- تسريع اكتشاف الأدوية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات البيولوجية والجينية، مما يساعد في تحديد الأهداف العلاجية الجديدة وتطوير أدوية أكثر فعالية وكفاءة. وتصميم الأدوية والعلاجات المخصصة. قد يؤدي ذلك إلى تسريع عملية تطوير الأدوية وزيادة فعاليتها وجعلها أكثر ملاءمة للمرضى الفرديين. مما يترتب عليه؛

- الرعاية الصحية الشخصية: يمكن استخدام هذا الدمج لتحليل البيانات الطبية للمرضى وتقديم تشخيصات أكثر دقة وخطط علاجية مخصصة. يمكن أن يساعد أيضًا في مراقبة صحة المرضى عن بعد ومنع حدوث مضاعفات. مما يؤدي إلى؛

- تحسين التشخيص: يمكن تحليل الصور الطبية، مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي، بدقة أكبر من البشر، مما يؤدي إلى تشخيصات أكثر دقة وكفاءة. وبالتالي يمكن؛

- تطوير علاجات مخصصة: عن طريق تحليل البيانات الجينية للمرضى لتطوير علاجات مخصصة تناسب احتياجاتهم الفردية.

- فهم أفضل للعمليات البيولوجية: يمكن تحليل كميات هائلة من البيانات البيولوجية لفهم أفضل لكيفية عمل الكائنات الحية، مما يؤدي إلى اكتشافات علمية جديدة.

- الزراعة المستدامة: يمكن استخدامه لتحسين غلة المحاصيل ومقاومة الأمراض والآفات. يمكن أن يساعد أيضًا في تقليل استخدام الأسمدة والمبيدات الحشرية، مما له تأثير إيجابي على البيئة.

- تصميم مواد جديدة: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم مواد جديدة بخصائص محددة، مثل المواد الخفيفة الوزن والقوية والمواد ذاتية الشفاء. يمكن أن يكون لهذه المواد تطبيقات واسعة النطاق في مختلف الصناعات.

الخصوصية والأخلاقيات: جمع وتحليل البيانات البيولوجية يثير مخاوف بشأن الخصوصية والأخلاقيات. فيتطلب دمج الذكاء الاصطناعي مع التكنولوجيا الحيوية الوصول إلى كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك البيانات الطبية الشخصية. من المهم ضمان جمع هذه البيانات ومعالجتها واستخدامها بطريقة أخلاقية تحمي خصوصية الأفراد.

التحيز: يمكن أن تؤدي خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى تحيزات إذا لم يتم تصميمها وتدريبها بعناية. على سبيل المثال، قد تؤدي خوارزميات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التشخيص الطبي إلى تحيز ضد مجموعات سكانية معينة.

السلامة والأمان: من المهم ضمان سلامة وأمان أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التكنولوجيا الحيوية. يجب اختبار هذه الأنظمة بدقة لمنع حدوث أي مخاطر محتملة.

فقدان الوظائف: قد تؤدي أتمتة المهام التي يقوم بها البشر حاليًا، مما قد يؤدي إلى فقدان الوظائف. من المهم وضع استراتيجيات للتخفيف من تأثير ذلك على العمال المتضررين.

الوصول والتكلفة: قد لا تكون تقنيات الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع، مما قد يؤدي إلى تفاقم عدم المساواة في الرعاية الصحية.

نعم، وصرحت عدة شركات أنها بالفعل تستخدم هذه التقنيات الحديث، فعلى سبيل المثال:

- اكتشاف الأدوية: استخدمت شركة DeepMind الذكاء الاصطناعي لتحديد تركيبة جديدة لمضاد حيوي فعال ضد البكتيريا المقاومة للمضادات الحيوية.

- العلاج بالخلايا: طورت شركة Novartis تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لاختيار الخلايا الجذعية الجنينية الأكثر ملاءمة لعلاج كل مريض.

- الزراعة: تستخدم شركة Bayer الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية لتحديد المناطق التي تعاني من الجفاف أو الآفات، وتقديم توصيات للمزارعين حول كيفية تحسين غلة المحاصيل.

مع تكور ذلك العلم والتقنيات المصاحبة له، يأمل العلماء في طرح نماذج مستقبلية متخصصة سوف تساهم في تعزيز وازدهار الحياة البشرية بشكل عام.

- محاكاة المخ: يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء نماذج حاسوبية معقدة للمخ البشري لفهم كيفية عمله وتطوير علاجات جديدة خصوصًا للأمراض العصبية.

- نمذجة انتشار الأمراض: قد يتمكن العلم من نمذجة انتشار الأمراض وتطوير استراتيجيات مكافحة أفضل. وبذلك يمكن القضاء على الأوبئة من بداياتها.

- التصميم البيولوجي: احتمالية تصميم مواد وأنظمة بيولوجية جديدة ذات خصائص محددة.