تاريخ النشر: ١٧ فبراير ٢٠٢٥ / تاريخ التحديث: ١٧ فبراير ٢٠٢٥ - المؤلف: Konrad Wolfenstein
دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: العلاجات الشخصية، ودعم التشخيص، والتنبؤ بحركات الحيوانات – الصورة: Xpert.Digital
التحول عبر الذكاء الاصطناعي في الجسم والكون: كيف تعالج الخوارزميات عيوب القلب وتحصي الحيتان
الذكاء الاصطناعي كتقنية أساسية في الرعاية الصحية والحفاظ على الأنواع: الذكاء الاصطناعي كعامل تغيير جذري
لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد مصطلح رائج في أفلام الخيال العلمي، بل أصبح واقعًا ملموسًا يتغلغل في حياتنا بطرق لا حصر لها. ويُطلق الذكاء الاصطناعي، لا سيما في مجالي الرعاية الصحية وحماية الأنواع، إمكانيات هائلة، مُحدثًا ثورة في الأساليب التقليدية، وفاتحًا آفاقًا جديدة كليًا. إننا على أعتاب عصر لا يقتصر فيه دور الذكاء الاصطناعي على كونه أداة داعمة، بل يُصبح أيضًا قوة دافعة للابتكار والتقدم. يُسلط هذا التقرير الضوء على كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي بالفعل فرقًا جوهريًا في ثلاثة مجالات رئيسية: العلاج المُخصص للرجفان الأذيني، والتشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض الرقمي، والتنبؤ بتحركات الحيوانات لحماية النظم البيئية البحرية، ويُبشر بمزيد من التحولات في المستقبل.
مناسب ل:
العلاج الشخصي للرجفان الأذيني باستخدام الذكاء الاصطناعي: تحول نموذجي في طب القلب
يُعدّ الرجفان الأذيني أكثر اضطرابات نظم القلب استدامةً شيوعًا، ويؤثر على ملايين الأشخاص حول العالم، ويُشكّل عبئًا كبيرًا على أنظمة الرعاية الصحية. غالبًا ما يكون علاج هذه الحالة المعقدة صعبًا، إذ يختلف مسارها بشكل كبير من مريض لآخر. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي، الذي يُتيح تحولًا جذريًا نحو أساليب علاجية مُخصصة.
إجراءات الاستئصال المحسّنة بالذكاء الاصطناعي: دقة وفعالية على مستوى جديد
يُعدّ استئصال الرجفان الأذيني بالقسطرة أحد المجالات الواعدة، وهو إجراء طفيف التوغل لعلاج هذا الاضطراب. تعتمد هذه الطريقة على تدمير أنسجة القلب المريضة التي تُسبب عدم انتظام ضربات القلب بشكل انتقائي. تقليديًا، كان الاستئصال يُجرى غالبًا باستخدام نهج معياري يعتمد على التشريح. مع ذلك، أثبتت تجربة TAILORED-AF، التي تُعدّ علامة فارقة في طب القلب التدخلي، كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحسّن بشكل كبير دقة وفعالية هذا الإجراء.
في هذه التجربة العشوائية المضبوطة، خضعت مجموعة فرعية من المرضى لتقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي تُسمى Volta AF-Xplorer™. قام هذا النظام بتحليل أكثر من 5000 نقطة بيانات في الثانية الواحدة في الوقت الفعلي أثناء العملية، وحدد مخططات كهربائية متفرقة مكانيًا وزمنيًا - وهي نمط معقد من الإشارات الكهربائية يشير إلى مناطق مرضية في عضلة القلب. بالمقارنة مع المجموعة الضابطة التي خضعت للاستئصال باستخدام الطرق التقليدية، أظهرت المجموعة التي خضعت للعلاج بمساعدة الذكاء الاصطناعي نتائج مبهرة. بعد 12 شهرًا، كان 88% من المرضى في مجموعة الذكاء الاصطناعي خالين من اضطرابات النظم، مقارنة بـ 70% فقط في المجموعة الضابطة. علاوة على ذلك، كانت حالات النكس الحاد أقل تكرارًا بشكل ملحوظ في مجموعة الذكاء الاصطناعي (15% مقابل 66%). تُظهر هذه النتائج أن الذكاء الاصطناعي قادر على معالجة كميات هائلة من البيانات أثناء العملية الجراحية خلال الاستئصال، مما يتيح علاجًا أكثر دقة وتخصيصًا.
مصطلح "الاستئصال" مشتق من اللاتينية ويعني "الإزالة" أو "التخلص". في الطب، يصف هذا المصطلح الاستئصال أو التدمير الموجه للأنسجة. إلى جانب استئصال القسطرة لعلاج اضطرابات نظم القلب، توجد تطبيقات أخرى عديدة، مثل استئصال الأورام، حيث يتم تدمير نسيج الورم باستخدام الحرارة أو البرودة أو غيرها من الطرق، أو استئصال بطانة الرحم، الذي يُستخدم لعلاج بعض الحالات النسائية. وقد رسخ استئصال القسطرة مكانته في السنوات الأخيرة كأحد أهم خيارات علاج الرجفان الأذيني، وهو الآن يزداد فعالية وأمانًا بفضل الإجراءات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
نماذج تنبؤية لنجاح العلاج: ملفات تعريف المخاطر والتوقعات الشخصية
يُعدّ تطوير النماذج التنبؤية نهجًا واعدًا آخر في مجال علاج الرجفان الأذيني بمساعدة الذكاء الاصطناعي. ويعمل مشروع ACCELERATE، بقيادة مركز لايبزيغ للقلب، على تطوير نماذج تعلّم آلي قادرة على إنشاء ملفات تعريف فردية للمخاطر استنادًا إلى بيانات تخطيط كهربية القلب ذي الاثني عشر قطبًا. تتجاوز هذه النماذج مجرد التنبؤ بتكرار الرجفان الأذيني بعد الاستئصال، فهي قادرة أيضًا على كشف إعادة تشكيل الأذين الأيسر، وهي عملية تليفية في الأذين الأيسر لا تُسهم فقط في تطور الرجفان الأذيني، بل ترتبط أيضًا بزيادة كبيرة في خطر الإصابة بالسكتة الدماغية. وتشير الدراسات إلى أن إعادة تشكيل الأذين الأيسر قد تزيد من خطر الإصابة بالسكتة الدماغية بمقدار 3.2 ضعف.
لتحقيق أقصى دقة تنبؤية لهذه النماذج، تم دمج بيانات سجلات لأكثر من 100,000 عملية استئصال (حتى عام 2021). وكانت النتائج مبهرة: إذ حققت النماذج دقة تنبؤية بلغت 89% لما يُعرف بمناطق الجهد المنخفض في القلب، أي المناطق ذات النشاط الكهربائي المنخفض والتي غالباً ما ترتبط بالأنسجة الليفية. وبالمقارنة مع مؤشرات المخاطر التقليدية المستخدمة في الممارسة السريرية، تفوقت النماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي عليها بنسبة 23%. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي قادر على تحديد المرضى المعرضين لخطر مرتفع بشكل خاص لتكرار الرجفان الأذيني أو السكتة الدماغية، مما يتيح تخطيطاً علاجياً شخصياً. وفي المستقبل، يمكن أن تساعد هذه النماذج التنبؤية الأطباء على اختيار استراتيجية العلاج الأمثل لكل مريض على حدة، وبالتالي تحقيق أقصى قدر من نجاح العلاج.
الاستئصال بالمجال النبضي (PFA): الجيل التالي من تقنية الاستئصال
إضافةً إلى تحسين تقنيات الاستئصال الحالية، يُسهم الذكاء الاصطناعي أيضًا في تطوير أساليب جديدة كليًا. ومن الأمثلة على ذلك تقنية الاستئصال بالمجال النبضي (PFA)، وهي تقنية مبتكرة تستخدم نبضات كهربائية لتدمير خلايا عضلة القلب بشكل انتقائي. وعلى عكس طرق الاستئصال التقليدية القائمة على الحرارة أو البرودة، تستخدم تقنية الاستئصال بالمجال النبضي مجالات كهربائية فائقة القصر وعالية التردد. وينتج عن ذلك نخر دقيق للغاية لخلايا عضلة القلب مع الحفاظ على الأنسجة المحيطة، مثل المريء أو العصب الحجابي.
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تقنية استئصال الرجفان الأذيني بالنبضات (PFA) من خلال تعديل معدل النبضات وفقًا لسمك الأنسجة في الوقت الفعلي. وهذا يضمن فعالية استئصال مثالية مع أقصى درجات الأمان. وقد أظهرت الدراسات الأولية في المركز الألماني لأمراض القلب في برلين (DHZC) نتائج واعدة. فعلى سبيل المثال، انخفض وقت العملية بنسبة تصل إلى 40% باستخدام تقنية PFA مقارنةً بطرق الاستئصال التقليدية. وفي الوقت نفسه، أظهرت العملية مستوى عالٍ من الأمان، لا سيما فيما يتعلق بحماية المريء والعصب الحجابي، اللذين قد يتعرضان للتلف أحيانًا أثناء إجراءات الاستئصال التقليدية. وبالتالي، قد تجعل تقنية PFA استئصال الرجفان الأذيني ليس فقط أكثر فعالية، بل أيضًا أكثر أمانًا، كما تجعل العلاج أكثر راحة للمرضى.
الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض الرقمي ودعم التشخيص: الدقة والسرعة في خدمة التشخيص
يلعب علم الأمراض، وهو دراسة الأمراض، دورًا محوريًا في التشخيص الطبي. تقليديًا، يعتمد التشخيص المرضي على الفحص المجهري لعينات الأنسجة. هذه العملية تستغرق وقتًا طويلًا، وتتسم بالذاتية، وقد تتأثر بالإرهاق البشري والتفاوتات. يُبشّر علم الأمراض الرقمي، الذي يعتمد على رقمنة مقاطع الأنسجة واستخدام أساليب التحليل بمساعدة الحاسوب، بثورة في هذا المجال. يُعدّ الذكاء الاصطناعي عاملًا أساسيًا في الاستفادة الكاملة من علم الأمراض الرقمي والارتقاء بالتشخيص إلى مستوى جديد.
الكشف الآلي عن الأورام: تحديد الخلايا السرطانية باستخدام التعلم العميق
يُعدّ الكشف الآلي عن الأورام أحد أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض الرقمي. وقد طوّر معهد فراونهوفر للدوائر الإلكترونية الدقيقة خوارزميات تعلّم عميق قادرة على تحديد تجمعات الخلايا الخبيثة في مقاطع الأنسجة الرقمية بدقة مذهلة. تتميز هذه الخوارزميات بحساسية تصل إلى 97%، أي أنها تكشف عن الخلايا السرطانية بشكل صحيح في 97% من الحالات.
باستخدام تقنية التعلم بالنقل، وهي إحدى طرق التعلم الآلي التي تنقل المعرفة من مهمة إلى أخرى، تم تدريب النظام على قاعدة بيانات ضخمة تضم 250,000 صورة نسيجية مرضية. وهذا يمكّن النظام ليس فقط من التعرف على الخلايا السرطانية، بل أيضاً من التمييز بين 32 نوعاً فرعياً من سرطان الأقنية، وهو النوع الأكثر شيوعاً من سرطان الثدي. يُعد هذا التصنيف الفرعي الدقيق بالغ الأهمية لتخطيط العلاج. علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل وقت التشخيص في علم الأمراض بنسبة تصل إلى 65%، مما يؤدي إلى تشخيص أسرع وبالتالي بدء العلاج مبكراً للمرضى. لذا، يمكن للكشف الآلي عن الأورام باستخدام الذكاء الاصطناعي أن يُحسّن بشكل كبير من كفاءة ودقة التشخيص المرضي، مع تقليل عبء العمل على أخصائيي علم الأمراض في الوقت نفسه.
الشبكات العصبية في علم الأمراض الروتيني: الكشف عن النقائل المجهرية التي تم إغفالها
ومن الأمثلة الأخرى على الاستخدام الناجح للذكاء الاصطناعي في علم الأمراض، عمل شركة "أيسينسيا" التي تستخدم الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs). تتميز هذه الشبكات العصبية المتخصصة بقدرتها الفائقة على التعرف على الأنماط في الصور، وتُستخدم في علم الأمراض الرقمي للتنبؤ، على سبيل المثال، بغزو الأوعية الدموية الدقيقة في سرطان القولون. يُعد غزو الأوعية الدموية الدقيقة، أي اختراق الخلايا السرطانية لأصغر الأوعية الدموية، عاملًا تنبؤيًا هامًا في سرطان القولون والمستقيم، ويوفر معلومات حول خطر انتشار السرطان.
في دراسة تحقق شملت 1200 عينة، حقق نظام الذكاء الاصطناعي من شركة أيسينسيا توافقًا بنسبة 94% مع تقييمات أخصائيي علم الأمراض ذوي الخبرة. يُظهر هذا قدرة الذكاء الاصطناعي على كشف الغزوات الوعائية الدقيقة بدقة مماثلة لدقة الخبراء البشريين. والجدير بالذكر أن الذكاء الاصطناعي في هذه الدراسة كشف أيضًا عن 12% إضافية من النقائل المجهرية التي لم تُكتشف خلال التقييم الأولي. يُبرز هذا إمكانات الذكاء الاصطناعي في التعرف على الأنماط والتفاصيل الدقيقة التي قد تغيب عن العين البشرية. وبالتالي، يُمكن أن يُساهم استخدام الشبكات العصبية التلافيفية في علم الأمراض الروتيني في تحسين جودة التشخيص وضمان عدم إغفال أي معلومات مهمة.
زحل: تشخيص الأمراض النادرة باستخدام الذكاء الاصطناعي - وضع حد لرحلات التشخيص الطويلة
تُشكّل الأمراض النادرة تحديًا خاصًا لنظام الرعاية الصحية. غالبًا ما تمر سنوات قبل أن يتلقى المرضى المصابون بمرض نادر التشخيص الصحيح. تُعدّ هذه "الرحلات التشخيصية الطويلة" مرهقة للغاية للمصابين وعائلاتهم. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُسهم إسهامًا كبيرًا في هذا المجال من خلال تسريع عملية التشخيص وتحسينها.
يُعدّ نظام ساتورن، وهو بوابة طبية ذكية، مثالاً على نظام قائم على الذكاء الاصطناعي يجمع بين معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ومخططات المعرفة لتوليد تشخيصات تفريقية من قوائم الأعراض. تُمكّن معالجة اللغة الطبيعية الذكاء الاصطناعي من فهم اللغة الطبيعية ومعالجتها، بينما تُمثّل مخططات المعرفة المعلومات الطبية والعلاقات في شكل مُهيكل. في المرحلة التجريبية للمشروع، تم اختبار ساتورن لتشخيص اضطرابات التمثيل الغذائي النادرة. وقد نجح النظام في تحديد 78% من حالات داء غوشيه و84% من حالات داء عديد السكاريد المخاطي بشكل صحيح. وبلغ معدل الخطأ في التصنيف 6.3% فقط.
تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لنظام ساتورن في ارتباطه بقاعدة بيانات SE-ATLAS، وهي دليل لمراكز العلاج المتخصصة بالأمراض النادرة. يتيح هذا للنظام ليس فقط دعم التشخيص، بل أيضاً اقتراح الخبراء والمراكز المناسبة بشكل مباشر. وهذا بدوره يُسهم بشكل كبير في تقليص الوقت اللازم للتشخيص والعلاج الصحيحين. تُشير الدراسات إلى أن ساتورن قادر على خفض متوسط وقت التشخيص من 7.2 سنوات إلى 1.8 سنة. تتمتع أنظمة دعم التشخيص القائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل ساتورن، بإمكانية تحسين رعاية المرضى المصابين بأمراض نادرة بشكل جذري، وتجنيبهم معاناة لا داعي لها.
التنبؤ بتحركات الحيتان باستخدام تحليل الأقمار الصناعية المدعوم بالذكاء الاصطناعي: الحفاظ على الأنواع في القرن الحادي والعشرين
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية ليس فقط في مجال الرعاية الصحية، بل أيضًا في حماية الأنواع. فمراقبة وحماية الأنواع الحيوانية المهددة بالانقراض أمر بالغ الأهمية للحفاظ على التنوع البيولوجي. غالبًا ما تكون الطرق التقليدية لمراقبة الحيوانات مُستهلكة للوقت ومكلفة، ويصعب تغطية مساحات واسعة منها. أما التحليل عبر الأقمار الصناعية والمراقبة الصوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، فتُتيح إمكانيات جديدة كليًا لتسجيل تحركات الحيوانات بكفاءة وشمولية، مما يجعل حماية الأنواع أكثر فعالية.
حوت الفضاء: التعلم العميق للحيوانات البحرية الضخمة - عد الحيتان من الفضاء
يُعدّ نظام SPACEWHALE، الذي طورته شركة BioConsult SH، مثالًا بارزًا على كيفية دمج الذكاء الاصطناعي وتقنية الأقمار الصناعية لرصد الحيوانات البحرية الضخمة. يحلل نظام SPACEWHALE صور الأقمار الصناعية بدقة فائقة تصل إلى 30 سم (مقدمة من شركة Maxar Technologies) باستخدام مجموعة من الشبكات العصبية التلافيفية ونماذج الغابات العشوائية. تُدرَّب نماذج الذكاء الاصطناعي هذه على اكتشاف الحيتان وتصنيفها في صور الأقمار الصناعية.
في خليج أوكلاند، وهو موطن رئيسي لحيتان جنوب المحيط الأطلسي (Eubalaena australis)، تم نشر نظام SPACEWHALE بنجاح. رصد الذكاء الاصطناعي 94% من الحيتان الموجودة في المنطقة. وأكدت عملية التحقق اليدوي التي أجراها علماء أحياء بحرية ذوو خبرة دقة النظام العالية التي بلغت 98.7%. يُقلل نظام SPACEWHALE تكلفة مسوحات الحيتان بنسبة تصل إلى 70% مقارنةً بالإحصاءات الجوية التقليدية. علاوة على ذلك، تُمكّن هذه الطريقة، ولأول مرة، من إجراء مسوحات سكانية واسعة النطاق في المحيط المفتوح، وهي مناطق يصعب الوصول إليها باستخدام الطرق التقليدية. يُبرهن نظام SPACEWHALE كيف يُمكن لتحليل الأقمار الصناعية المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يُحدث ثورة في مجال حماية الأنواع من خلال توفير إمكانيات رصد أكثر دقة وفعالية من حيث التكلفة وانتشارًا.
الرصد الصوتي ونمذجة الموائل: سماع الحيتان والتنبؤ بمسارات الهجرة
إلى جانب المراقبة البصرية باستخدام صور الأقمار الصناعية، تلعب المراقبة الصوتية دورًا حاسمًا في حماية الأنواع. يجمع مشروع WHALESAFE قبالة سواحل كاليفورنيا بيانات الميكروفونات المائية (الميكروفونات تحت الماء) مع شبكات LSTM (الذاكرة طويلة المدى) القائمة على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بوجود الحيتان الزرقاء في الوقت الفعلي. تُعد شبكات LSTM نوعًا خاصًا من الشبكات العصبية يتميز بقدرته الفائقة على التعرف على العلاقات الزمنية في البيانات.
بالإضافة إلى البيانات الصوتية، تأخذ نماذج WHALESAFE في الاعتبار عوامل بيئية مثل درجة حرارة البحر، وتركيز الكلوروفيل أ (مؤشر على ازدهار الطحالب وبالتالي توافر الغذاء)، وبيانات حركة الملاحة البحرية. ومن خلال دمج هذه المصادر المتنوعة للبيانات، تحقق النماذج دقة مذهلة تصل إلى 89% في التنبؤ بمسارات هجرة الحيتان الزرقاء. يتمثل أحد الأهداف الرئيسية لـ WHALESAFE في الحد من اصطدام السفن، الذي يُعد أحد أبرز التهديدات التي تواجه الحيتان. وقد ساهمت التحذيرات التلقائية للسفن الداخلة إلى المناطق الحرجة في خفض معدل الاصطدام في قناة سانتا باربرا بنسبة 42%. يُظهر WHALESAFE كيف يمكن للمراقبة الصوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ونمذجة الموائل أن تُسهم في حماية الحيتان وغيرها من الكائنات البحرية بشكل أفضل، والحد من الصراع بين الإنسان والحياة البرية.
الكشف الفوري عن إشارات الاتصال: فهم لغة حيتان العنبر
يُعد مشروع مبادرة ترجمة لغة الحيتان (CETI) مشروعًا رائدًا ومثيرًا للاهتمام في مجال الحفاظ على الأنواع باستخدام الذكاء الاصطناعي. يهدف المشروع إلى فك شفرة لغة حيتان العنبر، المعروفة بأصوات النقر المعقدة التي تُسمى "الكودا"، والتي تستخدمها للتواصل فيما بينها. يحلل مشروع CETI أكثر من 100,000 ساعة من نقرات حيتان العنبر باستخدام نماذج Transformer، وهي بنية شبكات عصبية متطورة أثبتت فعاليتها الكبيرة في معالجة اللغة الطبيعية خلال السنوات الأخيرة.
من خلال التعلم التبايني، وهو أسلوب تعلم آلي يُمكّن الذكاء الاصطناعي من التمييز بين نقاط البيانات المتشابهة والمختلفة، يتعرف نظام الذكاء الاصطناعي التابع لمشروع CETI على عبارات تواصلية خاصة بكل سياق. تُستخدم هذه العبارات، على سبيل المثال، في تنسيق الغطسات أو تربية الصغار. تشير النتائج الأولية إلى أن لغة تواصل حيتان العنبر تتضمن بنية نحوية ذات تسلسلات متكررة من خمسة عناصر. قد تُسهم هذه النتائج في فهم أعمق للتواصل المقصود، ما يعني أن حيتان العنبر قادرة على التواصل بوعي وهدف فيما بينها. يُعد مشروع CETI مشروعًا طموحًا لا يقتصر دوره على إحداث ثورة في فهمنا لتواصل الحيتان فحسب، بل يفتح أيضًا آفاقًا جديدة لحماية الأنواع من خلال تمكيننا من تلبية احتياجات هذه الحيوانات الرائعة وفهم سلوكياتها بشكل أفضل.
تقنية أساسية لمستقبل أفضل
تُظهر الأمثلة الواردة في هذا التقرير بوضوح أن دمج الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية وحماية الأنواع يُحدث بالفعل تأثيرًا تحويليًا. ففي طب القلب، يُتيح الذكاء الاصطناعي إجراءات استئصال أكثر دقة وتخصيصًا؛ وفي علم الأمراض، يُسرّع ويُحسّن تشخيص الأورام؛ وفي حماية الأنواع، يُحدث ثورة في رصد الأنواع البحرية ويُتيح فهمًا أعمق لسلوك الحيوانات المعقد. ولكن هذه مجرد البداية.
تُبشّر مجالاتٌ مستقبليةٌ مثل التعلّم الآلي الكمومي، الذي يُمكنه تسخير القدرة الحاسوبية الهائلة للحواسيب الكمومية، بمزيدٍ من الإنجازات في التنبؤ باضطراب النظم القلبي وغيرها من المجالات الطبية. وفي مجال حماية الأنواع، يُمكن استخدام أنظمة الذكاء الجماعي، التي تُحاكي السلوك الجماعي لأسراب الحشرات أو الطيور، لتتبّع الحيتان وحماية النظم البيئية بأكملها. مع ذلك، وللاستفادة القصوى من إمكانات الابتكارات القائمة على الذكاء الاصطناعي، يُعدّ التعاون الوثيق بين مختلف التخصصات، كالطب وعلوم الحاسوب وعلم البيئة، وغيرها الكثير، أمرًا بالغ الأهمية. فمن خلال تبادل المعرفة والخبرات فقط يُمكننا ضمان استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بمسؤولية ولصالح الإنسان والبيئة على حدٍ سواء. المستقبل ذكيّ، فلنصنعه معًا.
مناسب ل:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
Konrad Wolfenstein
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.