نظام ذكي لتوصية وتحليل الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتقنيات Machine Learning

يُعد هذا المشروع نظامًا ذكيًا متكاملًا لتحليل الأدوية والتوصية بالبدائل الدوائية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية. يهدف النظام إلى تسهيل البحث عن الأدوية سواء باللغة العربية أو الإنجليزية، مع القدرة على التعامل مع الأخطاء الإملائية والتعرف على الأسماء التجارية وتحليل التشابه بين الأدوية بشكل ذكي ودقيق. يعتمد النظام على استقبال اسم الدواء من المستخدم، ثم يبدأ في تنفيذ مجموعة من العمليات المتقدمة تشمل تحليل النصوص الطبية، وتحويل الكلمات العربية إلى صيغة قابلة للمعالجة، وتصحيح الأخطاء الإملائية تلقائيًا، بالإضافة إلى مطابقة الأسماء التجارية وربطها بالمعلومات الدوائية المناسبة. بعد ذلك يتم تحويل البيانات النصية إلى متجهات رقمية باستخدام تقنية TF-IDF Vectorization، ثم حساب درجة التشابه بين الأدوية عبر خوارزمية Cosine Similarity لاستخراج أفضل التوصيات والبدائل الدوائية المقترحة. كما تم دمج تقنيات Fuzzy String Matching لتحسين دقة البحث وزيادة قدرة النظام على فهم الكلمات المكتوبة بشكل غير صحيح أو غير مكتمل، مما يجعل تجربة الاستخدام أكثر مرونة واحترافية. تم تطوير المشروع باستخدام مجموعة حديثة من التقنيات، أبرزها Python وFastAPI لبناء Backend سريع وقابل للتوسع، بالإضافة إلى استخدام مكتبات مثل Scikit-learn وPandas وNumPy لمعالجة البيانات وتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي. أما الواجهة الأمامية فقد تم تطويرها باستخدام HTML وCSS وJavaScript لتوفير واجهة استخدام تفاعلية وسهلة. شملت معالجة البيانات الطبية عمليات متقدمة مثل تنظيف البيانات، إزالة القيم المكررة، معالجة القيم المفقودة، وبناء Features ذكية لتحسين دقة التوصيات. كما تم تحليل واستخراج معلومات مهمة مثل أسماء الأدوية، المواد الفعالة، الاستخدامات الطبية، التفاعلات الدوائية، والأعراض الجانبية. يوفر النظام العديد من المميزات المهمة، مثل دعم البحث بالعربية والإنجليزية، تصحيح الأخطاء الإملائية، اقتراح البدائل الدوائية، تحليل التشابه بين الأدوية، وتوفير API احترافي يدعم التكامل مع الأنظمة المختلفة. كما تم تشغيل المشروع باستخدام Uvicorn Server مع إعدادات CORS وPublic API Deployment لضمان سهولة الربط والتوسع مستقبلًا. يمثل المشروع تطبيقًا عمليًا قويًا لمفاهيم Artificial Intelligence وMachine Learning وNatural Language Processing داخل المجال الطبي، ويُظهر القدرة على بناء أنظمة ذكية تجمع بين تحليل البيانات، الذكاء الاصطناعي، وتطوير الأنظمة الحديثة بشكل احترافي.