طلاب بجامعة سفنكس يطورون نموذجًا ذكياً للكشف عن الالتهاب الرئوي باستخدام الأشعة السينية

 نجح فريق ACR Team من طلاب كلية العلوم الطبية التطبيقية بجامعة سفنكس في تنفيذ مشروع تخرج مبتكر بعنوان:

"الذكاء الاصطناعي في أشعة الصدر: مراجعة وتطوير نموذج قائم على شبكة ResNet50 للكشف عن الالتهاب الرئوي باستخدام تقنية Grad-CAM"

ويهدف المشروع إلى الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق في دعم تشخيص أمراض الصدر من خلال تحليل صور الأشعة السينية للصدر والكشف عن حالات الالتهاب الرئوي بسرعة ودقة، بما يسهم في تعزيز كفاءة التشخيص الطبي وتحسين فرص التدخل المبكر.

تطوير نموذج ذكي لتحليل صور الأشعة

اعتمد الفريق على تطوير نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام شبكة ResNet50، وهي إحدى الشبكات العصبية العميقة المتخصصة في تحليل الصور الطبية، مع الاستفادة من تقنية التعلم بالنقل (Transfer Learning) التي تسمح بتوظيف المعرفة المكتسبة من نماذج مدربة مسبقًا لتحسين الأداء وتقليل زمن التدريب.

كما تم دمج تقنية Grad-CAM أو خريطة التفعيل التدرجية للفئات، وهي أداة تساعد على تفسير قرارات النموذج الذكي من خلال إبراز المناطق التي ركز عليها أثناء تحليل صورة الأشعة واتخاذ القرار التشخيصي، ما يعزز من موثوقية النتائج ويضيف عنصرًا مهمًا من الشفافية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبية.

نتائج واعدة في الكشف عن الالتهاب الرئوي

أظهرت نتائج المشروع أداءً متميزًا في اكتشاف حالات الالتهاب الرئوي، حيث حقق النموذج معدل حساسية (Sensitivity) بلغ 96.41%، ما يعكس قدرته العالية على اكتشاف الحالات المرضية بشكل صحيح.

كما سجل النموذج قيمة 0.973 في مؤشر المساحة تحت منحنى الأداء (AUC - Area Under the Curve)، وهو أحد أهم المؤشرات المستخدمة لقياس قدرة النماذج الذكية على التمييز بين الحالات السليمة والمصابة، ما يؤكد كفاءته العالية في دعم التشخيص والكشف المبكر عن المرض.

منصة تفاعلية لتحليل الأشعة بشكل فوري

ولم يقتصر المشروع على الجانب البحثي، بل نجح الفريق في تطوير منصة تفاعلية تتيح للمستخدم رفع صور الأشعة السينية للصدر والحصول على تحليل فوري مدعوم بتقنيات الذكاء الاصطناعي.

وتوفر المنصة خريطة بصرية توضيحية توضح المناطق التي اعتمد عليها النموذج أثناء اتخاذ القرار باستخدام تقنية Grad-CAM، ما يساعد الأطباء والمتخصصين على فهم آلية عمل النموذج وتعزيز الثقة في النتائج المقدمة.

دعم الأطباء وليس استبدالهم

وأكد الفريق أن المشروع يهدف إلى دعم الكوادر الطبية وتزويدها بأدوات ذكية تساعد على اتخاذ قرارات أكثر سرعة ودقة، مشددين على أن الذكاء الاصطناعي يمثل أداة مساندة للطبيب ولا يمكن أن يكون بديلاً عن الخبرة الطبية البشرية.

ويعكس المشروع توجه الجيل الجديد من المتخصصين في العلوم الصحية نحو توظيف التقنيات الحديثة لتطوير حلول مبتكرة تسهم في تحسين جودة الرعاية الصحية ورفع كفاءة الخدمات الطبية.

إشراف أكاديمي

أُنجز المشروع تحت إشراف:

• الأستاذ الدكتور محمد ياسر الصدفي.
• الدكتور محمود مكاوي.

فريق العمل

ضم فريق ACR Team من كلية العلوم الطبية التطبيقية بجامعة سفنكس الطلاب:

• عمر عيسى نسيم
• علي أحمد علي
• إبراهيم محمد عبداللاه
• سهيل يوسف محمد
• فلوباتير ملاك جادالله
• مورين أوميل ماهر
• آية أشرف زكريا
• حفصة عادل سعيد
• منار خيري عبدالظاهر
• ندى صالح أحمد
• إيمان قطب سليم
• يؤنا عاطف يونان