تُعدّ البيئة أحد أهم محددات الصحة. ويقدّر تقرير العبء العالمي للأمراض أثرًا متزايدًا من حيث الإعاقة وتراجع جودة الحياة في أنحاء العالم، ولا سيما بين كبار السن. ومن المرجح أن أحد الأسباب الجذرية لهذا التراجع يُعزى إلى التفاعل بين عوامل الخطر الاجتماعية والبيئية والحالات دون السريرية، ما يؤدي إلى زيادة الأمراض الأولية غير السارية، مثل الخرف ومرض الانسداد الرئوي المزمن والأمراض الدماغية الوعائية وأمراض القلب الإقفارية المزمنة.

لا تزال المسارات السببية المتعددة الأبعاد لهذه التفاعلات غير مفهومة إلى حد كبير. وفي هذا السياق المعقد، حيث تتسم العلاقة بين حالات التعرض والنتائج بتباين كبير وتعدد الأوجه، تمثل عملية تقييم الأثر الصحي (HIA) الأداة المعيارية لمعالجة هذه المسألة، بدءًا من فحص عوامل الخطر الصحية ووصولًا إلى اقتراح سياسات صحية جديدة ورصد آثارها. ومع ذلك، لا يزال استكشاف نظام رقمي متكامل لتقييم الأثر الصحي، قادر على التكيف ديناميكيًا مع تباين هذه المحددات وتفاعلاتها، محدودًا.

تتيح خوارزميات الذكاء الاصطناعي إمكانات مبتكرة وعالية الأداء لتطبيقات تقييم الأثر الصحي، إذ تعزز معالجة مجموعات البيانات المعقدة وتفسيرها. ويهدف هذا المقترح إلى تطوير مجموعة أدوات تكنولوجية لإجراء تقييم ديناميكي وذكي للأثر الصحي، قادر على التنبؤ بالأثر الصحي لمختلف المحددات واستشراف مسارات الإعاقة وجودة الحياة. وستستفيد المنهجية من البيانات البيئية والاجتماعية والاقتصادية والجغرافية والسريرية، التي ستُدار جميعها من خلال بنية للتعلّم الاتحادي.

ستُضبط النماذج التنبؤية المُنشأة وفقًا لأنماط الحياة والظروف الفردية، استنادًا إلى بيانات جُمعت من استطلاعات رقمية سكانية واسعة النطاق. وسيجري تدريب هذه النماذج والتحقق من صحتها باستخدام ثلاث دراسات حالة للتعرض للتلوث المرتبط بمصانع الصلب: تارانتو (إيطاليا)، وريبنيك (بولندا)، وفلاندرز (بلجيكا).

النداء:
HORIZON-HLTH-2022-ENVHLTH-04

دور البوليتكنيك:
شريك

المسؤول العلمي عن البوليتكنيكو:
الأستاذ تومّاسو دي نويا (DEI)

SSD:
ING-INF/05 – نظم معالجة المعلومات