Reinforcement Learning model : للكشف المبكر عن تعفّن الدم

وكيل التعلم التعزيزي للكشف المبكر عن تعفّن الدم والتدخل الطبي

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام ذكاء اصطناعي تفاعلي يستخدم تقنيات التعلّم التعزيزي (Reinforcement Learning) للكشف المبكر عن تعفّن الدم (Sepsis) في وحدات العناية المركزة (ICU)، واتخاذ قرارات علاجية فورية للمساعدة في تحسين نتائج المرضى.

? فكرة المشروع:

تم تدريب وكيل تعلم تعزيزي باستخدام خوارزمية Proximal Policy Optimization (PPO) على بيانات سريرية حقيقية لمحاكاة سيناريوهات واقعية لمريض مصاب بتعفن الدم. يقوم الوكيل بمراقبة المؤشرات الحيوية للمريض بشكل مستمر، ويتخذ قرارات علاجية في الوقت الحقيقي مثل إعطاء السوائل أو المضادات الحيوية بهدف استقرار الحالة الصحية ومنع تدهورها.

️ التقنيات المستخدمة:

? التعلم التعزيزي: PPO باستخدام مكتبة Stable-Baselines3

البيانات: مجموعة بيانات حقيقية من كاجل

المحاكاة: بيئة تفاعلية تحاكي مريضًا في العناية المركزة

الواجهة التفاعلية: تم بناء واجهة باستخدام Streamlit لعرض التفاعل بين الوكيل والمريض بشكل حي

أهداف المشروع:

مراقبة بيانات المرضى بشكل لحظي

التعلّم الذاتي لتوقيت ونوع التدخل الطبي الأمثل

الحد من تفاقم تعفّن الدم وتحسين فرص النجاة

تقديم دعم ذكي للأطباء في اتخاذ قرارات دقيقة وفي الوقت المناسب

أثر المشروع المحتمل:

تقليل معدل الوفيات الناتجة عن تعفّن الدم

تقليل الوقت بين التشخيص والتدخل

تعزيز دقة القرارات السريرية في وحدات العناية المركزة

توفير نموذج أولي لتقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتطبيق في الرعاية الصحية الحادة