الماجستير للباحثة سوسن محمد الشرسي من قسم الحاسوب بكلية الحاسوب

نالت الباحثة سوسن محمد شوعي علي الشرسي درجة الماجستير بامتياز، بمعدل (95%)، من قسم الحاسوب – تخصص علوم حاسوب – بكلية الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات في جامعة صنعاء، عن رسالتها الموسومة بـ:
«نموذج ذكي للتنبؤ المبكر بمتلازمة تكيس المبايض (An Intelligent Model for Early Prediction of Polycystic Ovary Syndrome)»
وذلك يوم الثلاثاء 29 شعبان 1447هـ الموافق 17 فبراير 2026م.
وتكوّنت لجنة المناقشة والحكم من:
الأستاذ الدكتور/ مالك ناصر الجبري – مناقشًا داخليًا ورئيسًا للجنة.
الأستاذ الدكتور/ غالب حمود الجعفري – مشرفًا رئيسًا وعضوًا في اللجنة.
الأستاذ المشارك/ عايض عبدالعزيز محسن – مناقشًا خارجيًا وعضوًا في اللجنة.
وهدفت الرسالة بشكل أساسي إلى تطوير نموذج تشخيصي ذكي وقوي قائم على تقنيات الذكاء الاصطناعي والمعلوماتية الحيوية، يجمع بين التعلم العميق والتعلم الآلي لتشخيص متلازمة تكيس المبايض في مراحلها المبكرة، من خلال تحليل صور الموجات فوق الصوتية والبيانات السريرية للمريض. وركّزت الدراسة على تحسين دقة التشخيص وتقليل الاعتماد على الخبرة البشرية، لا سيما في البيئات ذات الموارد المحدودة.
وتوصلت الدراسة إلى عدد من النتائج المهمة، أبرزها أن استخدام نماذج التعلم التجميعي (Stacking Ensemble) في تحليل البيانات السريرية، إلى جانب نموذج كشف الأجسام لتحليل صور الأشعة بالموجات فوق الصوتية، أسهم في تحقيق دقة تنبؤية مرتفعة، مع تحسين الحساسية وتقليل نسبة الحالات غير المكتشفة. كما أظهرت النتائج أن معالجة عدم توازن البيانات واختيار الميزات المؤثرة كان لهما دور جوهري في رفع كفاءة النموذج وتعزيز قدرته على التعميم.
وأكدت الدراسة أهمية توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI)، حيث مكّن تحليل (SHAP) من توضيح تأثير كل متغير سريري في القرار النهائي للنموذج، بما يعزز الثقة الطبية في مخرجات النظام، ويجعله أداة دعم قرار شفافة وليست «صندوقًا أسود».

أوصت الباحثة بعدد من التوصيات العملية، من أبرزها:
• تبني أنظمة دعم القرار الطبي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الصحية، ودمجها تدريجيًا مع أنظمة السجلات الطبية الإلكترونية.
• تطوير واجهات تكامل (APIs) لربط النماذج الذكية بأنظمة المستشفيات دون الحاجة إلى تغييرات جذرية في البنية التقنية القائمة.
• توسيع قواعد البيانات الطبية محليًا عبر تعزيز التعاون بين المستشفيات ومراكز الأشعة؛ لرفع كفاءة النماذج وزيادة قابليتها للتعميم.
• إنشاء برامج تدريبية مستمرة للأطباء والفنيين حول استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي كأدوات دعم قرار، وليس بديلًا عن التقييم السريري.
• دعم الأبحاث متعددة المراكز لإجراء تجارب سريرية أوسع تضمن جاهزية التطبيق العملي للنظام.
وأكدت الرسالة أن التكامل بين الخبرة الطبية والتقنيات الذكية يمثل خطوة استراتيجية نحو تطوير منظومة تشخيص أكثر دقة وكفاءة، بما يسهم في رفع جودة الرعاية الصحية، وتقليل الأخطاء البشرية، وتسريع عملية اتخاذ القرار الطبي.
حضر المناقشة عدد من الأكاديميين والباحثين والطلاب والمهتمين، إضافة إلى زملاء الباحثة وأفراد أسرتها.