يشهد مجال تحليل الصور الطبية تطورًا متسارعًا بفضل توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي، التي أصبحت من الأدوات الواعدة في دعم التشخيص الطبي وتعزيز كفاءته. وتعتمد هذه التقنيات بصورة أساسية على خوارزميات التعلم العميق القادرة على معالجة كميات كبيرة من الصور الطبية والتعرف على الأنماط والمؤشرات المرتبطة بالحالات المرضية، بما يشمل صور الأشعة السينية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب، وغيرها من تقنيات التصوير التشخيصي. وتبرز أهمية الذكاء الاصطناعي في هذا المجال من خلال قدرته على مساعدة المختصين في اكتشاف مؤشرات مبكرة لبعض الأمراض، ومنها الأورام السرطانية، واعتلال الشبكية المرتبط بالسكري، وأمراض القلب، وبعض الاضطرابات الدماغية. كما يمكن للأنظمة الذكية تحليل الصور بسرعة كبيرة وتحديد المناطق أو التغيرات التي تستدعي اهتمام الطبيب، الأمر الذي يوفر دعمًا إضافيًا في عملية التشخيص ويسهم في تحسين كفاءة العمل الطبي. ولا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تحليل الصور فحسب، بل يمتد إلى تحسين جودتها من خلال تقنيات معالجة الصور التي تساعد على تقليل التشويش وإبراز التفاصيل المهمة، مما يعزز وضوح الصور ويدعم دقة قراءتها. كما يمكن دمج أنظمة تحليل الصور مع السجلات الطبية الإلكترونية والبيانات السريرية للمريض، بما يتيح بناء صورة أكثر شمولًا للحالة الصحية وربط النتائج التصويرية بالمعلومات الطبية ذات الصلة. ومع التطور المستمر في خوارزميات التعلم العميق وتوافر قواعد بيانات طبية واسعة، يتجه تحليل الصور الطبية نحو دور أكبر في دعم الطب الشخصي والوقائي. ومع ذلك، تظل هذه التقنيات أدوات مساندة للكوادر الطبية، إذ يتطلب استخدامها التحقق السريري والتفسير الطبي المتخصص قبل اعتماد أي نتيجة تشخيصية. ويمثل تحليل الصور الطبية بالذكاء الاصطناعي أحد المسارات المهمة في مستقبل الرعاية الصحية، لما يجمعه من سرعة في معالجة البيانات، وقدرة على اكتشاف الأنماط، وإمكانية التعامل مع أحجام كبيرة من المعلومات الطبية، بما يسهم في دعم التشخيص المبكر وتعزيز كفاءة وجودة الخدمات الصحية. جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق.