وأجرى الدراسة باحثون من جامعة ياسوج، بينهم هاجر مقدس، الأستاذة المساعدة في قسم الهندسة الميكانيكية، حيث راجعوا بشكل منهجي أبحاثاً سابقة تناولت استخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق للتعرف الآلي على الخلايا السرطانية في عينات الدم.
وأظهرت النتائج أن دقة نماذج الذكاء الاصطناعي ترتبط بدرجة كبيرة بجودة الصور وحجم بيانات التدريب، إذ تساعد الصور الأكثر وضوحاً على تحديد الخلايا السرطانية وتمييزها عن الخلايا الأخرى بشكل أفضل.
وأشار الباحثون إلى أن النماذج المدروسة حققت سرعة ودقة أعلى مقارنة بطرق العد والتصنيف التقليدية، إلا أن تطبيقها في المجال الطبي لا يزال يتطلب تطوير خوارزميات قادرة على العمل بكفاءة مع كميات محدودة من البيانات وفي ظروف مختبرية مختلفة.
واقترحت الدراسة استخدام تقنيات معالجة الصور وإزالة التشويش وتوليد بيانات اصطناعية، مثل تدوير الصور وتغيير حجمها، لتحسين أداء النماذج وتسريع عمليات التحليل.
وخلص الباحثون إلى أن الذكاء الاصطناعي يمتلك قدرة كبيرة على تطوير طرق أسرع وأكثر دقة للكشف عن الخلايا السرطانية في الدم، رغم الحاجة إلى مزيد من الأبحاث قبل اعتماد هذه التقنيات على نطاق واسع في البيئات العلاجية.
تاريخ النشر لدى المصدر:
2026-08-29 16:22:00
كاتب المصدر:
