ندوة لتمريض بني سويف حول «التغيرات المناخية وتأثيرها على صحة الفرد والمجتمع»
نظمت كلية التمريض بجامعة بني سويف، تحت رعاية الدكتور طارق علي، القائم بأعمال رئيس الجامعة، ندوة علمية بعنوان "التغيرات المناخية وتأثيرها علي صحة الفرد والمجتمع" بمدرسة الشروق ، وذلك تحت إشراف الدكتور أبو الحسن عبد الموجود نائب رئيس الجامعة لشئون خدمة المجتمع وتنمية البيئة والدكتور حمادة محمد، نائب رئيس الجامعة لشؤون التعليم والطلاب والدكتورة حنان الزبلاوى حسن عميد الكلية والدكتورة شرين السيد، وكيل الكلية لشئون خدمه المجتمع وتنمية البيئة، والدكتورة هناء كمال وكيل كلية التمريض لشؤن التعليم والطلاب والدكتورة عزيزة محمود، رئيس قسم تمريض صحة المجتمع.
وحاضر بالندوة كلاً من الدكتورة تسنيم رجب، المدرس بقسم تمريض صحة المجتمع والدكتورة هناء عويس المعيدة بذات القسم بالكلية.
وصرح رئيس الجامعة بأن الندوة خُصصت للتعريف بظاهرة التغيرات المناخية، حيث استعرضت بشكل تفصيلي الأسباب الرئيسية التي تقف وراء هذه الظاهرة العالمية المقلقة، بدءاً من الأنشطة الصناعية ووصولاً إلى أنماط الاستهلاك غير المستدامة. ولم يقتصر النقاش على التشخيص، بل تغلغل بعمق في تحليل التأثيرات المتعددة لهذه التغيرات على القطاعات الحيوية، فتم تسليط الضوء على انعكاساتها الخطيرة على الصحة العامة، من خلال انتشار الأمراض وتدهور جودة الهواء، وعلى تحديات الأمن الغذائي الناتجة عن تذبذب الإنتاج الزراعي ونقص المياه، بالإضافة إلى الضرر الجسيم الذي يلحق بالموارد الطبيعية والبيئة والتنوع البيولوجي. وفي إطار استباقي، استعرضت الندوة مجموعة من الحلول والتقنيات الفعالة لمواجهة هذه التحديات، أبرزها التحول الجذري نحو استخدام الطاقة المتجددة كبديل مستدام، إلى جانب التأكيد على ضرورة رفع الوعي المجتمعي بأهمية الحفاظ على البيئة، وتبني سلوكيات مستدامة كـترشيد الاستهلاك، وتقليل مستويات التلوث، وتكثيف جهود إعادة التدوير كآليات أساسية لتحقيق الاستدامة البيئية وتقليل البصمة الكربونية للمجتمع.
فى سياق آخر تواصل جامعة بنى سويف نشر الإضاءات البحثية ، حديثا نشرت إضاءة بحثية عن الذكاء الاصطناعي لقراءة أكثر دقة لصور الأشعة ، وطباحثو جامعة بني سويف يساهمون بدارسة في مجال التشخيص الطبي الدقيق في بداية العام 2025، نُشرت دراسة بعنوان: Ulnar variance detection from radiographic images using deep learning
الدراسة تناولت مشكلة دقيقة في الطب، وهي اختلاف طول عظم الزند عن عظم الكعبرة في الرسغ، وهو عامل مهم لتشخيص أمراض اليد والرسغ. الطرق التقليدية لقياس هذا الاختلاف تعتمد على القياسات اليدوي، وهي طرق طويلة ومعرضة للأخطاء. الفريق البحثي قدّم حلاً مبتكرًا باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث اعتمد على تقنيات U-Net لتجزئة عظام الزند والكعبرة بدقة ، ثم استخدم DenseNets لتصنيف الحالات إلى ثلاثة أنماط رئيسية: زيادة طول الزند، نقص طول الزند، والطول المتعادل.
ما يميز هذه الدراسة أنها لم تكتف بتطبيق خوارزميات جاهزة، بل قامت بجمع قاعدة بيانات جديدة من صور أشعة اليد تم توثيقها بدقة لتكون مرجعًا علميًا يمكن استخدامه مستقبلًا في تدريب نماذج أخرى. كما عمل الباحثون على تحسين إعدادات النموذج للوصول إلى أفضل أداء ممكن. النتائج كانت لافتة للنظر: دقة 97.7% في تحديد العظام من صور الأشعة، ودقة 92.1% في تصنيف نوع الاختلاف، وهي أرقام تتفوق على نتائج دراسات سابقة وتُظهر أن الذكاء الاصطناعي قادر على تقليل وقت التشخيص بشكل كبير مع زيادة موثوقية النتائج.
المشاركون في إعداد الدراسة كل من الدكتور محمد سيد قايد أستاذ علوم الحاسب بقسم علوم الحاسب وعميد كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي بجامعة بني سويف والدكتور عبدالرحيم قوره أستاذ متفرغ بقسم علوم الحاسب بكلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي بجامعة بني سويف وسحر حسن نوح معيدة بقسم علوم الحاسب بكلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي بجامعة بني سويف
