نظام تشخيص طبي ذكي بالذكاء الاصطناعي (Healthcare AI Diagnosis Platform)

منصة رعاية صحية حديثة مبنية بأسلوب Microservices Architecture تجمع بين:

✅ الذكاء الاصطناعي

✅ الأنظمة الموزعة

✅ تطوير الويب الحديث

✅ الأمان العالي وقابلية التوسع

وقد حقق هذا المشروع إنجازًا مميزًا بحصوله على المركز الخامس في مؤتمر JACC Conference ?⭐

مما يعكس جودة التصميم وقوة الحل التقني المطروح.

? فكرة النظام (System Vision)

قطاع الرعاية الصحية يعاني من مشاكل مثل:

تأخر التشخيص

صعوبة الوصول للأطباء

تشتت البيانات الطبية بين الأنظمة

لذلك تم تصميم هذه المنصة لتكون نظامًا متكاملاً يوفر:

? تشخيص الأمراض بالذكاء الاصطناعي بناءً على الأعراض

? تحليل صور الأشعة السينية تلقائيًا

? استشارات افتراضية عبر AI Chatbot

? إدارة كاملة للمواعيد والمرضى والأطباء

? نظام صلاحيات متقدم Role-Based Access Control

(Patients – Doctors – Staff – Admins)

المنصة مبنية بشكل Modular بحيث يمكن إضافة نماذج AI جديدة أو دمج خدمات Cloud بسهولة مستقبلًا.

⚙️ التقنيات المستخدمة (Technology Stack)

? Frontend (واجهة المستخدم)

Next.js 15 (App Router) + TypeScript

تصميم UI حديث باستخدام Reusable React Components

تنبيهات وتجربة مستخدم محسنة عبر SweetAlert2

Authentication باستخدام JWT داخل httpOnly Cookies لحماية أعلى ضد XSS

Forms قوية عبر React Hook Form + Validation مخصص

Axios Interceptors لتأمين واستقرار API Requests

? Backend (الخادم الرئيسي)

Node.js 20 + Express.js 4

Authentication & Security:

JWT + bcrypt hashing

Helmet + Rate Limiting

Strict CORS Policies

Validation باستخدام express-validator

RESTful Modular API Design مع Logging منظم

? AI Microservices (خدمات الذكاء الاصطناعي)

? Model 1 – Disease Prediction (Flask)

نموذج scikit-learn لتوقع احتمالية المرض بناءً على الأعراض المدخلة.

? Model 2 – AI Medical Chatbot (FastAPI)

Chatbot ذكي مدعوم بـ:

OpenAI GPT API

HuggingFace Embeddings

LangChain لتنظيم المحادثة والتوجيه الطبي المبدئي

? Model 3 – X-ray Image Analysis (FastAPI + TensorFlow)

نموذج CNN باستخدام TensorFlow/Keras لتحليل الأشعة واكتشاف:

الكسور

الأورام

الحالات غير الطبيعية

?️ Data & Storage

MongoDB لتخزين بيانات المرضى، الحجوزات، التشخيصات، والسجلات

Redis Cache Layer لتسريع عمليات البحث والحجز واستعلامات الطاقم الطبي

☁️ DevOps & Deployment

Docker Containerization لكل الخدمات (MongoDB – Redis – AI Services)

جاهزية كاملة للتوسع باستخدام Kubernetes (Planned Integration)

إدارة بيئات مستقلة عبر .env لكل Service مع Secrets Isolation

⭐ Highlights

✔ نظام صحي متكامل AI + Web + Microservices

✔ حصل على 5th Place Winner – JACC Conference ?

✔ قابل للتوسع والإضافة بسهولة

✔ أمان عالي وصلاحيات متعددة

✔ مناسب للـ Healthcare SaaS Platforms

✔ بنية قوية جاهزة للنشر على Cloud