Hybrid Machine Learning System for Early Lung Cancer Detection

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام متكامل للتنبؤ بسرطان الرئة يعتمد على مصدرين رئيسيين للبيانات:

البيانات السريرية المنظمة مثل التاريخ المرضي والأعراض، وصور الأشعة المقطعية للصدر (Chest CT). يتم استخدام خوارزميات تعلم الآلة التقليدية لتحليل البيانات السريرية، بينما تُستخدم الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) لتحليل صور الأشعة، مما يسهم في تحسين دقة التشخيص.

يعتمد النظام على مجموعات بيانات عالية الجودة وموثوقة، حيث تلعب سلامة البيانات دورًا أساسيًا في أداء النماذج التنبؤية. يتيح الدمج بين البيانات النصية والصورية إمكانية التحقق المتبادل من النتائج، مما يقلل من معدلات التشخيص الخاطئ سواء الإيجابي أو السلبي.

يساعد هذا النهج المتكامل الأطباء على اكتشاف سرطان الرئة في مراحله المبكرة، ودعم اتخاذ قرارات علاجية أسرع وأكثر تخصيصًا للمريض. كما يقترح العمل المستقبلي توسيع النظام ليشمل البيانات الجينومية، وتحسين كفاءة النموذج لاستخدامه في البيئات السريرية الواقعية، حيث تمثل سرعة الاستجابة وسهولة تفسير النتائج عوامل حاسمة.