نظام تشخيص طبي يعتمد على الذكاء الاصطناعي

قمتُ بتطوير مجموعة متكاملة من الأدوات الذكية القائمة على تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق للمساعدة في الكشف المبكر عن عدد من الأمراض الطبية، بما في ذلك: أورام الدماغ، سرطان الجلد، سرطان الرئة، مرض باركنسون (عبر تحليل الصوت)، مرض ألزهايمر، وأمراض القلب. تم تصميم كل نموذج خصيصًا للتعامل مع نوع البيانات المناسب — سواء كانت صورًا طبية، إشارات صوتية، أو بيانات سريرية.

بالنسبة لتشخيص الأمراض المعتمدة على الصور (مثل أورام الدماغ وسرطان الجلد والرئة)، استخدمت نماذج الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) باستخدام مكتبات TensorFlow وKeras، مع معالجة وتحسين الصور عبر OpenCV. أما في حالة مرض باركنسون، فقد تم تحليل الإشارات الصوتية باستخدام Librosa وparselmouth لاستخراج الميزات الصوتية، تليها عملية التصنيف باستخدام شبكات عصبية عميقة. كما تم استخدام نماذج مثل Random Forest وLogistic Regression وDNNs لتدريب نماذج خاصة بمرض ألزهايمر وأمراض القلب بناءً على بيانات منظمة.

الأدوات تم بناؤها بطريقة قابلة للتوسّع وسهلة الفهم، باستخدام التقنيات التالية:

Python: كل التطوير البرمجي

TensorFlow / Keras: لتدريب النماذج العميقة

OpenCV وMatplotlib: لمعالجة الصور وعرض النتائج

Pandas / NumPy: لتحليل البيانات

Scikit-learn: للنماذج التقليدية والتقييم

Librosa / Parselmouth: لاستخراج خصائص الصوت

تهدف هذه الأدوات إلى دعم الباحثين والأطباء في اكتشاف الأنماط داخل البيانات الطبية المعقدة، وقد حققت دقة عالية ونتائج واعدة مع الحفاظ على مستوى جيد من الشفافية وسهولة تفسير النتائج.