تصميم وتقييم نموذج لكشف وتحديد أفضل وريد باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي

الملخص

تهدف هذه الورقة إلى تصميم وتطوير نظام متكامل قائم على تقنيات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية للكشف عن الأوردة السطحية بدقة عالية، وذلك بهدف دعم الممارسات الطبية وتقليل نسبة الخطأ أثناء عمليات الحقن وسحب الدم. تم تنفيذ هذه الورقة وفق المنهج التطبيقي التجريبي (Experimental–Applied Approach)، حيث تم تقسيمه إلى مجموعة من المراحل تبدأ بجمع البيانات من قواعد بيانات مفتوحة متخصصة في صور الأوردة الملتقطة بالأشعة تحت الحمراء، تليها مرحلة تدريب واختبار النماذج باستخدام ثلاث خوارزميات مختلفة هي YOLOv11 :، U-Net، وORB، ثم تحليل النتائج لاختيار النموذج الأكثر كفاءة. أظهرت نتائج الاختبارات تفوق خوارزمية YOLOv11 على بقية الخوارزميات، محققة دقة عالية في الكشف عن الأوردة، مما جعلها الخيار الأمثل لتطبيقها في النظام النهائي. تم تصميم واجهة تفاعلية باستخدام لغة Python ومكتبة Tkinter لتمكين المستخدم من تحميل الصور وتشغيل الخوارزميات وعرض النتائج بطريقة سهلة وسريعة. كما تم إجراء تقييم ميداني في مستشفى صبراتة التعليمي باستخدام استبيان لقياس فاعلية النظام ومدى قبوله لدى الممارسين الصحيين، وأظهرت النتائج مستوى عال من الرضا. تؤكد هذه الدراسة على أهمية دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الطبية التي تسهم في تحسين جودة الخدمات الصحية وتقليل التحديات المرتبطة بإجراءات تحديد الأوردة.