الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الطب واكتشاف الأدوية · Nature (computational biology) · 2026-10-17

إطار تعلّم عميق متعدد المهام للتنبؤ الآلي بالحالة الصحية من صور قاع شبكية العين باستخدام الانتباه الهجين والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

العنوان الأصلي: A multi task deep learning framework for automated health condition prediction from retinal fundus images using hybrid attention and explainable AI

تتعامل نماذج التعلّم العميق الحالية لصور قاع شبكية العين مع مهمة واحدة فقط، وتوفّر قابلية محدودة للتفسير، وتواجه صعوبة في التعامل مع الاختلافات بين مجموعات البيانات. يقترح المؤلفون شبكة متعددة المهام تصنّف شدة اعتلال الشبكية السكري، والغلوكوما، ومرحلة AMD، ومخاطر القلب والأوعية الدموية من صورة واحدة في تمريرة أمامية واحدة، مع تفسيرات Grad-CAM. وقد حققت دقة بلغت 94.7% وAUC بقيمة 0.978 عبر أربع مجموعات بيانات، متفوقةً إحصائيًا على جميع النماذج أحادية المهمة، وحققت AUC لا تقل عن 0.951 في التقييم عبر مجموعات البيانات دون تدريب مسبق (zero-shot).

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →