AI Medical Assistant Chatbot using NLP and Deep Learning (Flask Web App)

قمت بتطوير شات بوت طبي ذكي كجزء من مشروع مادة معالجة اللغات الطبيعية (NLP). النظام مصمم لفهم أسئلة المستخدم الطبية والإجابة عليها بشكل دقيق باستخدام تقنيات معالجة النصوص والذكاء الاصطناعي. الشات بوت يعتمد على تحليل النص، تصنيف نية السؤال (Intent Classification)، ثم إرجاع الرد المناسب من قاعدة بيانات طبية، ويتم تشغيله من خلال واجهة ويب تفاعلية مبنية باستخدام Flask. المشروع يجمع بين معالجة اللغة الطبيعية، التعلم العميق، ونشر النموذج داخل تطبيق ويب متكامل. 💡 مميزات المشروع معالجة النصوص باستخدام NLTK (Tokenization + Stemming) تحويل النص إلى Bag of Words تصنيف نية السؤال باستخدام نموذج Deep Learning (Keras / TensorFlow) نموذج مدرب مسبقًا على بيانات طبية Backend باستخدام Flask API واجهة ويب تفاعلية دعم لعدة أمراض طبية (السرطان – السكري – الزهايمر – ضغط الدم – السكتة الدماغية) إمكانية ربط الـ API بأي واجهة خارجية تصميم مرن يمكن إعادة تدريبه لأي مجال آخر 🧠 التقنيات المستخدمة Python NLTK TensorFlow / Keras Flask HTML / CSS JSON / Pickle 🏥 المجالات الطبية المدعومة مرض السكري السرطان الزهايمر ارتفاع ضغط الدم السكتة الدماغية ⚙️ آلية عمل النظام المستخدم يكتب سؤال طبي. يتم تقسيم النص ومعالجته باستخدام NLTK. تحويل النص إلى متجه Bag of Words. تمرير البيانات إلى نموذج الشبكة العصبية المدرب. تحديد نوع السؤال (Intent). إرجاع الرد المناسب من قاعدة البيانات الطبية. عرض الرد للمستخدم عبر واجهة الويب.