نظام ذكاء اصطناعي لتشخيص سرطان الثدي بدقة 97% مع تفسير القرارات

الحمد لله، أقدم نظاماً متكاملاً للذكاء الاصطناعي لدعم قرار تشخيص سرطان الثدي يجمع بين نموذجين مستقلين في تطبيق واحد. النظام الأول — تحليل البيانات الإكلينيكية: تدريب نماذج XGBoost وSVM والانحدار اللوجستي على مجموعة بيانات Wisconsin (569 حالة، 30 متغير). حقق XGBoost دقة 97.4% ومعدل AUC-ROC بلغ 0.994 مع صفر أخطاء في تصنيف الحالات الحميدة. 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 (حميدة / خبيثة / طبيعية) بدقة 95.3%. تطبيق Grad-CAM لتحديد المناطق التي ركز عليها النموذج في الصورة بصرياً. التقرير الموحد: يقارن النظام بين نتائج النموذجين. عند الاتفاق تزداد الثقة في النتيجة، وعند الاختلاف يُنبّه النظام بضرورة استشارة طبيب متخصص. التطبيق مبني بـ Streamlit ومنشور على الإنترنت ويعمل بشكل كامل.