منصة التشخيص الطبي بالذكاء الاصطناعي
منصة التشخيص الطبي بالذكاء الاصطناعي هي منصة شاملة لدعم القرار الطبي، تهدف إلى المساعدة في التنبؤ بالأمراض
منصة التشخيص الطبي بالذكاء الاصطناعي هي منصة شاملة لدعم القرار الطبي، تهدف إلى المساعدة في التنبؤ بالأمراض وتحليل البيانات الطبية باستخدام عدة طرق تشخيصية. تدعم المنصة تحليل الأعراض من ملفات PDF، تصنيف صور الأشعة السينية للصدر، تحليل تخطيط القلب ECG/EKG، الكشف عن آفات الجلد، اكتشاف كسور العظام، تحليل فحوصات الدم، تحليل صور الشبكية، تحليل صور الموجات فوق الصوتية، والفحص الأولي للصحة النفسية.
تعتمد المنصة على تقنيات Python و Machine Learning و Deep Learning و Medical Imaging لمعالجة الملفات والصور الطبية، استخراج الأنماط المهمة، وتقديم نتائج تنبؤية تساعد في الفحص المبكر ودعم اتخاذ القرار الطبي.
المميزات
- تحليل الأعراض من ملفات PDF|رفع ملفات PDF تحتوي على أعراض مرضية والحصول على تنبؤات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- تصنيف صور الأشعة السينية للصدر|تحليل صور أشعة الصدر للكشف عن حالات مثل السل، الالتهاب الرئوي، وCOVID-19.
- اكتشاف كسور العظام|رفع صور الأشعة السينية للكشف عن احتمالية وجود كسور في العظام.
- تحليل تخطيط القلب ECG/EKG|تحليل صور أو بيانات تخطيط القلب للكشف عن مؤشرات الحالات القلبية.
- الكشف عن آفات الجلد|تصنيف صور آفات الجلد والمساعدة في الكشف عن حالات مثل سرطان الجلد الميلانوما.
- تحليل فحوصات الدم|تحليل ملفات فحوصات الدم والمعايير الطبية لدعم الفحص المبكر للأمراض.
- تحليل صور الشبكية|تحليل صور شبكية العين للكشف عن حالات مثل اعتلال الشبكية السكري.
- تحليل الموجات فوق الصوتية|معالجة صور الموجات فوق الصوتية للكشف عن مؤشرات طبية غير طبيعية.
- فحص الصحة النفسية|تحليل النصوص المدخلة للمساعدة في الفحص الأولي لحالات مثل الاكتئاب.
- لوحة تشخيص متعددة|توفير منصة موحدة تحتوي على عدة وحدات تشخيصية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
آلية العمل
- تحليل المتطلبات: تحديد وحدات التشخيص المدعومة، أنواع المدخلات، الأمراض المستهدفة، وسير عمل النظام.
- جمع البيانات: جمع وتنظيم بيانات الأشعة، ECG، آفات الجلد، صور الشبكية، فحوصات الدم، الموجات فوق الصوتية، ومستندات الأعراض.
- معالجة البيانات: تنظيف الصور والملفات، تغيير الحجم، التطبيع، التصنيف، وتجهيز البيانات الطبية لتدريب النماذج.
- تطوير النماذج: بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق لكل وحدة تشخيصية.
- تطوير الخادم الخلفي: إنشاء API باستخدام Python لرفع الملفات، معالجة البيانات، تشغيل التنبؤات، وإرجاع النتائج.
- تطوير واجهة المستخدم: تصميم وبناء لوحة التشخيص، شاشات رفع الملفات، أزرار التنقل، وصفحات عرض النتائج.
- دمج النماذج: ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالخادم الخلفي وتوجيه كل طريقة تشخيص إلى النموذج المناسب.
- الاختبار والتحقق: تقييم دقة النماذج، اختبار رفع الملفات، التحقق من سير التنبؤ، وفحص أداء النظام.
- النشر: نشر المنصة، إعداد بيئة الخادم، وتجهيز النظام للاستخدام الفعلي.
- الصيانة والتحسين: تحسين النماذج، إضافة وحدات تشخيص جديدة، تحديث البيانات، وتحسين تجربة المستخدم.
التقنيات المستخدمة
- Python
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Deep Learning
- Medical Imaging
- Computer Vision
- Image Classification
- PDF Processing ECG/EKG Analysis
- Healthcare
- AI