تطوير وتقييم نظام ذكاء اصطناعي هجين لتشخيص كسور اليد: دراسة تكاملية بين الدقة التقنية والقبول السريري في مستشفى يفرن العام

الملخص

تنتقل هذه الدراسة من حيز التطوير الخوارزمي المختبري إلى فضاء التحقق السريري والميداني. حيث تهدف إلى تقييم الكفاءة التشغيلية والقبول المهني لنظام ذكاء اصطناعي هجين مخصص لتشخيص كسور عظام اليد. وتأتي أهمية هذا البحث من كونه يقدم دراسة تكاملية تجسر الفجوة بين الأداء الحاسوبي المرتفع والاحتياجات الفعلية للبيئات الصحية المزدحمة  مع التركيز على معالجة تحديات التشخيص الناتجة عن تعقيد البنية التشريحية لليد وعوامل الإجهاد البشري. اعتمدت المنهجية على نهج هجين يدمج بين خوارزمية (K-Means Clustering) لتحسين تجزئة الصور واستخلاص الميزات والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) للتصنيف الدقيق  حيث تم اختبار النظام باستخدام قاعدة بيانات إشعاعية محلية مستخلصة من مستشفى يفرن العام بليبيا. ولإضفاء الصبغة التطبيقية على البحث. أُجريت دراسة ميدانية شملت استطلاع آراء عينة من الكوادر الطبية والفنية (ن=22) عبر أداة قياس محكمة لتقييم سمات النظام. كشفت النتائج عن مواءمة استثنائية بين الدقة التقنية والرضا السريري؛ حيث سجلت سهولة التفاعل مع واجهة المستخدم متوسطاً قياسياً بلغ (4.90/5). بينما أكد المشاركون على قدرة النظام في تقليل مخاطر الخطأ البشري بمتوسط (4.18/5). تخلص الدراسة إلى أن نجاح أنظمة دعم القرار الطبي لا يتوقف عند حد الدقة البرمجية. بل يمتد ليشمل ملاءمتها لسير العمل الواقعي. مما يجعل هذا النموذج ركيزة أساسية لتطوير الخدمات الإشعاعية في المستشفيات التي تعاني من نقص الكوادر التخصصية.