01— دراسة المشروع
ALZCare
منصة رعاية صحية مدعومة بالذكاء الاصطناعي لرعاية مرضى ألزهايمر ومتابعتهم ودعم التأهيل المعرفي.

- السنة
- 2026
- الدور
- مهندس تطوير متكامل وذكاء اصطناعي
- الحالة
- تم الإطلاق
01
التحدّي
تتوزع رعاية مرضى ألزهايمر بين الأطباء وأفراد الأسرة والمرضى دون منظومة موحدة. وتعتمد مواعيد الأدوية والتأهيل المعرفي ومتابعة الحالة النفسية والموقع والتواصل على أدوات منفصلة، مما يصعّب تنسيق الرعاية على المدى الطويل.
02
الحل
طوّرت منصة صحية متكاملة تجمع الأطباء ومقدمي الرعاية والمرضى في منظومة موحدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تجمع المنصة المتابعة اللحظية والتأهيل المعرفي وإدارة الأدوية وأمان الموقع والتعرف على الوجوه وتحليل المشاعر، إلى جانب مساعد متخصص في ألزهايمر يعتمد على RAG لدعم الرعاية المستمرة.
03
النتيجة
قدّمت منصة SaaS قابلة للتوسع، تضم بوابات مستقلة للأطباء والأسرة والمرضى. دمجت تقنيات الويب الحديثة مع خدمات ذكاء اصطناعي مصغّرة لأتمتة إجراءات الرعاية وتحسين متابعة المرضى وتوفير مساعدة سريرية ذكية في الوقت الفعلي.
أبرز الجوانب الهندسية
- بنية SaaS متعددة الأدوار ببوابات مستقلة للطبيب والأسرة والمريض
- مساعد متخصص في ألزهايمر يعتمد على RAG وLangChain وFAISS وGroq LLMs والبحث الدلالي
- استخدام الرؤية الحاسوبية للتعرف على الوجوه وتحديد هوية المرضى
- تحليل المشاعر الصوتية باستخدام Wav2Vec2 وPyTorch لمتابعة الحالة النفسية باستمرار
- تحديثات لحظية عبر Socket.IO للإشعارات ومواعيد الأدوية وتتبع المرضى
- تتبع GPS مع مناطق أمان قابلة للضبط وتنبيهات طوارئ فورية
- محرك للتأهيل المعرفي يشمل تدريبات الذاكرة والتعرف على الوجوه وألعاب التسلسل وتحليل التقدم
- API باستخدام Node.js وخدمات Python FastAPI مصغّرة ضمن بنية معيارية
التقنيات
- React
- Vite
- Node.js
- Express
- MongoDB Atlas
- Socket.IO
- FastAPI
- Python
- LangChain
- FAISS
- Groq LLM
- Computer Vision
- OpenCV
- ArcFace
- PyTorch
- Wav2Vec2
- Transformers
- Tailwind CSS
