طوّر طلبة في جامعة ميدلسكس مشروعا تقنياً، يحمل اسم VenaLume، يهدف إلى مساعدة الممارسين الصحيين على تحديد الأوردة التي يصعب الوصول إليها، من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي، وتقنيات الرؤية الحاسوبية، في نظام منخفض الكلفة يعمل في الوقت الفعلي.
ويستهدف المشروع الحد من المحاولات غير الناجحة لتركيب القسطرة الوريدية الطرفية، والتي قد تتطلب لدى بعض المرضى تكرار إدخال الإبرة أكثر من مرة قبل العثور على الوريد المناسب، بما يصاحب ذلك من ألم واحتمال حدوث مضاعفات.
ويعمل الجهاز من خلال نظام مكوّن من مرحلتين، تبدأ الأولى بأداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المريض، وتقدير احتمالية مواجهة صعوبة في الوصول إلى الوريد، بما يساعد على تحديد الحالات التي قد تحتاج إلى دعم بصري إضافي قبل بدء الإجراء.
أما المرحلة الثانية، فتتمثل في جهاز لتصوير الأوردة يعتمد على Raspberry Pi 5 وكاميرا تعمل بالأشعة تحت الحمراء القريبة، مستفيداً من اختلاف امتصاص الضوء بين الأوردة والأنسجة المحيطة لإظهار الأوعية الدموية التي قد تصعب رؤيتها بالعين المجرّدة.
ويعالج النظام الصور التي تلتقطها الكاميرا لحظياً باستخدام تقنية CLAHE، التي تعمل على تحسين التباين وإبراز الأوردة بصورة أكثر وضوحاً على الشاشة، لتوفير دليل بصري يمكن أن يساعد الممارس الصحي أثناء إدخال الإبرة.
ودفع ذلك الطلبة إلى استبدال نماذج التعلم الآلي المستخدمة في معالجة الفيديو بتقنيات تقليدية لمعالجة الصور، بما أتاح للنظام تحسين سرعة الاستجابة، وإظهار الأوردة في الوقت الفعلي من دون تأخير ملحوظ.، كما جرى توظيف الذكاء الاصطناعي في مرحلة تقييم المريض قبل الإجراء، بحيث يحدد النظام احتمالية صعوبة الوصول إلى الوريد أولاً، ثم يُستخدم جهاز التصوير في الحالات التي تحتاج إلى مساعدة إضافية.
ويركز الجهاز أيضاً على خفض كلفة تقنيات إظهار الأوردة مقارنة ببعض الأجهزة التجارية التي تعتمد على تجهيزات وأنظمة أكثر تعقيداً.
كما صُمم الجهاز ليعمل بصورة مستقلة من خلال واجهة مخصصة، بهدف تسهيل استخدامه في البيئات الصحية من دون الحاجة إلى إعدادات تقنية معقدة من جانب الممرضين.
ويستهدف المشروع الحد من المحاولات غير الناجحة لتركيب القسطرة الوريدية الطرفية، والتي قد تتطلب لدى بعض المرضى تكرار إدخال الإبرة أكثر من مرة قبل العثور على الوريد المناسب، بما يصاحب ذلك من ألم واحتمال حدوث مضاعفات.
ويعمل الجهاز من خلال نظام مكوّن من مرحلتين، تبدأ الأولى بأداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المريض، وتقدير احتمالية مواجهة صعوبة في الوصول إلى الوريد، بما يساعد على تحديد الحالات التي قد تحتاج إلى دعم بصري إضافي قبل بدء الإجراء.
أما المرحلة الثانية، فتتمثل في جهاز لتصوير الأوردة يعتمد على Raspberry Pi 5 وكاميرا تعمل بالأشعة تحت الحمراء القريبة، مستفيداً من اختلاف امتصاص الضوء بين الأوردة والأنسجة المحيطة لإظهار الأوعية الدموية التي قد تصعب رؤيتها بالعين المجرّدة.
ويعالج النظام الصور التي تلتقطها الكاميرا لحظياً باستخدام تقنية CLAHE، التي تعمل على تحسين التباين وإبراز الأوردة بصورة أكثر وضوحاً على الشاشة، لتوفير دليل بصري يمكن أن يساعد الممارس الصحي أثناء إدخال الإبرة.
ودفع ذلك الطلبة إلى استبدال نماذج التعلم الآلي المستخدمة في معالجة الفيديو بتقنيات تقليدية لمعالجة الصور، بما أتاح للنظام تحسين سرعة الاستجابة، وإظهار الأوردة في الوقت الفعلي من دون تأخير ملحوظ.، كما جرى توظيف الذكاء الاصطناعي في مرحلة تقييم المريض قبل الإجراء، بحيث يحدد النظام احتمالية صعوبة الوصول إلى الوريد أولاً، ثم يُستخدم جهاز التصوير في الحالات التي تحتاج إلى مساعدة إضافية.
ويركز الجهاز أيضاً على خفض كلفة تقنيات إظهار الأوردة مقارنة ببعض الأجهزة التجارية التي تعتمد على تجهيزات وأنظمة أكثر تعقيداً.
كما صُمم الجهاز ليعمل بصورة مستقلة من خلال واجهة مخصصة، بهدف تسهيل استخدامه في البيئات الصحية من دون الحاجة إلى إعدادات تقنية معقدة من جانب الممرضين.
