تصنیف الصور الطبیة باستخدام الذکاء االصطناعی

الملخص: فی السنوات الاخیرة الماضیة زاد استخدام الحوسبة جنبا الى جنب مع المهارات الطبیة، وکان لذلک نتائج مبهرة من ناحیة التصنیف والمعالجة بالإضافة الى تسهیل امر الکوادر الطبیة. بدى ذلک جلیا اثناء جائحة کورونا، التی اصابت الملایین حول العالم. اصبحت الحاجة ملحة لوجود ادوات برمجیة تساعد فی تصنیف المرض دون الحاجة للجوء الى اطباء. لا یقتصر الامر على تصنیف مرض کورونا انما یتعدى الى التوسع فی اکتشاف امراض اخرى مثل الملاریا وسرطان الجلد وغیره من الامراض التی اصابت اعداد کبیرة من البشر. الملاریا یعتبر مرض معد یسببه طفیلی البلازمودیوم، وحسب بعض احصائیات، وصل إجمالی اصاباته الى عام ٢٠١٩ حوالی ٢٢٨ ملیون إصابة حول العالم. اما سرطان الجلد فیعتبر من الامراض الخطیرة التی تصیب الانسان لأن الجلد یلعب دور اساسی فی حمایة العضلات والعظام، بالتالی اصابته بالسرطان سیؤثر على جمیع وظائف الجسم. حققت الشبکات العصبیة التلاففیة (CNN) انجازات کبیرة فی العدید من المشکلات المستعصیة فی معالجة الصور وتصنیفها، ولکن اداؤها یعتمد على معلماتها الفائقة المختارة والتی تعبر مهمة شاقة إذا تمت بشکل یدوی. لذلک یطمح الخبراء فی مجال التعلم العمیق الى تحسین أداءها أحیانا بدمجها مع خوارزمیات اخرى مثل (PSO) Particle Swarm Optimization او (GWO) Gray Wolf Optimization او Genetic Algorithm GA او Firefly وکل هذه الخوارزمیات اعطت نتائج مختلفة عن الأخرى ای انها اعطت مستویات مختلفة من الاداء.