الخصوبة.

• الذكاء الاصطناعي في رعاية الحيوان والأخلاقيات

إن مجال دمج الذكاء الاصطناعي مع رعاية الحيوان والأخلاقيات يتطور بسرعة ويسعى إلى تحسين رفاهية الحيوان مع معالجة القضايا الأخلاقية المرتبطة به. يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي التي تقدم أنظمة رعاية آلية، وتحليلات تنبؤية، ومراقبة متطورة القدرة أن تُحدث تحسينًا كبيرًا في رعاية الحيوان^{[1, 2]}.

• التعليم والتدريب البيطري بمساعدة الذكاء الاصطناعي 

يعد استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم والتدريب البيطري بإمكانيات كبيرة لتحسين المهارات السريرية، والخبرات التعليمية، والتطوير المهني المستمر للأطباء البيطريين. يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تُساعد هذه التقنيات المهنيين والطلاب البيطريين من خلال توفير دعم فوري في اتخاذ القرار، وتدريب مخصص، وتجارب تعليمية تفاعلية. ^[1]

 الآفاق والتحديات المستقبلية: 

مع تزايد ترسيخ الذكاء الاصطناعي في العلوم البيطرية، لا يزال هناك عدد من التحديات التي يجب معالجتها.

أولاً: الوصول إلى مجموعات بيانات كبيرة وعالية الجودة ضروري لتدريب خوارزميات قوية. معظم مجموعات البيانات البيطرية ليست موحدة أو كاملة، مما يجعل تطوير النماذج الفعالة صعبًا.

ثانيًا: تحد “الصندوق الأسود” لمعظم نماذج الذكاء الاصطناعي من الشفافية وربما يقلل من ثقة الأطباء.

ثالثاً: يجب وضع الأطر الأخلاقية والتنظيمية التي يمكن أن توجه تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي بمسؤولية في رعاية الحيوان تشمل هذه الأطر معالجة التحديات المتعلقة بالتحيز الخوارزمي، وخصوصية البيانات، والمسؤولية عن القرارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

رابعاً: محو الأمية بالبيانات وتدريب المهنيين البيطريين على أدوات الذكاء الاصطناعي أمرًا أساسيًا أيضًا في زيادة التبني. سيكون التعاون متعدد التخصصات أساسيًا في تصميم مستقبل الذكاء الاصطناعي في صحة الحيوان. سيضمن التقاء الأطباء البيطريين، وعلماء الحاسوب، وعلماء الأخلاق، وصناع السياسات أن يكون الذكاء الاصطناعي فعالاً لكل من صحة الحيوان والصحة العامة. ^[2]

ما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي ثورة فعلا:

1. الدقة والسرعة: التشخيص الذي كان يستغرق أياماً أصبح يٌنجز في دقائق.
2. التخصص: كل حيوان يعامل كحالة فريدة وليس كرقم في القطيع.
3. الوقاية قبل العلاج: يمكن الذكاء الاصطناعي الأطباء البيطريين من التدخل قبل ظهور الاعراض.
4. تفليل التكاليف: من خلال تقليل الأخطاء وتحسين الكفاءة.

المـراجـع:

• Hossein-Zadeh, N. G. (2025). Artificial intelligence in veterinary and animal science: applications, challenges, and future prospects. Computers and Electronics in Agriculture, 235, 110395.
• Khan, A. H., & Muneeb, J. M. (2025). Artificial intelligence in veterinary sciences: A paradigm shift. International Journal of Veterinary Sciences and Animal Husbandry 2025; SP-10(7): 04-08.
• Albadrani, B. A., Abdel-Raheem, M. A., & Al-Farwachi, M. I. (2024). Artificial intelligence in veterinary care: a review of applications for animal health. Egyptian Journal of Veterinary Sciences, 55(6), 1725-1736.
• Revolutionizing Animal Healthcare with Artificial Intelligence in Veterinary Medicine: https://saiwa.ai/blog/artificial-intelligence-in-veterinary-medicine/
• Artificial intelligence poised to transform veterinary care: https://www.avma.org/news/artificial-intelligence-poised-transform-veterinary-care