Medical AI Diagnosis Application باستخدام Python وMachine Learning

Medical AI Diagnosis Application هو تطبيق يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمساعدة المستخدم في الحصول على معلومات طبية بناءً على سؤاله. يعتمد المشروع على دمج Large Language Model مع نظام Retrieval-Augmented Generation (RAG) للبحث في مصادر طبية وإنتاج إجابات دقيقة.

فكرة النظام تقوم على أن المستخدم يقوم بإدخال سؤال طبي، ثم يتم تحويل السؤال إلى Embedding والبحث داخل قاعدة بيانات تحتوي على مصادر طبية لاستخراج المعلومات الأقرب للسؤال. بعد ذلك يتم إرسال السؤال مع المعلومات المسترجعة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بتحليلها وتوليد إجابة واضحة للمستخدم.

تم استخدام عدة تقنيات وأدوات في المشروع مثل:

• Python

• LangChain

• Streamlit لبناء واجهة التطبيق

• Vector Database لتخزين النصوص الطبية في صورة Embeddings

• نموذج لغوي مثل Phi-3.5

تعتمد خوارزمية النظام على عدة خطوات رئيسية:

إدخال السؤال من المستخدم.

تحويل السؤال إلى تمثيل رقمي (Embedding).

البحث في قاعدة المعرفة الطبية عن النصوص الأكثر صلة.

إرسال السياق مع السؤال إلى النموذج.

توليد الإجابة وعرضها للمستخدم عبر واجهة التطبيق.

تم تقييم النموذج باستخدام Medical Question Answering dataset مثل PubMed-QA، حيث يتم قياس الأداء باستخدام مقاييس مثل Accuracy وPrecision وRecall وF1-Score لضمان جودة الإجابات الطبية.

يساعد هذا المشروع في توضيح كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي لبناء أنظمة قادرة على تحليل الأسئلة الطبية وتقديم معلومات دقيقة بسرعة، ويمكن تطويره لاحقًا ليصبح نظام دعم قرار طبي متكامل.