به گزارش پایگاه اطلاع‌رسانی بنیان، مقاله‌ای منتشرشده در مجله Environmental International (2025) توسط لی هوانگ و همکارانش نشان می‌دهد که هوش مصنوعی (AI) به ابزاری کلیدی برای مقابله با چالش‌های پیچیده سلامت محیطی (EH) تبدیل شده است. این پژوهش با تمرکز بر مسائل ناشی از آلودگی‌های ترکیبی، مانند میکروپلاستیک‌ها و مواد شیمیایی مختل‌کننده غدد، کاربردهای AI را در چهار مرحله اصلی EH بررسی می‌کند: جمع‌آوری و مدیریت داده، شناسایی خطرات، مدل‌سازی و ارزیابی ریسک، و مدیریت سلامت محیطی. AI با تحلیل داده‌های چندوجهی، شناسایی دقیق عوامل خطر و شبیه‌سازی اثرات زیست‌محیطی، دقت و کارایی تحقیقات EH را افزایش داده است. با این حال، چالش‌هایی مانند عمومی‌سازی مدل‌ها، حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها و شفافیت الگوریتم‌ها همچنان باقی است. این مطالعه بر پتانسیل AI برای تحول در مدیریت جهانی سلامت محیطی تأکید دارد و جهت‌گیری‌های آینده را برای رفع موانع ترسیم می‌کند.

هوش مصنوعی: انقلابی در سلامت محیطی

سلامت محیطی (EH) رشته‌ای پیچیده و چندوجهی است که تأثیرات عوامل محیطی مانند مواد شیمیایی، آلاینده‌های زیستی و تغییرات اقلیمی بر سلامت انسان را بررسی می‌کند. مقاله‌ای جدید در سال 2025 در مجله Environmental International توسط لی هوانگ و همکارانش نشان می‌دهد که هوش مصنوعی (AI) با توانایی تحلیل داده‌های پیچیده و شبیه‌سازی سناریوهای چندبعدی، به اهرمی کلیدی برای حل مسائل EH تبدیل شده است. این مطالعه با تمرکز بر آلودگی‌های ترکیبی، مانند میکروپلاستیک‌ها و مواد مختل‌کننده غدد، کاربردهای AI را در چهار مرحله اصلی EH—جمع‌آوری داده، شناسایی خطر، مدل‌سازی ریسک و مدیریت محیطی—بررسی می‌کند. با وجود پتانسیل عظیم AI، چالش‌هایی مانند عمومی‌سازی مدل‌ها، حریم خصوصی داده‌ها و شفافیت الگوریتم‌ها مانع از پیاده‌سازی کامل آن شده‌اند. این یافته‌ها بر نقش تحول‌آفرین AI در مدیریت جهانی سلامت محیطی تأکید دارند و راه را برای تحقیقات و سیاست‌گذاری‌های آینده هموار می‌کنند.

جمع‌آوری داده: پایه‌ای برای سلامت محیطی

داده‌های سلامت محیطی، از جمله داده‌های نظارتی، سلامت انسانی و تحقیقات آزمایشگاهی، ستون فقرات پژوهش‌های EH هستند. AI با بهره‌گیری از فناوری‌هایی مانند حس‌گرهای پیشرفته، اینترنت اشیا (IoT) و سنجش از دور، جمع‌آوری داده‌ها را متحول کرده است. برای مثال، مدل‌های یادگیری عمیق (DL) مانند LSTM و شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) پیش‌بینی دقیق شاخص کیفیت هوا (AQI) را با تحلیل داده‌های زمانی-مکانی امکان‌پذیر کرده‌اند. سیستم‌های نظارتی هوشمند (SEMS) با ادغام AI و IoT، نظارت بر کیفیت آب، هوا و انتشارات صنعتی را بهبود بخشیده‌اند. در حوزه پزشکی، AI با تحلیل سوابق الکترونیکی سلامت (EHR) و داده‌های دستگاه‌های پوشیدنی، ارتباط بین عوامل محیطی و بیماری‌هایی مانند مشکلات تنفسی یا قلبی را شناسایی می‌کند. با این حال، چالش‌هایی مانند کیفیت ناسازگار داده‌ها، محدودیت‌های حس‌گرها و نگرانی‌های امنیتی، استانداردسازی و یکپارچگی داده‌ها را دشوار کرده‌اند. این مطالعه بر نیاز به پروتکل‌های استاندارد و الگوریتم‌های تطبیقی برای کاهش وابستگی به داده‌های گسترده تأکید دارد.

شناسایی و غربالگری خطرات: دقت با AI

شناسایی خطرات محیطی، مانند آلاینده‌های نوظهور (ECs) از جمله میکروپلاستیک‌ها و مواد شیمیایی پایدار، به دلیل تعاملات غیرخطی و منابع متنوع، چالش‌برانگیز است. روش‌های سنتی، که اغلب بر کنترل متغیرها تکیه دارند، در برابر پیچیدگی‌های آلودگی ترکیبی ناکارآمد هستند. AI با مدل‌های یادگیری ماشین (ML) و DL، مانند شبکه‌های کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)، شناسایی خطرات را تسریع کرده است. برای مثال، CNN‌ها در ردیابی منابع انتشار ترکیبات آلی فرار (VOCs) و میکروپلاستیک‌ها دقت بالایی نشان داده‌اند. در غربالگری شیمیایی، مدل‌های QSAR مبتنی بر AI پایداری و سمیت مواد شیمیایی را با تحلیل ساختارهای مولکولی پیش‌بینی می‌کنند، که هزینه‌ها و زمان آزمایش را کاهش می‌دهد. با این حال، عمومی‌سازی ضعیف مدل‌ها و نیاز به داده‌های باکیفیت، موانعی برای کاربرد گسترده هستند. این پژوهش پیشنهاد می‌دهد که یادگیری خودنظارتی و انتقال یادگیری می‌توانند این محدودیت‌ها را برطرف کنند.

مدل‌سازی و ارزیابی ریسک: شبیه‌سازی با دقت بالا

مدل‌سازی سیستم‌های محیطی برای پیش‌بینی رفتار آلاینده‌ها و ارزیابی ریسک‌های سلامت ضروری است. AI با مدل‌های DL، مانند LSTM و GRU، پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت آلودگی هوا (مانند PM2.5) و کیفیت آب را بهبود بخشیده است. در مدل‌سازی آب‌های زیرزمینی و خاک، ترکیب ML و مدل‌های مبتنی بر فرآیند، دقت شبیه‌سازی جریان آلاینده‌ها را افزایش داده است. AI همچنین تعاملات پیچیده بین فازهای جامد، مایع و گاز و اثرات زیستی، مانند تجمع زیستی و انتقال در زنجیره غذایی، را شبیه‌سازی می‌کند. برای مثال، مدل‌های RF و ANN امکان پیش‌بینی نرخ تجزیه زیستی آلاینده‌های آلی را فراهم کرده‌اند. در سطح ژنومی، AI تعاملات ژن-محیط را تحلیل می‌کند و ژن‌های مقاومت آنتی‌بیوتیکی را در داده‌های متاژنومی شناسایی می‌کند. با این حال، پیچیدگی داده‌های چندوجهی و نیاز به شفافیت مدل‌ها، چالش‌هایی برای دقت و اعتماد به این شبیه‌سازی‌ها ایجاد می‌کنند.

مدیریت سلامت محیطی: AI برای آینده‌ای پایدار

AI با تحلیل داده‌های چندمنبعی، مدیریت سلامت محیطی را به سوی رویکردهای هوشمند و پیش‌بینانه سوق داده است. مدل‌های AI در پیش‌بینی بلایای طبیعی، مانند آتش‌سوزی‌های جنگلی، و ردیابی منابع آلودگی، مانند PFAS در خاک، به سیاست‌گذاران کمک می‌کنند تا استراتژی‌های مؤثری طراحی کنند. پایگاه‌های داده به اشتراک‌گذاشته‌شده، مانند پایگاه‌های داده شیمیایی و سلامت، همکاری بین‌سازمانی را تقویت کرده و ارزیابی ریسک را بهبود بخشیده‌اند. با این حال، مسائل اخلاقی، مانند حفاظت از حریم خصوصی و شفافیت الگوریتم‌ها، و موانع فنی، مانند ناسازگاری داده‌ها، همچنان چالش‌هایی هستند. این مطالعه پیشنهاد می‌دهد که استانداردسازی داده‌ها، الگوریتم‌های تطبیقی و چارچوب‌های قانونی-اخلاقی می‌توانند این موانع را برطرف کنند و AI را به ابزاری کارآمد برای مدیریت جهانی سلامت محیطی تبدیل کنند.

جهت‌گیری‌های آینده و چالش‌ها

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، کاربرد AI در EH با موانعی مانند عمومی‌سازی ضعیف مدل‌ها، ناسازگاری داده‌های چندوجهی و نگرانی‌های اخلاقی مواجه است. تحقیقات آینده باید بر بهبود شفافیت مدل‌ها، کاهش وابستگی به داده‌های برچسب‌دار و توسعه الگوریتم‌های تطبیقی تمرکز کنند. همچنین، ایجاد پایگاه‌های داده یکپارچه و چارچوب‌های قانونی برای حفاظت از داده‌ها ضروری است. AI با شبیه‌سازی چندبعدی عوامل پیچیده و ادغام داده‌های چندوجهی، می‌تواند شناسایی دقیق ریسک‌های سلامت محیطی را تسهیل کند و به مدیریت پایدار محیط زیست کمک کند.

نتیجه‌گیری: AI، آینده سلامت محیطی

هوش مصنوعی با توانایی تحلیل داده‌های پیچیده و شبیه‌سازی سناریوهای چندبعدی، در حال بازتعریف پژوهش‌های سلامت محیطی است. از جمع‌آوری داده‌های نظارتی گرفته تا شناسایی خطرات، مدل‌سازی ریسک و مدیریت محیطی، AI دقت و کارایی را به‌طور چشمگیری افزایش داده است. با این حال، چالش‌هایی مانند حریم خصوصی داده‌ها، شفافیت مدل‌ها و عمومی‌سازی الگوریتم‌ها نیازمند توجه هستند. با رفع این موانع، AI می‌تواند به ابزاری قدرتمند برای مدیریت جهانی سلامت محیطی تبدیل شود، ریسک‌های پیچیده را کاهش دهد و آینده‌ای پایدارتر و سالم‌تر را تضمین کند.

پایان مطلب/.