لما للابتكارات و المنتجات الصناعية و التطبيقات التقنية أهمية بالغة في اثبات تميز و ابداع الكراسي البحثية و كونها هدف اساسي من اهداف رؤية مملكتنا الحبيبة ٢٠٣٠، فقد حرص كرسي ابحاث الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية منذ انطلاقة على تحويل النتاج البحثي و الفكري لأعضائه الى منتجات و تطبيقات تقنية يمكن تتجيرها. و اليوم و بالتعاون مع مستشفى الملك عبدالله الجامعي يحقق الكرسي هذا الهدف باستعداده لإطلاق تطبيقات تقنية في الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية تم تصميمها و اختبارها على معلومات حقيقية من مستشفى الملك عبدالله الجامعي وهي:
1.مرين هو نظام إعادة تأهيل مدعوم بالذكاء الاصطناعي تم تطويره واختباره بنجاح لدعم المرضى الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 5 و12 عامًا والذين يعانون من إصابات في اليد. يدمج مرين تمارين علاجية في ألعاب تفاعلية مصممة على ثلاثة مستويات صعوبة - سهل، متوسط، وصعب - بناءً على الأداء الحركي للطفل. يُصدر النظام تقارير تقدم مفصلة تُساعد أخصائي العلاج الطبيعي على مراقبة تحسن الطفل والتزامه بالعلاج عن بُعد. تتميز المنصة الإلكترونية بواجهة مستخدم عربية بالكامل، مُصممة خصيصًا للتفاعل المستقل مع الطفل دون الحاجة إلى إشراف أبوي مُستمر.
- فريق المشروع : شهد الهاجري، رهف مسلمي،ابرار الغامدي ،ديم المطيري.
2. RADAI : تكتسب صور الأشعة السينية للصدر أهمية متزايدة كأداة تشخيصية شائعة، وفقًا لاعتراف منظمة الصحة العالمية. ومع ذلك، قد يكون تفسير صور الأشعة السينية للصدر أمرًا شاقًا ويستغرق وقتًا طويلاً، حتى بالنسبة لأخصائي الأشعة ذوي الخبرة، مما قد يؤدي إلى تفسيرات خاطئة وتأخير في العلاج. هنا يأتي RADAI يهدف هذا التطبيق إلى تطوير نموذج لقراءة الأشعة السينية للصدر بالذكاء الاصطناعي وتطبيق مصاحب له. يمكن لهذا النموذج من الكشف بدقة عن أربعة تشوهات في صور الأشعة السينية للصدر، وإنشاء تقرير لكل صورة. كما يتميز التطبيق بسهولة استخدامه، حيث يتميز بواجهة بسيطة مع أخصائي الأشعة ونموذج الواجهة الخلفية، مما يُسهّل التفاعل والتعاون بسلاسة
- فريق المشروع :حنان الجعيد حصة البلحد، ولاء الشعيبي، شهد المطيري ، روان بن رخيص ، نزار حسين
3.التنبؤ بأورام الدماغ وتصنيف حدتها باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية العميقة تُعد صور الدماغ أداة حيوية لتشخيص أورام الدماغ، لكنها تتطلب دقة عالية وخبرة متخصصة لتفسيرها. وهنا يبرز دور هذا المشروع التقني الثوري! باستخدام شبكات عصبية تلافيفية عميقة (CNN)، تم تطوير نموذج قادر على تحليل صور الدماغ بذكاء فائق لتحديد نوع الورم وتصنيف شدته (من منخفض إلى عالي الخطورة).النموذج يسهم بشكل فعّال في دعم الأطباء لاتخاذ قرارات دقيقة وسريعة، مما يقلل من وقت التشخيص ويزيد من فرص العلاج المبكر.تم تصميم النظام بواجهة سهلة الاستخدام، ويعتمد على بيانات طبية حقيقية لتحقيق أقصى درجات الدقة والكفاءة.
4. اكتشاف وتنبؤ نوبات الصرع باستخدام نموذج تعلم آلي ذكي نوبات الصرع تمثل خطرًا مفاجئًا ومخيفًا للكثير من المرضى، لكن مع الذكاء الاصطناعي… صار بإمكاننا نكون “سبق الحدث في هذا المشروع، تم تطوير نظام ذكي يعتمد على نماذج تعلم آلي لتحليل الإشارات العصبية والتنبؤ بنوبات الصرع قبل حدوثها. يعمل النموذج على اكتشاف الأنماط العصبية التي تسبق النوبة، ما يسمح بتحضير مبكر وتخفيف المخاطر على المريض.النظام مدعوم بواجهات تحليلية وتقارير لحظية تساعد مقدمي الرعاية الصحية في اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة.
