نجح خالد محمد حسنى وكيل كلية الحاسبات والمعلومات بجامعة الزقازيق فى ابتكار نظام يعتمد على تقنيات الذكاء الأصطناعى لتشخيص كوفيد-19
وقال إن كوفيد-19 هو تحد عالمي يجب التعامل معه من قبل العلماء من كافة التخصصات.
وفى هذا المشروع تم تصميم نظام يعتمد على التعلم الآلي (MACHINE LEARNING) لتحديد ما إذا كانت صورة الأشعة السينية أو الأشعة المقطعية للصدر عبارة عن حالة كوفيد-19 أو حالة عادية.
في هذا السياق تم إجراء دراسة تجريبية لدراسة حالات كوفيد-19 باستخدام عدد من الصور الطبية تتضمن هذه الدراسة ثلاثة مكونات.
أولاً: تم استخدام تقنية جديدة وفعالة لاستخراج الميزات من صور الأشعة السينية أو صور الأشعة المقطعية للصدر.
ثانيًا : تم اقتراح نموذجً لتصنيف الصور بناءً على المميزات المستخرجة. ثالثًا: تم تصميم نظامًا مدمجًا (EMBEDDED SYSTEM) لتنفيذ مهمة التشخيص لحالات كوفيد-19. حقق النظام المقترح دقة تتجاوز 96٪ فى التشخيص. و يتمتع النظام المقترح بالمزايا التالية:
1. النظام المدمج المقترح يمكن ربطه بأجهزة الأشعة لتوفير تشخيص فورى.
2. تم استخدام طرق الحسابات المتوازية لتسريع الحسابات حتى يتم التوصل إلى تشخيص في وقت قصير جدا (1-2 دقيقة).
3. النظام المقترح تكلفة تقديرية حوالي 400-500 دولار أمريكي.
4. النظام المدمج المقترح يمكن استخدامه فى تشخيص عدد غير محدود من الأشعة السينية على الصدر أو الأشعة المقطعية على الصدر.
2. مجموعة البيانات
تم تدريب النظام المقترح واختباره والتحقق من صحته باستخدام عدد من مجموعة صور طبية (أشعة سينية وأشعة مقطعية للصدر) حيث تجاوزت معدلات الدقة للنظام المقترح 96٪.
3. الخطوة التالية
البيانات السريرية مطلوبة للتأكيد على دقة نظام التشخيص لمرض كوفيد-19 المقترح القائم على الصور. لذلك يمكن جمع المزيد من الصور الطبية لعدد إضافى من المرضى. الأعضاء الحاليين للفريق البحثى متخصصون فى تكنولوجيا المعلومات و علوم الحاسب.
وتم التواصل مع أساتذة من طب الزقازيق لاستكمال المتطلبات من استخدام النظام المقترح فى النظام الصحى.