استخدام الذكاء الاصطناعي في تصنيف صور "Chest X-Ray" لاكتشاف الإصابة بمرض COVID-19 - أبو راس، أحمد عبدالله (مجلة التربوي, 2024)
ترك الانتشار العالمي المستمر والسريع لمرض COVID-19 المنسوب إلى فيروس كورونا المستجد (SARS-CoV-2) علامة لا تمحى على أنظمة الصحة العامة في جميع أنحاء العالم، ومع استمرار الانتشار السريع للفيروس أصبحت طرق التشخيص التقليدية المتمثلة في استخدام جهاز(RT-PCR) غير عملية، حيث تستغرق وقتا طويلا بالإضافة إلى تكلفتها المرتفعة، ومن هنا أصبحنا بحاجة ماسة إلى التشخيص الدقيق والمبكر للمرض من خلال تصميم نظام تشخيص إلى يمكن أن يوفر قرارا سريعا ويقلل بشكل كبير من الأخطاء البشرية في عملية التشخيص. أصبحت صور الأشعة السينية للصدر إلى جانب الذكاء الاصطناعي(AI) ولاسيما خوارزميات التعلم العميق (DL) خيارا جيدا للفحص المبكر الفعال والسريع عن مرض COVID-19، في هذا البحث يتم تقديم آلياتDL لاكتشاف ما إذا كانت صور الأشعة السينية للصدر تحتوي على مرض COVID-19 أم لا من خلال تشخيص صور الأشعة السينية للصدر بهذه الآليات. تعد النتائج المتحصل عليها من هذا البحث دليلا على الإمكانيات الكبيرة لهذه الآليات، حيث تم برمجة هذا البحث بلغة البايثون مستفيدين من منصة Google Colab لتنفيذ هذا العمل، حيث تم تصميم نموذجين باستخدام (CNN) يحتوي كل منهما على 10، و16 طبقة على التوالي مع استخدام مجموعة من الصور (للتدريب والاختبار) عددها 848 صورة، منها 554 صورة مصابة ب COVID-19 و294 صورة غير مصابة (طبيعية)، وقد تم تحقيق دقة بنسبة % 96، و% 98 بعدد 20، (Epoches) 30 لعملية التدريب على التوالي. يقدم هذا البحث أحد الحلول العملية التي يسهل الوصول إليها في مكافحة الوباء، حيث يساهم بشكل مهم وفعال في مساعدة الكوادر الطبية في اكتشاف وتشخيص هذا المرض بالدقة والسرعة المطلوبة.