باحث بالجامعة المصرية الروسية يحصل المركز الـ3 في الوطن العربي

كتب ماهر بدر

أعلن الدكتور شريف فخري محمد عبدالنبي، رئيس الجامعة المصرية الروسية، أن الدكتور عمرو طلعت وزير الإتصالات وتكنولوجيا المعلومات، قام بتكريم الدكتور محمد علي سالم المدرس بقسم “الذكاء الاصطناعي” بكلية الذكاء الإصطناعي بالجامعة وتسليمه جائزة المركز الثالث للمسابقة العربية البحثية؛ أفضل بحث أكاديمي عربي في مجال الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي، وذلك خلال حفلة ختام فعاليات الدورة الرابعة من المؤتمر الدولي لأمن المعلومات والأمن السيبراني “CAISEC’25″، الذي نظمته المنظمة العربية لتكنولوجيات الاتصال والمعلومات..

مضيفاً أن تلك المسابقة كانت برعاية الدكتور عبدالمجيد بن عمارة الأمين العام لإتحاد مجالس البحث العلمي العربية، وأن مشاركة الباحث جاءت بدعم من الدكتور محمد كمال مصطفى رئيس مجلس أمناء الجامعة.

في ذات السياق، أوضح الدكتور هشام فتحي، عميد كلية الذكاء الإصطناعي بالجامعة المصرية الروسية، أن البحث الذي قدمه الدكتور محمد علي سالم المدرس بقسم الذكاء الاصطناعي في الكلية، يضع أساسًا واقعيًا لإستخدام تقنيات الذكاء الإصطناعي في مجالات الطب البشري، حيث يوفر أدوات تساعد الأطباء في مختلف المجالات الصحية في تشخيص أكثر دقة من دون الحاجة لتوصيف مكلف أو طويل الآجل، والهدف المقبل هو جعل هذا النموذج جاهزًا للإستخدام الإكلينيكي الفعلي داخل المستشفيات.

لافتاً أن الإشتراك في تلك المسابقات المرموقة على مستوى الوطن العربي والدولي؛ يأتى في إطار تحفيز أعضاء هيئة التدريس على التواصل الفعال والإيجابي مع المجتمع الدولي؛ لصقل مهاراتهم وإكتساب خبرات في شتى المجالات التكنولوجية والتقنيات الحديثة.

من جانبه، أكد الدكتور محمد علي سالم، المدرس بقسم الذكاء الاصطناعي بكلية الذكاء الإصطناعي بالجامعة المصرية الروسية، أن ملخص البحث الفائز بالمركز الثالث كأفضل الأبحاث العربية الأكاديمية في مجالى الأمن السيبراني والذكاء الإصطناعي، يدور حول تطوير نموذج ذكاء إصطناعي جديد لتحديد حدود العقد الدرقية بدقة في صور الأشعة فوق الصوتية بإستخدام تعليم بإشراف ضعيف “Weakly-Supervised Learning”.

مضيفاً أن عنوان البحث هو:”Weakly-supervised thyroid ultrasound segmentation: Leveraging multi-scale consistency, contextual features, and bounding box supervision for accurate target delineation”.

أضاف المدرس بقسم الذكاء الإصطناعي بكلية الذكاء الإصطناعي بالجامعة المصرية الروسية، أن من ضمن الأهداف التي يحققها النموذج الجديد ابتكار إطار عمل ذكي يستخدم فقط مربعات التحديد “Bounding Boxes” وهي سهلة وسريعة في الإنشاء، ويدمج النموذج أربع تقنيات متقدمة لتحسين الدقة هي تقنية التنبؤ الهرمي “SAC” التي تضمن أن التنبؤات تقع داخل النطاق الصحيح من الصورة، وتقنية التكامل السياقي “HPC” التي تكرر التنبؤ وتقارن النتائج لتحسين التمييز بين العقدة والخلفية، وتقنية التحسين متعدد المقاييس “CFI” التي تستفيد من السياق المحيط بالعقدة لفهم أفضل للأنسجة، وأخيراً تقنية دمج التفاصيل الدقيقة “MPR” التي تدمج التفاصيل الدقيقة والسياق العام من خلال معالجة الصورة على أكثر من مستوى.

قال الدكتور محمد علي سالم، إن النموذج الجديد حقق نتائج دقيقة ومبهرة على مجموعتي بيانات “TG3K” و “TN3K”، تتقارب في جودتها مع نماذج التعليم الكامل، مع تقليل كبير في وقت ومجهود التوصيف… مشيراً أن أهمية البحث تتلخص في:
– تقليل الوقت والجهد اللازم لتجهيز بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.
– تقديم دقة عالية من دون الحاجة لتوصيف تفصيلي.
– تمهيد الطريق لإستخدام الذكاء الإصطناعي بشكل عملي وفعال في المستشفيات.

أفاد المدرس بقسم الذكاء الإصطناعي بكلية الذكاء الإصطناعي بالجامعة المصرية الروسية، أن النموذج الجديد يتميز بالحداثة والتفرد مقارنة بالنماذج السابقة في عدم الحاجة لبيانات تفصيلية مكلفة، مع تقديم أداء يقارب التعليم الكامل… موضحاً أن أهمية النتائج في الحياة الواقعية الإكلينيكية “Clinical Relevance”، أن هذا النموذج يساعد الأطباء في تقليل زمن التشخيص وتحسين دقة الكشف عن العقيدات، خاصة في الأماكن التي تفتقر لخبراء بشريين في التوصيف مثل المستشفيات الريفية أو العيادات الصغيرة.