لا تفريغ للمرشحين.. الدراسة مسائية ومجانية    أحد رفيدة: طريق «المطبّات» يثير الاستغراب    أمير الحدود الشمالية: عام الحرف اليدوية يجسد اهتمام القيادة بترسيخ التراث وإبرازه عالمياً    شرطة الرياض تطيح 9 تورطوا في 33 حادثة احتيال    «ثلاثي العاصمة» يتحدَّون الوحدة والخليج والتعاون    مفوض الإفتاء في جازان خلال مبادرة اللحمة الوطنية دين ومسؤولية: الخير فينا فطرة ونسعى للأفضل    16 يوماً على دخول تعديلات نظام العمل حيز التنفيذ    الطائي أمام النجمة على ذكرى الثلاثية.. نيوم يستقبل أبها.. البكيرية يواجه العدالة    %83 من أطفال المملكة يعيشون في بيئة محفزة للتعلم    مركز الأطراف الصناعية في مأرب يُقدم خدماته ل 484 مستفيدًا خلال شهر ديسمبر الماضي    أمير تبوك ونائبه يواسيان أسرة السحيباني في وفاة والدتهم    «الجوال» يتصدّر مسببات حوادث المرور في نجران    ريما بنت بندر تحضر تنصيب الرئيس ترمب وتنقل تهاني خادم الحرمين وولي العهد للرئيس الأمريكي    وزير الداخلية يعزّي أسرة المورقي    برئاسة نائب أمير مكة.. لجنة الحج تستعرض مشاريع المشاعر المقدسة    أكسجين ووقود صيني في المدار    لأول مرة إنتاج شاي سعف النخيل    سيناريوهات اختفاء الأكسجين لمدة 60 ثانية    آلية تدمير التدخين الإلكتروني للرئتين    الفضة تغير لون الجلد    رتال تطلق مشروع نوبو في مدينة الخبر    مجلس الشورى في زيارة إلى الحدود الشمالية    الحكم المحلي وعدالة المنافسة    الهلال ونيمار.. أزمة حلها في الإعارة    في الجولة ال 18 بدوري" يلو".. نيوم يلتقي أبها لتأكيد الصدارة.. والنجمة يواجه الطائي    منافسة لدعم الشركات المحلية المتخصصة في تقنيات الفضاء    "التجارة" تعزز التشريعات بصدور وتطوير لوائح جديدة    «الخارجية الفلسطينية» تُطالب بفرض عقوبات على المستوطنين    إنستغرام تعيد ميزة إعجابات الأصدقاء    وزير النقل يستعرض خطط الوزارة في جلسة الشورى    متى تختفي ظاهرة اختلاف تفسير النظام من موظف إلى آخر    أداء «النقل» على طاولة «الشورى».. الاثنين    السعودية ورهان العرب..    حتى لو    تحديات مبتعثي اللغة وحلول مقترحة لدعم رحلتهم الأكاديمية    ماراثون أقرأ    الفلسفة أفقا للنهوض الحضاري    الأدب الكلاسيكي وفلسفة القديم والجديد    كتاب الموتى الرقمي والحق في النسيان    روائع الأوركسترا.. واستقرت بها «الرياض»!    الحرب على غزة وتفكيك السردية الإسرائيلية    وماذا بعد صفقة غزة؟    محافظ جدة يطلع على برامج إدارة المساجد    آفة المقارنات    الحوار الصامت    26.7 مليار ريال قيمة مبيعات NHC" وشركائها    تمكين الشباب ودعم الشركات الصغيرة    الحديث مع النفس    بريطانيا تفرض غرامة مالية على العطس أثناء القيادة    تقنية طبية سعودية لعلاج أمراض فقرات الرقبة    244 مليونا تعيق رحيل نيمار    وزير الحرس الوطني يستقبل وزير إدارة برنامج الاستحواذ الدفاعي في كوريا    أمير تبوك ونائبه يواسيان أسرة السحيباني    الأمير سعود بن نهار يستأنف جولاته لمراكز " قيا شقصان كلاخ والسديرة"    أمين القصيم يلتقي وكيل الوزارة المساعد للتخصيص    نائب أمير تبوك يستقبل قائد حرس الحدود بالمنطقة    شرطة الرياض تقبض على (9) أشخاص ارتكبوا (33) حادثة احتيال مالي    أمير الرياض يعزي في وفاة المباركي    







شكرا على الإبلاغ!
سيتم حجب هذه الصورة تلقائيا عندما يتم الإبلاغ عنها من طرف عدة أشخاص.



الذكاء الاصطناعي يشخص «تصلب الجلد»
نشر في الرياض يوم 14 - 04 - 2021

ابتكر فريق من الباحثين في الولايات المتحدة منظومة للذكاء الاصطناعي يمكنها تشخيص الإصابة بمرض تصلب الجلد، وهو نوع نادر من أمراض المناعة الذاتية يؤدى إلى تصلب السطح الخارجي للجلد وبعض الأعضاء الداخلية بالجسم.
ونجح فريق الدراسة في قسم الهندسة الحيوية بجامعة هيوستن الأميركية في تفعيل البرنامج على جهاز كمبيوتر محمول قياسي يعمل بمعالج تقليدي من فئة كور أي 7 بسرعة 5ر2 جيجاهيرتز، واستطاع الجهاز التمييز على الفور بين صور الجلد السليم والجلد الذي تظهر عليه أعراض المرض.
ونقل الموقع الإلكتروني "تيك إكسبلور" المتخصص في التكنولوجيا عن الباحثين متين أكاي وجون سانت دون من جامعة هيوستن قولهما: "نعتقد أن المنظومة المقترحة يمكن توظيفها في المراكز الصحية، من أجل توفير وسيلة غير باهظة ودقيقة لتشخيص مرض تصلب الجلد".
ونشرت نتائج الدراسة في الدورية العلمية "جورنال أوف إنجنيرينج إن ميديسن أند بيولوجي" المتخصصة في مجال الهندسة الطبية والحيوية.
وينطوي التشخيص المبكر على أهمية كبيرة في علاج تصلب الجلد وتحسين فرص الشفاء منه، ولكن اكتشاف المرض في مراحله الأولى يعتبر مهمة صعبة حتى بالنسبة للمتخصصين والأطباء الذين يعملون في المراكز المتخصصة في علاج أمراض الجلد.
وذكر أكاي أنه تمت تغذية منظومة الذكاء الاصطناعي بصور لحالات إصابة بمرض تصلب الجلد، وتمكين المنظومة بواسطة معادلة خوارزمية من فحص الصور واكتشاف حالات الإصابة بالمرض في مراحله المبكرة.
ويقول الباحثون إن عملية تدريب المنظومة على اكتشاف الحالات المرضية من خلال الصور تستغرق أقل من خمس ساعات، وأكدت أكاي أنه "بعد مراجعة وظائف المنظومة وتدقيقها، استطاعت التوصل إلى التشخيص السليم بنسبة 100 بالمئة فيما يتعلق بالصور التي تدربت عليها، وبنسبة 8ر96 بالمئة بالنسبة للصور الجديدة.


انقر هنا لقراءة الخبر من مصدره.