الداتاثون الصحي 2025

نبض

النظام الذكي للتنبؤ بخطر وفيات الأجنة

نظام ذكاء اصطناعي متعدد المصادر يقدم إنذارات مبكرة قابلة للتفسير للممارسين الصحيين عن خطر الوفاة الجنينية

عن مشروع نبض

نظام ذكاء اصطناعي متطور يهدف إلى إنقاذ الأرواح من خلال التنبؤ المبكر بمخاطر وفيات الأجنة

التحديات الحالية

تعد وفيات الأجنة من أخطر التحديات الصحية التي تواجه النظم الصحية عالمياً. الكشف المبكر عن الحالات عالية الخطورة يمكن أن ينقذ آلاف الأرواح سنوياً.

صعوبة التنبؤ المبكر

عدم وجود أدوات تحليلية متقدمة للكشف عن حالات الخطر

نقص الأدوات التحليلية

غياب الأنظمة الذكية لمعالجة البيانات الطبية المعقدة

ضرورة القرارات السريعة

الحاجة لاتخاذ قرارات طبية دقيقة في وقت محدود

حل نبض المبتكر

يحلل نبض التقارير الطبية والبيانات السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي ليقدم حلولاً متقدمة ودقيقة:

1

تحليل ذكي شامل

معالجة متقدمة للتقارير الطبية وبيانات CTG والسونار باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي

2

إنذارات ذكية مبكرة

تنبيهات فورية ملونة بدرجات الخطر المختلفة مع تفسيرات واضحة للنتائج

3

توصيات طبية عملية

إرشادات واضحة ومفصلة للتدخل المبكر والعلاج المناسب لكل حالة

مميزات النظام

يتميز نظام نبض بمجموعة من الخصائص المتقدمة التي تجعله الحل الأمثل للتنبؤ بمخاطر وفيات الأجنة

دقة عالية

نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة تحقق دقة عالية في التنبؤ بالمخاطر الصحية

خوارزميات متقدمة
تحليل بيانات دقيق

سهولة الاستخدام

واجهة بسيطة وواضحة مصممة خصيصاً للكوادر الطبية والممارسين الصحيين

تصميم بديهي
تدريب سريع

تكامل شامل

قابل للتكامل الكامل مع أنظمة المستشفيات والسجلات الطبية الموجودة

ربط سلس
توافق شامل

فريق العمل

فريق متعدد التخصصات يضم مهندسين طبيين ومهندسي إلكترونيات ومتخصصي ذكاء اصطناعي ومحللي بيانات، مدعوما بخبرات عملية في إدارة المشاريع التقنية وتطوير المواقع والبرامج

لدينا خبرة سابقة في التعامل مع بيانات مرتبطة بموضوع التحدي، مما يمكننا من تهيئة البيانات وتحليلها وبناء نموذج تنبؤ مبكر يخدم الهدف الرئيس للمسار ويعزز موثوقية مخرجاته

ماجد الريمي

ماجستير في علم الروبوتات و الأتمة

LinkedIn

ريما القويعي

ماجستير في علم البيانات و الذكاء الاصطناعي

LinkedIn

نسيبه الجعفري

ماجستير في الهندسة الطبية الحيوية

LinkedIn

اسماء العرفج

ماجستير في علم الروبوتات و الأتمة

LinkedIn

روان بكرو

ماجستير في علم الروبوتات و الأتمة

LinkedIn

العرض التوضيحي

جرب نظام نبض بنفسك - ثلاث طرق للتفاعل مع النظام واختباره

تقارير تجريبية للاختبار

أدخل الرقم الوطني للحصول على تنبؤات صحية من نماذج الذكاء الاصطناعي

أمثلة على أرقام وطنية صالحة:

نتائج التنبؤ

الرقم الوطني:

بيانات عن صحة الجنين

صحة الجنين

الاحتمالية

ثقة النموذج

بيانات عن مخاطر الحمل

مستوى الخطر في الحمل

الاحتمالية

ثقة النموذج

بيانات الداتاثون

مستوى الخطر

احتمالية الخطر

%

ثقة النموذج

رفع التقارير الطبية

قم برفع صورة التقرير الطبي للحصول على تحليل ذكي للمخاطر

ارفع تقريرك الطبي

اسحب ملف التقرير هنا أو اضغط للاختيار
الصيغ المدعومة: PNG, JPG, JPEG - حجم أقصى: 10 ميجابايت

جاري تحليل التقرير الطبي...

نتائج التحليل

العمر

ضغط الدم

سكر الدم

نبضات القلب

خطر الحمل

صحة الجنين

البيانات المستخرجة الكاملة

العمر

ضغط الدم

سكر الدم

درجة الحرارة

نبضات القلب

مستوى الثقة

التقرير الطبي


                                        

محادثة مع المساعد الطبي

اسأل أي سؤال حول التحليل

أو جرب أحد الأسئلة المقترحة:

يمكن دمج النظام بسهولة مع أي نظام آخر

استخدم واجهة برمجة التطبيقات (API) للتكامل السلس مع أنظمتك الحالية

الوصف:

الحصول على تنبؤات صحية للحمل والجنين باستخدام الرقم الوطني

المعاملات:

national_id الرقم الوطني (10 أرقام)

مثال على الطلب:

curl -X GET "https://api.nabdh.health/api/predict/1823014099" \
  -H "Accept: application/json"

مثال على الاستجابة:

{
  "national_id": "1823014099",
  "pregnancy_prediction": {
    "risk_level": "Low",
    "risk_probability": 0.85,
    "model_confidence": "High"
  },
  "fetal_prediction": {
    "health_status": "Normal",
    "health_probability": 0.92,
    "model_confidence": "High"
  },
  "success": true
}

الوصف:

الحصول على بيانات المريض الكاملة من قاعدة البيانات

المعاملات:

national_id الرقم الوطني (10 أرقام)

مثال على الطلب:

curl -X GET "https://api.nabdh.health/api/patient/1823014099" \
  -H "Accept: application/json"

مثال على الاستجابة:

{
  "national_id": "1823014099",
  "data": {
    "pregnancy_Age": 22,
    "pregnancy_BMI": 18.0,
    "pregnancy_Systolic BP": 90.0,
    "fetal_baseline value": 120.0,
    ...
  },
  "success": true
}
الأمان والخصوصية

حماية بيانات المرضى

نحن نستثمر في تقنيات متقدمة لحماية خصوصية المرضى من خلال إخفاء وتشفير جميع البيانات الشخصية والحساسة تلقائياً

قبل التشفير

بيانات مكشوفة

السجل الطبي للمريض

معلومات المريض الأساسية:

الاسم الكامل: أحمد محمد عبد الرحمن السيد

رقم الهوية الوطنية: ١٢٣٤٥٦٧٨٩٠١٢٣

تاريخ الميلاد: ١٥/٠٣/١٩٨٥

العنوان: شارع الملك فهد رقم ٤٥، حي النخيل، الرياض ١١٤٣٣

رقم الهاتف: +٩٦٦ ٥٥ ١٢٣٤ ٥٦٧٨

البريد الإلكتروني: ahmed.alsayed@example.com

معلومات التأمين:

شركة التأمين: شركة التعاونية للتأمين الصحي

رقم البوليصة: POL-456789123

التشخيص الحالي:

تم تشخيص المريض بمرض السكري من النوع الثاني (ICD-10: E11.9)

ضغط الدم المرتفع (ICD-10: I10)

الأدوية الحالية:

١. ميتفورمين ٥٠٠ ملغ - مرتين يومياً

٢. جليميبيرايد ٢ ملغ - مرة واحدة صباحاً

٣. ليزينوبريل ١٠ ملغ - مرة واحدة مساءً

ملاحظات الطبيب المعالج:

د. فاطمة علي الحسن - أخصائية الغدد الصماء

معلومات الاتصال في حالات الطوارئ:

الاسم: مريم عبد الله السيد (الزوجة)

رقم الهاتف: +٩٦٦ ٥٠ ٩٨٧٦ ٥٤٣٢

رقم الحساب البنكي: SA١٢٣٤٥٦٧٨٩٠١٢٣٤٥٦٧٨٩٠

البنك: البنك الأهلي السعودي

توقيع المريض: أحمد السيد

بعد التشفير

بيانات محمية

السجل الطبي للمريض

معلومات المريض الأساسية:

الاسم الكامل: <PERSON>

رقم الهوية الوطنية: <NATIONAL_ID>

تاريخ الميلاد: ١٥/٠٣/١٩٨٥

العنوان: شارع <LOCATION> رقم ٤٥، حي <LOCATION>، <LOCATION> ١١٤٣٣

رقم الهاتف: <PHONE_NUMBER>

البريد الإلكتروني: <EMAIL_ADDRESS>

معلومات التأمين:

شركة التأمين: <ORGANIZATION>

رقم البوليصة: POL-456789123

التشخيص الحالي:

تم تشخيص المريض بمرض السكري من النوع الثاني (ICD-10: E11.9)

ضغط الدم المرتفع (ICD-10: I10)

الأدوية الحالية:

١. ميتفورمين ٥٠٠ ملغ - مرتين يومياً

٢. جليميبيرايد ٢ ملغ - مرة واحدة صباحاً

٣. ليزينوبريل ١٠ ملغ - مرة واحدة مساءً

ملاحظات الطبيب المعالج:

د. <PERSON> - أخصائية الغدد الصماء

معلومات الاتصال في حالات الطوارئ:

الاسم: <PERSON> (الزوجة)

رقم الهاتف: <PHONE_NUMBER>

رقم الحساب البنكي: <BANK_ACCOUNT>

البنك: <ORGANIZATION>

توقيع المريض: <PERSON>

تواصل معنا

للاستفسارات حول مشروع نبض أو للتعاون معنا

البريد الإلكتروني