قمتُ بتطوير نموذج ذكي يعتمد على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لبناء شات بوت طبي قادر على فهم أوصاف الأعراض النصية وتشخيص الأمراض بدقة عالية، وذلك ضمن منصة طبية متكاملة.
تفاصيل تنفيذ المشروع:
الأدوات والتقنيات المستخدمة:
لغة البرمجة Python
مكتبات PyTorch و Transformers
نموذج BioBERT (نسخة مطورة من BERT مخصصة للمجال الطبي)
نوع البيانات:
بيانات نصية تحتوي على أوصاف أعراض مرضية مأخوذة من مصادر طبية موثوقة
تشمل أعراض لأمراض مختلفة ليتمكن النموذج من التمييز بينها
تحليل ومعالجة البيانات:
تحليل وفهم طبيعة الأوصاف النصية للأعراض
تنظيف البيانات ومعالجة الضوضاء النصية (Text Preprocessing: إزالة الرموز، التوحيد)
تحويل النصوص إلى تمثيلات عددية مناسبة باستخدام Tokenization الخاص بـ BERT
آلية عمل النموذج:
تدريب نموذج BioBERT على مهمة تصنيف تسلسلي (Sequence Classification)
قدرة الشات بوت على:
فهم وصف الأعراض المدخل من المستخدم
تصنيف الحالة المرضية المحتملة بدقة عالية
إرجاع تشخيص مبدئي أو اقتراح تخصص الطبيب المناسب
نتائج المشروع:
حقق النموذج دقة تصنيف وصلت إلى %96
أظهر الشات بوت كفاءة في التعامل مع الأعراض المختلفة وتقديم استجابات دقيقة وموثوقة
هذا المشروع يمثل خطوة عملية نحو دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع المجال الطبي لدعم التشخيص الأولي وتحسين تجربة المريض عبر حلول تفاعلية ذكية.
