تطوير منصة مدعومة بنموذج انحدار قائم على شبكة عصبية لتحليل حالات زراعة الكبد لحظيًا بالذكاء الاصطناعي

نبذة عن عميلنا

شركة أوروبية لتصنيع الأجهزة الطبية، تعمل منذ أكثر من 20 عامًا في تصميم وتقديم تقنيات طبية مُتخصَّصة لحفظ الأعضاء.

الحاجة إلى منصة آمنة قائمة على البيانات لدعم قرارات زراعة الكبد

أطلقت الشركة مبادرة للبحث والتطوير (R&D) تهدف إلى دعم اتخاذ القرارات السريرية أثناء استخراج الكبد بغرض الزراعة. وكجزء من هذه المبادرة، سعت الشركة إلى تطوير منتج جديد يعتمد على التحليل الطيفي (spectrometry)، لتعزيز أجهزتها الطبية بحل رقمي قادر على قياس مستويات تراكم الدهون في الكبد بسرعة وموضوعية، وتمكين الجراحين من تقييم حالة الكبد المستخرج دون اللجوء إلى إجراءات جراحية تدخّلية مثل الخزعات أو الفحص النسيجي للمقاطع المُجمَّدة.

لجأت الشركة إلى ساينس سوفت لتصميم مكوِّن برمجي تنبؤي للتكامل مع جهاز التحليل الطيفي، بهدف تدريب نموذج قادر على تقدير نسبة تراكم الدهون في الكبد استنادًا إلى بيانات الفحص الطيفي. وكان تصوّر العميل للحل أن يعمل في مختلف بيئات المستشفيات، ويُمكِّن الجرّاحين من إجراء التحليل الطيفي ومراجعته عبر تطبيق جوال، مع تمكين المشرفين والمحللين من إدارة المنصة عبر واجهات الويب.

لضمان نجاح الحل، كان من متطلبات النظام الجديد أن يعمل بموثوقية عالية في بيئات حرجة وحساسة، حتى في ظل تباين توفر الاتصال بشبكة الإنترنت. كما كان من الضروري أن يدعم الفِرق الموزعة جغرافيًا، ويوفِّر حفظًا متسقًا للبيانات عبر مواقع المستشفيات المختلفة، مع ضمان إمكانية التتبع لأغراض التدقيق والتحقق السريري. إضافة إلى ذلك، كان العميل يهدف إلى وضع أساس قوي للتحسين المستمر لنماذج التنبؤ من خلال جمع البيانات والتدريب عليها مركزيًا.

تطوير منصة تنبؤية قائمة على خدمات AWS لتقييم حالات زراعة الكبد

بدأ المشروع بمرحلة اكتشاف قادها محلل أعمال ومهندس حلول من فريق ساينس سوفت. وبالتعاون الوثيق مع فريق العميل، تمكَّن فريقنا من جمع المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية التفصيلية لجميع أدوار المستخدمين المشاركين في سير عمل تقييم حالة الكبد، بما يشمل جراحين من مختلف مستويات الخبرة، ومسؤولي الإدارة على مستوى المستشفيات، ومديري منصات عالمية.

لضمان وضوح توقعات تجربة المستخدم (UX) والتطوير المستقبلي، أنشأت ساينس سوفت لوحات قصصية شاملة (Storyboards)، ومخططات لرحلات المستخدم، وخرائط وظيفية لكل وحدة من وحدات النظام. وقد ساعدت هذه الموارد على مواءمة الفريق مع احتياجات ومتطلبات كل دور، كما دعمت التواصل السلس مع الخبراء المتخصصين لدى العميل طوال فترة التنفيذ.

بناءً على نتائج مرحلة الاكتشاف، اقترحت ساينس سوفت اعتماد بنية معيارية قائمة على خدمات AWS ومصمَّمة خِصيصًا لتلبية متطلبات المشروع من حيث قابلية التوسع والتوافر وخصوصية البيانات، بما في ذلك الامتثال لقانون HIPAA واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).

اعتمدت المنصة على نموذج انحدار قائم على شبكة عصبية للتنبؤ بمستويات تراكم الدهون في الكبد. وقد اختارت ساينس سوفت خدمة Apache PredictionIO كأساس لتنسيق النموذج، واستفادت من محرك Spark لمعالجة البيانات الموزعة، ومستودع HBase لتخزين بيانات الأحداث، بالإضافة إلى نظام HDFS لتخزين مجموعات البيانات والنماذج التدريبية. كما تُخزَّن البيانات الوصفية للنموذج ومقاييس الأداء ونتائج التقييم في خدمة Elasticsearch لدعم المراقبة والتحسين المستمر.

تم تشفير ومعالجة جميع عمليات تبادل البيانات في النظام عبر اتصالات HTTPS آمنة وواجهات برمجة تطبيقات بتنسيق JSON. كما نُفَّذت إشعارات فورية لسير العمل عبر آليات الإرسال التلقائي لضمان تقديم تحديثات فورية للطواقم الطبية.

تتوفر القدرات التنبؤية للمنصة من خلال 3 مكونات متكاملة تعمل معًا بسلاسة:

• تطبيق iOS للجوال: يعمل كأداة أساسية لجمع البيانات أثناء استخراج الكبد بغرض الزراعة. إذ يستخدم الجراحون المبتدئون التطبيق للاتصال بجهاز التحليل الطيفي، وإجراء مسح لأنسجة الكبد، وإرسال النتائج إلى الجراحين الخبراء لتقييمها. عقب ذلك، يُخطر النظام الجراح المسؤول لتقييم الفحوصات واتخاذ القرار النهائي بشأن استخراج الكبد. كما يدعم التطبيق تنفيذ العمليات دون اتصال بالإنترنت، مع مزامنة البيانات تلقائيًا بمجرد توفر الاتصال.
• تطبيق الويب: يدعم مراجعة بيانات فحص الكبد، واتخاذ قرارات استخراج الكبد، وإدارة الطاقم الجراحي. ويمكن للجراحين المبتدئين والخبراء عرض نتائج المسح الضوئي ذات الصلة بفِرقهم، وتصفية البيانات، وتصدير السجلات، بالإضافة إلى إدارة عضويات الفريق. كما يوفر التطبيق لوحات معلومات Power BI لكل من الجراحين والمشرفين في المستشفيات، مع مقاييس خاصة بكل دور؛ إذ يطَّلع الجراحون على نتائج الفحوصات، ومعلومات المتبرع، وأنشطة الفريق، بينما يراقب المشرفون اتجاهات الاستخدام على مستوى المنصة، وتشكيل الفريق، ومؤشرات الأداء.
• لوحة التحكم الإدارية: تتيح للمشرفين إدارة إعدادات المنصة، وتعيين الأدوار على مستوى المستشفيات، والإشراف على استخدام النظام. وتتضمن واجهة رسومية لإدارة النموذج التنبئي، بما في ذلك بدء دورات التدريب وتقييم مجموعات البيانات الجديدة. كما تشمل لوحات تقارير مخصصة تعرض مقاييس رئيسية مثل أحجام الفحوصات، والدقة العامة للتنبؤ، وأنشطة المشرفين عبر جميع المرافق المتصلة.

نفَّذت ساينس سوفت المنصة على عدة مراحل، بدءًا من إصدار المنتج الأوَّلي (MVP) الذي تضمن سير العمل الأساسي لتطبيق الجوال، وإدارة أدوار المستخدمين، ولوحات معلومات Power BI الأوَّلية، والإصدار الأوَّلي من النموذج التنبئي. وأضافت الإصدارات اللاحقة إمكانات جمع آراء وتعليقات المستخدمين، وتتبع الفحوصات باستخدام نظام GPS، والتكامل مع سجلات الرعاية الصحية الوطنية.

تعزيز التعاون، ودعم اتخاذ القرار، وإمكانية التتبع في عملية زراعة الكبد

حصل العميل على منصة سحابية تدعم تقييم حالة الكبد في الوقت الفعلي أثناء عملية استخراج الأعضاء بغرض الزراعة. ويتيح هذا الحل جمع وتسجيل البيانات المنظّمة، وتمكين التعاون عن بُعد بين أعضاء الفِرق الجراحية، بالإضافة إلى دعم اتخاذ قرارات موضوعية دون اللجوء إلى إجراءات جراحية تدخلية. كما تضمن البنية المعيارية القائمة على منصة AWS قابلية التوسع ومرونة التكامل ومعالجة البيانات بأمان وفقًا لمتطلبات HIPAA وGDPR.

تُمكِّن المنصة الجديدة العميل من تحسين منظومة منتجاته، واستكشاف فرص جديدة في سوق الأدوات الرقمية لزراعة الأعضاء، ما يُعزِّز منتجاته الطبية من الأجهزة ببرمجيات ذكية تدعم اتخاذ القرار.

التقنيات والأدوات

AWS, Amazon S3, Amazon CloudFront, Elastic Load Balancer (ELB), AWS EC2, EC2 Security Groups, Apache PredictionIO, Apache Spark, Apache HBase, HDFS, Elasticsearch, MongoDB, PostgreSQL, Microsoft Power BI, Swift.