هل تحتاج إلى نظام ذكاء اصطناعي طبي احترافي؟ أقدم لك نظاماً متكاملاً لتشخيص سرطان الثدي يجمع بين نموذجين مختلفين في تطبيق واحد.

النظام الأول — تحليل البيانات الإكلينيكية:
تدريب نموذج XGBoost على مجموعة بيانات Wisconsin (569 حالة، 30 متغير) بدقة 97.4% ومعدل AUC-ROC بلغ 0.994. يشمل تفسير القرارات باستخدام SHAP لإظهار أهم العوامل المؤثرة في كل تشخيص.

النظام الثاني — تحليل صور الموجات فوق الصوتية:
ضبط دقيق لنموذج EfficientNet-B0 على 1578 صورة طبية بدقة 95.3%، مع تطبيق Grad-CAM لتحديد المناطق التي ركز عليها النموذج في الصورة.

التقرير الموحد:
يقارن النظام بين نتائج النموذجين. في حالة الاختلاف، يُنبّه النظام بضرورة استشارة طبيب متخصص.

الواجهة مبنية بـ Streamlit وتعمل بشكل كامل على الويب .