كشفت دراسة حديثة تطوير أداة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تُمكّن الأطباء من تسريع تشخيص سرطان الجلد بدقة، خصوصاً في المناطق النائية التي تفتقر إلى الأخصائيين.
ووفقاً لفريق البحث، فإن الأداة الجديدة أظهرت كفاءة عالية في تحليل الصور الجلدية وتحديد المؤشرات المبكرة للمرض، بما يسهم في بدء العلاج في مراحل مبكرة، ويقلّل من معدلات التأخر في التشخيص.
وأشار التقرير إلى أن النظام تم اختباره على آلاف الصور لمصابين في مراحل مختلفة، وحقق نتائج إيجابية مقارنة بالتشخيص اليدوي، خصوصاً في الحالات الصعبة التي يصعب رصدها بالعين المجردة.
وتسعى فرق التطوير إلى دمج هذه التقنية في أنظمة الرعاية الأولية، لدعم الأطباء في المناطق ذات الإمكانات المحدودة، وتحسين جودة الخدمات الصحية.
... دقة تحليل أعلى
... دعم للمناطق النائية
... نتائج تفوق التشخيص اليدوي
أداة ذكاء اصطناعي تسرّع تشخيص سرطان الجلد
30 يوليو 2025 - 18:42
|
آخر تحديث 30 يوليو 2025 - 18:42
تابع قناة عكاظ على الواتساب
«عكاظ» (لندن) OKAZ_online@
A recent study revealed the development of a new tool based on artificial intelligence that enables doctors to accelerate the diagnosis of skin cancer accurately, especially in remote areas that lack specialists.
According to the research team, the new tool demonstrated high efficiency in analyzing skin images and identifying early indicators of the disease, which contributes to starting treatment at earlier stages and reduces the rates of delayed diagnosis.
The report indicated that the system was tested on thousands of images of patients at different stages and achieved positive results compared to manual diagnosis, especially in difficult cases that are hard to detect with the naked eye.
Development teams are striving to integrate this technology into primary care systems to support doctors in areas with limited resources and improve the quality of health services.
... Higher analysis accuracy
... Support for remote areas
... Results surpassing manual diagnosis
According to the research team, the new tool demonstrated high efficiency in analyzing skin images and identifying early indicators of the disease, which contributes to starting treatment at earlier stages and reduces the rates of delayed diagnosis.
The report indicated that the system was tested on thousands of images of patients at different stages and achieved positive results compared to manual diagnosis, especially in difficult cases that are hard to detect with the naked eye.
Development teams are striving to integrate this technology into primary care systems to support doctors in areas with limited resources and improve the quality of health services.
... Higher analysis accuracy
... Support for remote areas
... Results surpassing manual diagnosis
