Remote Medical Diagnosis: A Case Study and Application Potential in Libya
DOI:
https://doi.org/10.61952/jlabw.v1i3.226الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي، التشخيص الطبي عن بُعد، الطب عن بُعد، التعلم العميقالملخص
أحدث الذكاء الاصطناعي ثورةً في العديد من القطاعات، وخاصةً قطاع الرعاية الصحية. تدرس هذه الورقة البحثية كيف يُمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تحسين التشخيص الطبي عن بُعد، مع التركيز على إمكانية تطبيقها في ليبيا. نقترح منهجيةً بسيطةً لأداة تشخيصية تعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، ونوفر صيغًا رياضيةً، ونُقيّم البنية التحتية للرعاية الصحية في ليبيا والوضع الاجتماعي والاقتصادي لتقييم الجدوى. كما نناقش التحديات الرئيسية - مثل البنية التحتية المحدودة، ومخاوف خصوصية البيانات، والقبول الثقافي - ونقدم توصياتٍ لضمان التنفيذ الاستراتيجي لتحقيق أقصى فائدة. يهدف هذا العمل إلى تقديم خارطة طريق لصانعي السياسات ومقدمي الرعاية الصحية وخبراء التكنولوجيا في ليبيا والدول النامية المماثلة.
المراجع
Al-Louzi, R., Al-Masri, H., & Ziani, A. (2020). The State of Telemedicine in Libya: Challenges and Opportunities. Libyan Journal of Medicine & Technology, 15(2), 45-59.
Bibault, J. E., Giraud, P., & Burgun, A. (2019). Deep Learning and Radiomics in Precision Medicine. Expert Review of Precision Medicine and Drug Development, 4(2), 59-72.
El-Den, S., Moles, R., & Choong, H. J. (2020). A Systematic Review of Ethical Issues in Pharmacy Practice. Journal of Medical Ethics, 46(3), 198-210.
Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., et al. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115-118.
Gulshan, V., Peng, L., Coram, M., et al. (2016). Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs. JAMA, 316(22), 2402-2410.
Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., et al. (2017). Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and Vascular Neurology, 2(4), 230-243.
Lakhani, P., & Sundaram, B. (2017). Deep Learning at Chest Radiography: Automated Classification of Pulmonary Tuberculosis by Using Convolutional Neural Networks. Radiology, 284(2), 574-582.
Rajpurkar, P., Irvin, J., Zhu, K., et al. (2017). CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning. arXiv preprint arXiv:1711.05225.
Shen, D., Wu, G., & Suk, H. I. (2019). Deep Learning in Medical Image Analysis. Annual Review of Biomedical Engineering, 19, 221-248.
Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44-56.
