طلاب معهد طيبة العالي للتكنولوجيا والمعلومات يطلقون منصة اشراق الرقمية المتكاملة للكشف المبكر عن سرطان الثدي

أطلق فريق من طلاب معهد طيبة العالي للتكنولوجيا والمعلومات، كلية نظم معلومات الأعمال BIS،  منصة “إشراق” الرقمية المتكاملة للكشف المبكر عن سرطان الثدي. 

والهدف من المشروع : تعتمد رؤية المشروع على نقل الرعاية الصحية من طوابير المستشفيات المركزية المزدحمة إلى أقرب نقطة للمريضة (الصيدليات الكبرى ومعامل التحاليل المحلية). هذا التوجه الاستراتيجي يكسر حاجز الخوف والتردد، ويوفر بيئة مألوفة وآمنة تضمن خصوصية المريضة، مما يشجعها على إجراء الفحص المبكر كجزء من روتينها العادي دون تكبد مشقة السفر أو الانتظار.

التأثير على أرض الواقع: وتحويل الصيدليات والمعامل إلى "نقاط فحص مبكر ذكية" سيؤدي إلى تضاعف أعداد الحالات التي يتم فحصها يومياً على مستوى الجمهورية. هذا النموذج التشغيلي سيساهم في اكتشاف الأورام في مراحلها "الصفرية"، مما يخفف العبء الاقتصادي والسريري الضخم عن كاهل المستشفيات الحكومية والمراكز الطبية المتخصصة، ويوجه موارد الدولة نحو العلاج الموجه بدلاً من الجراحات المتأخرة.

نشر المنظومة في الصيدليات ومعامل التحاليل (نقاط الفحص المجتمعية)

يعتمد نجاح مشروع "إشراق" على الوصول السهل والفعال للمستهدفين، وذلك من خلال دمج الجهاز المبتكر مع المنصة الذكية ونشرهما في نقاط الفحص المجتمعية كالآتي:

 وحدة الفحص المتنقلة (Mobile Mammogram Unit): الفكرة الأساسية لتوفير الجهاز تتمحور حول فكرة "وحدة الماموجرام المتنقلة". تهدف هذه الوحدة إلى تسهيل الفحص المبكر، خصوصاً في المناطق النائية، مما يحسن من نتائج العلاج ومعدلات البقاء على قيد الحياة. وهي توفر تجربة مريحة، مما يقلل من حاجز الخوف والوقت الذي يمنع النساء من إجراء الفحوصات.

   آلية ربط المنصة بالجهاز (التشغيل علي أرض الواقع):

صُممت "إشراق" لتعمل باستقلالية ومرونة تامة دون الحاجة لبنية تحتية معقدة. المنظومة تعمل كالتالي:

مكونات الجهاز الأساسية: تم تصميم الجهاز ليكون قابلاً للتنقل والدمج. يتكون من:

   جهاز ماموجرام رقمي محمول مزود بالذكاء الاصطناعي (AI) للكشف الدقيق عن الأورام.

   تقنية التصوير ثلاثي الأبعاد (3D imaging)، وهي تقنية تصوير متقدمة تتميز بالدقة وتساعد في اكتشاف الأورام، خاصة في الأنسجة عالية الكثافة.

    شاشة رقمية (Digital screen mammogram) لتوفير صور عالية الدقة.

  الجهاز الموجود في العيادة أو الصيدلية يعمل كنقطة إدخال (Client)، حيث يتفاعل الفني مع الواجهة الأمامية للمنصة.

يتم دمج الجهاز مع تطبيق للهواتف المحمولة (mobile application) يتيح للمستخدمين حجز مواعيد الفحص بسهولة، وتذكيرهم بمواعيدهم، وإرسال الإشعارات اللازمة.

 عند رفع الصورة، يتم نقلها في صمت تام (بدون إعادة تحميل للصفحة) إلى بيئة الخادم المحلي (Local Server) المثبت على الجهاز.

 يقوم الخادم بتمرير الصورة فوراً عبر"AI model" (نموذج الذكاء الاصطناعي) لتحليلها، ثم تُحفظ النتيجة في قاعدة البيانات المدمجة (ذات حماية عاليه)، وتُعرض النتيجة النهائية على الشاشة. هذا الربط يضمن تشغيل النظام بكفاءة حتى في المناطق النائية ذات الإنترنت الضعيف.

 الواجهة الخلفية (Back-End): إطار عمل Flask كخادم سريع وخفيف، مع قاعدة بيانات SQLite لتأمين وحفظ سجلات المريضات محلياً بأعلى درجات السرية.

المنهجية الهندسية المستخدمة في التنفيذ :

تم بناء AI model بالإعتماد علي YOLO methodology

التقنيات المستخدمة: تم بناء المنصة برمجياً من الصفر (بدون منصات جاهزة) لضمان أقصى دقة:

وتعتمد المنصة على لغة Python، وإطار TensorFlow، ومكتبة Keras ومكتبة numpy ومكتبة pandas 

ومعمارية الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)، وتحديداً نموذج MobileNetV2 خفيف الوزن. ومكتبات مثل هذه المنهجية تسمح باكتشاف أدق التفاصيل الطبية وإجراء العمليات الحسابية المعقدة بالتوازي، مما يعني استهلاكاً أقل لموارد الأجهزة، وسرعة استنتاج لحظية تناسب الفحص السريع والمباشر.

الواجهة الأمامية (Front-End): تصميم تفاعلي مريح للعين مبني من الصفر باستخدام HTML, CSS, JavaScript لضمان سرعة الاستجابة وعرض النتائج اللحظية.

 الأثر المتوقع (Expected Impact):

    زيادة معدلات الفحص المبكر.

   تقليل عدد حالات السرطان في المراحل المتأخرة.

   تحسين الوصول إلى الرعاية الصحية في المناطق المحرومة من الخدمات.

اسم المشروع: إشراق منصة رقميه متكاملة للكشف المبكر عن سرطان الثدي. 

أسماء الفريق: 

أحمد حسن أحمد (تيم ليدر)

عبدالغني عمر عبدالغني (تيم ليدر)

يوسف وجيه محمد

أحمد حسن محمد

عبدالرحمن عادل عبدالظاهر

أشرف أحمد حلمي

علاء شعبان عبدالله

يوسف محمد شعبان

إسلام أحمد سعدي

كريم شعبان قرني

محمد عبدالفتاح عبدالحميد

غادة رضا صلاح

هبة محمد عبدالرحيم

ندى عبدالرحمن حسن

جهاد محمد معوض

رحمة خضر مصطفى.