An Intelligent Approach to Diagnosing Severe Diseases

Abstract

Abstract:

Early diagnosis of severe diseases and neurological disorders remains a significant challenge, primarily because the initial symptoms are often subtle and difficult to detect. Delayed onset can lead to serious consequences, such as the late initiation of treatment and a deterioration in patient outcomes. However, recent advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning offer promising solutions to these issues. This thesis aims to study and develop AI-based solutions to address the challenges of diagnosing these diseases. The research focuses on two specific cases: Leukemia, a severe illness, and Autism, a neurological disorder. For Leukemia, we conducted a preliminary experiment using a deep learning system to assist in identifying malignant white blood cells from microscopic images. Additionally, to study Autism, we initiated an initial experiment using magnetic resonance imaging (MRI) of the brain to enhance the precision of intelligent diagnostic models. A second experiment explored the unique characteristics of human voice patterns to develop a more effective Autism diagnosis approach. This research is innovative in its methodology and the data used. The results are promising, highlighting the potential of AI to significantly improve diagnostic accuracy. Furthermore, the developed models can be integrated into applications to help healthcare professionals make more accurate and timely diagnoses.

الملخص:

تشخيص الأمراض الخطيرة والاضطرابات العصبية في مراحلها المبكرة يمثل تحديا كبيرا، حيث غالبا ما تكون الأعراض الأولية خفية وصعبة التمييز قد يؤدي التأخر في التشخيص إلى مشاكل معقدة، مثل تأخر العلاج وتدهور حالة المريض. ومع ذلك، فإن التطورات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة توفر حلو لا واعدة لهذه المشكلات تهدف هذه الأطروحة إلى دراسة وتطوير حلول ذكية قائمة على الذكاء الاصطناعي المواجهة تحديات تشخيص هذه الأنواع من الأمراض. تركز هذه الدراسة على حالتين محددتين اللوكيميا، وهو مرض خبيث في الدم، واضطراب طيف التوحد بالنسبة للوكيميا، أجرينا تجربة أولية باستخدام نظام التعلم العميق للمساعدة في تحديد الخلايا البيضاء الدموية السرطانية من الصور الميكروسكوبية. أما بالنسبة لاضطراب طيف التوحد، فقد بدأنا بتجربة أولية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ لتحسين دقة النماذج التشخيصية الذكية. وفي تجربة ثانية، قمنا باستكشاف الخصائص الفريدة للأصوات البشرية من أجل تطوير نهج أكثر فعالية لتشخيص اضطراب طيف التوحد هذا البحث مبتكر من حيث منهجيته والبيانات المستخدمة النتائج كانت واعدة، حيث تؤكد على إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحسين دقة وسرعة التشخيص بشكل كبير علاوة على ذلك، يمكن دمج النماذج المطورة في تطبيقات المساعدة الأهل والمختصين في الصحة من اجل الحصول على تشخيصات أكثر دقة وفي وقت وجيز.