—مشروع منصة تشخيص الأمراض الطبية باستخدام الصور – MediVision AI1. المقدمةمع التقدم الهائل في تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبحت خوارزميات الرؤية الحاسوبية قادرة على تحليل الصور الطبية مثل الأشعة السينية (X-Ray)، الرنين المغناطيسي (MRI)، والأشعة المقطعية (CT) بدقة تضاهي خبرة الأطباء المتخصصين.يهدف مشروع MediVision AI إلى تطوير منصة متكاملة تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض الطبية من خلال تحليل الصور، مما يساعد في تقليل الأخطاء الطبية وتسريع تقديم الرعاية للمرضى، خصوصاً في المناطق التي تعاني من نقص الأطباء المتخصصين.—2. مشكلة الدراسةتواجه المؤسسات الصحية عدة تحديات:1. زيادة عدد المرضى مقابل وجود عدد قليل من الأطباء المتخصصين.2. التأخر في تشخيص الأمراض يرفع من نسبة الخطر.3. الصور الطبية معقدة وقد يصعب تحليلها على الأطباء الأقل خبرة.4. حاجة المستشفيات لأنظمة ذكية تساعد في اكتشاف الأمراض مبكرًا.—3. أهداف المشروعالأهداف العامة• تطوير نظام ذكي قادر على تحليل الصور الطبية واكتشاف الأمراض.• تحسين جودة التشخيص وتقليل الخطأ البشري.الأهداف التفصيلية• بناء نموذج CNN لتحليل أشعة الصدر واكتشاف أمراض مثل الالتهاب الرئوي.• تطوير واجهة تتيح رفع الصور والحصول على تقرير طبي آلي.• توفير نسبة ثقة Confidence لكل تشخيص.• دعم عدة أنواع من الأمراض القابلة للكشف عبر الصور.• بناء لوحة إحصائية Dashboard لمراقبة الحالات والتقارير.—4. الأدوات والتقنيات المستخدمةBack-End• Python• Flask أو Django• مكتبات تعلم عميق: TensorFlow – Keras – PyTorch• NumPy – PandasFront-End• React.js• HTML / CSS• واجهة بسيطة لرفع الصور وعرض النتائجComputer Vision• Convolutional Neural Networks (CNN)• ResNet50• VGG16• MobileNetقواعد البيانات• MongoDB• تخزين الصور + التقاريرمجموعات البيانات• NIH ChestX-ray14 Dataset• COVID-19 X-ray Dataset—5. مراحل تطوير المشروع1. جمع صور طبية متنوعة عالية الجودة.2. تنظيف البيانات وإزالة الصور غير الصالحة.3. تقسيم البيانات (Train / Test / Validation).4. تدريب نموذج الرؤية الحاسوبية.5. ضبط المعاملات Hyperparameter Tuning.6. تقييم النموذج وتحسينه.7. تطوير واجهة الويب.8. ربط النموذج بالواجهة API Integration.9. اختبار النظام في بيئة حقيقية.10. نشر النظام على خادم Server.—6. مكونات النظام1. وحدة رفع الصور Upload Module• تتيح للطبيب أو المستخدم رفع صورة الأشعة.2. وحدة المعالجة المسبقة Preprocessing• تحويل الصورة لصيغة مناسبة• تحسين الإضاءة• إزالة الضوضاء3. وحدة الذكاء الاصطناعي Diagnosis Engine• نموذج CNN جاهز للتصنيف• استخراج ميزات Features من الصورة• تقدير نسبة الإصابة المحتملة4. وحدة التقارير الطبية• تقرير يحتوي:التشخيصنسبة الثقةوصف المرضتوصيات طبية مبدئية5. وحدة Dashboard إحصائية• إحصائيات عن الحالات• نسبة الأمراض المكتشفة• أداء النموذج—7. الخوارزميات المستخدمة1. CNN (شبكات عصبية التفافية)– الأساس في تحليل الصور الطبية.2. Transfer Learning– استخدام نماذج جاهزة مثل ResNet50 لتسريع التدريب.3. Image Augmentation– لزيادة حجم البيانات وتحسين دقة النموذج.4. Binary & Multi-Class Classification Models– حسب نوع المرض.—8. النتائج المتوقعة• دقة تشخيص تتراوح بين 92% – 96%.• إمكانية كشف أمراض مبكرًا.• تقليل الضغط على الأطباء بنسبة 40%.• تحسين سرعة التشخيص بنسبة 60%.• تقليل الأخطاء البشرية المنتشرة في تحليل الصور.—9. الخاتمةيمثل مشروع MediVision AI خطوة مهمة في مستقبل الرعاية الصحية الرقمية. فهو يجمع بين قوة الذكاء الاصطناعي واحتياجات المؤسسة الطبية، ليقدم نظامًا قادرًا على تسريع التشخيص وتحسين جودة الخدمة الصحية، وخاصة في المناطق التي تحتاج إلى دعم طبي متقدم.—فريق العملأسماء ناصر – وليد عمرو – فاطمة نبيلمشرف المشروعد. حازم فؤادسنة التخرج2024