النموذج البرمجي (Model Code): ستحصل على الكود المصدري بلغة Python (بصيغة Jupyter Notebook أو Script) لتدريب وتشغيل نموذج التنبؤ.

تقرير تقييم الأداء: مستند تفصيلي يوضح دقة النموذج باستخدام مقاييس علمية مثل (Accuracy, AUC-ROC, Sensitivity) لضمان موثوقية النتائج طبياً.

بيانات نظيفة ومعالجة: في حال توفير بيانات خام، ستستلم النسخة النهائية المعالجة والمجهزة للتدريب (Pre-processed Data).

دليل شرح النتائج (XAI): شرح تقني يوضح العوامل الأكثر تأثيراً في تنبؤات النموذج (مثل أي المؤشرات الحيوية كانت الأهم في تشخيص الحالة).

استشارة تقنية: جلسة لشرح كيفية تشغيل النموذج وتفسير مخرجاته وكيفية تطويره مستقبلاً لدمجه مع أنظمة الرعاية.

الدقة والموثوقية التقنية: استخدام خوارزميات متقدمة مثل XGBoost وRNN لضمان أعلى دقة في التنبؤ وتقليل الإنذارات الكاذبة (False Alarms).

ذكاء اصطناعي قابل للتفسير (XAI): لا تكتفي الخدمة بإعطاء نتيجة، بل توضح "لماذا" تم التنبؤ بالإصابة عبر تقنيات SHAP، مما يبني الثقة لدى الكادر الطبي.

تخصص دقيق (NICU): النموذج مصمم خصيصاً للتعامل مع حساسية بيانات الأطفال حديثي الولادة والمؤشرات الحيوية المتغيرة باستمرار.

تحليل شامل للبيانات: القدرة على دمج البيانات المخبرية (مثل CRP) مع المؤشرات الحيوية اللحظية (مثل SpO2 وHR) للحصول على صورة كاملة.

كود برمجي نظيف: تسليم العمل بلغة Python بتنسيق منظم يسهل على المطورين دمجه مع أنظمة إدارة المستشفيات (HIS).

دعم فني واستشاري: تقديم شرح وافٍ للنتائج وكيفية تطوير النموذج مستقبلاً ليتناسب مع زيادة حجم البيانات.