طلاب المشروع
تطبيق يستهدف الكشف المبكر والتشخيص الدقيق للإصابات والنزيف، كان فكرة 6 طلاب بكلية الذكاء الاصطناعي بجامعة كفر الشيخ ضمن مشروع تخرجهم لهذا العام، باعتبار التشخيص المبكر الدقيق هو الخطوة الأولى نحو العلاج الناجح.
يذكر أحمد كمال الدين حسين السنوسي، أحد طلاب المشروع، لـ«الوطن»: «الفكرة جاءت إلينا مع بداية العام الدراسي من السنة الأخيرة بكلية الذكاء الاصطناعي لتنفيذها، وتحدثت فيها مع زملائي محمود رفعت علي كراوية، ومروة السيد خليل السيد، وإيمان فتحي منصور فتحي، وآية سعد باب الفرج المحروق، ولمياء أحمد محمد عبد العزيز، وبدأنا العمل على تنفيذ المشروع، وذلك بإشراف الدكتورة منى النجار، وهو تطبيق عبارة يستهدف الكشف المبكر والتشخيص الدقيق للإصابات والنزيف، والذي استمر تنفيذه على مدار 6 أشهر».
الكشف المبكر والتشخيص الدقيق للإصابات والنزيف «Traumatic injuries» أمران حاسمان لتحسين نتائج المرضى وتحسين فعالية العلاج، يمكن للتحديد المبكر أن يتيح التدخل الفوري، مما يمنع تقدم المرض ويقلل من المضاعفات، مما يحسن التوقعات بشكل كبير، وفقاً لما ذكره محمود رفعت علي كراوية، أحد طلاب المشروع. يقول: «التطبيق يسمح بالتدخلات الفورية مثل عوامل التوقف النزيف أو الإجراءات الجراحية لتثبيت المرضى، ويعتبر التصوير المقطعي المحوسب (CT) أكثر الأدوات التشخيصية استخداماً للإصابات البطنية الحادة، حيث يؤثر بشكل كبير على طرق الإدارة، وأظهرت نماذج التعلم العميق Deep Learning أثر كبير في المساعده على التشخيص، وأدخل تكامل الذكاء الاصطناعي (AI) طرقاً مبتكرة لمعالجة تحديات العلاج السريري، مما يظهر إمكانات واعدة للتشخيص الشخصي وتخطيط العلاج».
يركز هذا المشروع على التشخيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي للإصابات البطنية «Blunt Abdominal Trauma» باستخدام صور الأشعة المقطعية (CT)، بهدف تطوير خوارزميات ذكاء اصطناعي قادرة على اكتشاف الإصابات بسرعة ودقة من خلال الاستفادة من تقنيات التعلم العميق المتقدمة بحسب مروة السيد خليل السيد، إحدى طالبات المشروع: «تم دمج هذا النموذج مع Desktop Application باستخدام Tkinter ونسخة Mobile Application باستخدام تقنية Flutter للتسهيل على الأطباء والمتخصصين في هذا المجال الاستفادة منه، واستخدامه في التشخيص، والمساعدة في أخذ القرار المناسب في الوقت المناسب، وتخزين النتائج في Excel sheet لسهولة الرجوع إليها».
تعليقات الفيسبوك