كشفت جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي عن جهود بحثية متقدمة لتطوير حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي، تسهم في تقليص هذه الفجوة، من خلال ابتكار أدوات تشخيصية أكثر دقة وفاعلية.
ولفتت إلى أن أهم هذه الجهود مشروع منصة NeuroPath، التي يقود تطويرها البروفيسور محمد يعقوب، أستاذ مشارك في قسم الرؤية الحاسوبية، ضمن مختبر الجامعة، حيث تمثل المنصة نموذجاً متقدماً لتشخيص الخرف والتنبؤ بمسار تطوره باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
وأوضح أن المنصة تعتمد على نموذج الشبكات العصبية البيانية، حيث تقوم بدمج بيانات متعددة، تشمل التصوير بالرنين المغناطيسي، والبيانات الجينية، والمعلومات السريرية، بهدف تقديم فهم شامل ودقيق للأمراض العصبية التنكسية، بما يعزز فرص التشخيص المبكر والتدخل العلاجي الفعال.
وقال البروفيسور محمد يعقوب: «تمثل المنصة امتداداً لجهودنا في تطوير أدوات ذكاء اصطناعي قادرة على التعامل مع التحديات الواقعية في تشخيص الأمراض العصبية، من خلال بناء نماذج تدمج بين البيانات الطبية المختلفة، بما يدعم التشخيص المبكر والتنبؤ بمسار المرض قبل ظهور الأعراض بشكل كامل».
وأضاف: «تكمن أهمية هذا الابتكار في قدرته على تقليل معدلات التشخيص الخطأ، وتمكين الأطباء من اتخاذ قرارات سريرية أكثر دقة، فضلاً عن توسيع نطاق الاستفادة من الخبرات الطبية، خصوصاً في البيئات التي تعاني من محدودية الموارد».
التعليقات (0)
لا توجد تعليقات حتى الآن. كن أول من يعلق!
أضف تعليقك