في عالم الطب الحديث، يمثل التهاب مفاصل الركبة (Knee Osteoarthritis) تحديًا صحيًا كبيرًا يؤثر على الملايين حول العالم، حيث يحد من حركة المفاصل ويسبب آلامًا مزمنة قد تؤثر سلبًا على جودة الحياة. لكن ما الجديد في طريقة تقييم شدة هذا المرض؟

أظهرت الأبحاث الحديثة ابتكارًا مثيرًا يتمثل في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، لا سيما من خلال دمج الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks) مع منصة استدلال معززة باستخدام TensorFlow Lite. تم تصميم نموذج يعتمد على شبكة ResNet-18، حيث تم تدريبه على مجموعة بيانات متاحة للجمهور بهدف تصنيف الصور الخاصة بالمفاصل إلى خمس درجات وفق تصنيف Kellgren-Lawrence.

نجح هذا النموذج في تحقيق دقة اختبار تصل إلى 94.48%، مما يشير إلى التقدم الكبير في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في تشخيص هذا المرض.

لكن الابتكار لا يتوقف عند هذا الحد! تم تحويل النموذج إلى تنسيق TensorFlow Lite، مما يسهل استخدامه على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. المميز هنا هو أن هذا النموذج قادر على العمل في بيئة دون اتصال إنترنت مستمر.

لزيادة فعالية النموذج، تم دمج نموذج لغة ضخم (Gemini-2.0-flash) والذي يقوم بتوليد نتائج تفسيرية مثل الأعراض المحتملة وعوامل الخطر والإجراءات الوقائية دون التأثير على عملية التصنيف. هذه القدرة على توفير أدوات دعم قرار قابلة للتفسير تعزز من إمكانية التشخيص المبكر وتفتح آفاق جديدة أمام الأشخاص الذين يعانون من التهاب مفاصل الركبة.