Multi-Modal Medical Diagnosis using Intermediate Fusion CNN

قمت بتطوير نظام ذكاء اصطناعي لتحليل وتشخيص الأمراض باستخدام البيانات الطبية متعددة الأنماط (Multi-Modal Data).

يعتمد النظام على دمج عدة أنواع من البيانات الطبية مثل:

صور الأشعة المقطعية CT Scans

صور الأشعة السينية Chest X-ray

تحويل صوت السعال إلى Spectrogram Images

تم استخدام نموذج Convolutional Neural Network (CNN) مع تقنية Intermediate Fusion لدمج الميزات المستخرجة من كل نوع من البيانات وتحسين دقة التنبؤ.

حقق النموذج دقة تصل إلى:

97.25% Test Accuracy

هذا النوع من الأنظمة يمكن استخدامه في:

دعم التشخيص الطبي

تحليل البيانات الطبية

أبحاث الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي

التقنيات المستخدمة :

Python

Deep Learning

CNN

TensorFlow / PyTorch

Computer Vision

Multi-Modal Learning

Medical AI