المنهجية العلمية والأمان

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي
في المنصة؟

لن نعتمد على تدريب نموذج واحد عشوائياً. المنظومة مبنية على ستة طبقات متكاملة تضمن الدقة والشفافية والسلامة في كل إجابة.

Data & AI Pipeline· معمارية البيانات والذكاء الاصطناعي

ست طبقات متكاملة

Automated Update Cadence· جدول التحديثات الآلية

البيانات تتجدد تلقائياً

يُنشر الإصدار الأساسي مرة واحدة، ثم تعمل خطوط التحديث الآلية بشكل مستقل وفق جدول زمني مُحكم لكل نوع من أنواع البيانات.

كل ساعة
Hourly
  • التنبيهات الصحية الطارئة
  • تحديثات تفشي الأوبئة
  • إشعارات WHO الفورية
أو فور توفر المصدر
يومياً
Daily
  • الدراسات والتجارب السريرية الجديدة
  • تحديثات قاعدة الأدوية
  • بيانات المراقبة الوبائية
PubMed · ClinicalTrials · OpenFDA
أسبوعياً
Weekly
  • إزالة التكرار وتوحيد البيانات
  • تقييم قوة الأدلة الجديدة
  • مراجعة التضارب بين المصادر
Quality Assurance Pipeline
عند الإصدار الرسمي
On Official Release
  • بيانات WHO وUN والبنك الدولي
  • تقارير IARC وIHME السنوية
  • مراجعات Cochrane المنهجية
WHO · UN · World Bank · IARC · IHME

Update Timeline — Live System

الآنNow
+1 ساعة+1h
+24 ساعة+24h
+7 أيام+7d
إصدار رسميOn Release
RAG Engine· محرك الاسترجاع المعزز

لماذا RAG وليس توليداً حراً؟

بدون RAG
  • ✗ قد يُولّد معلومات غير موجودة (Hallucination)
  • ✗ لا يمكن التحقق من مصدر الإجابة
  • ✗ البيانات قد تكون قديمة
  • ✗ لا يُظهر قوة الدليل
مع RAG
  • ✓ كل إجابة مستندة لمصدر موثّق
  • ✓ تاريخ تحديث المصدر ظاهر دائماً
  • ✓ قوة الدليل مُصنّفة (A/B/C)
  • ✓ حدود الإجابة مُوضّحة بصراحة

RAG Flow

سؤال المستخدم
استرجاع المصادر
تأسيس السياق
توليد الإجابة
إرفاق الاستشهادات
Evidence Classification· تصنيف قوة الدليل

كيف نُصنّف قوة الدليل العلمي؟

A
دليل قوي
Strong Evidence
تجارب عشوائية محكومة متعددة أو مراجعات منهجية
B
دليل متوسط
Moderate Evidence
دراسات مراقبة جيدة التصميم أو تجارب محدودة
C
دليل محدود
Limited Evidence
تقارير حالات أو إجماع خبراء أو بيانات أولية
?
غير محدد
Insufficient Data
بيانات غير كافية للتقييم — يُعرض بوضوح
Statistical Forecasting· التوقعات الإحصائية

التوقعات: سيناريوهات لا حقائق

FORECAST EXAMPLE
السيناريو الحالي (بيانات 2026)

انتشار داء السكري — منطقة الشرق الأوسط

12.4% – 15.8%
نطاق الانتشار المتوقع
2030
الأفق الزمني
80%
فترة الثقة

العوامل المؤثرة:

معدلات السمنةالتحضرالشيخوخة السكانيةتغير النظام الغذائي

هذه سيناريوهات احتمالية وليست حقائق مستقبلية. النتائج تعتمد على استمرار الاتجاهات الحالية.

Safety Boundaries· حدود السلامة

ما تفعله المنصة وما لا تفعله

عبارة "لا نتحمل المسؤولية" وحدها لا تكفي — السلامة مُهندَسة في بنية المنصة

لا تشخيص ولا وصفة

No Diagnosis or Prescription

المنصة لا تشخّص المرض ولا تصف العلاج ولا تطلب بدء دواء أو إيقافه أو تغيير الجرعة.

شرح وتثقيف

Explain & Educate

تشرح النتائج والمصطلحات الطبية وتساعد المستخدم في تجهيز أسئلته للطبيب.

علامات الخطر

Emergency Alerts

تُظهر علامات الخطر الحمراء وتطلب التواصل مع خدمات الطوارئ المحلية فوراً.

خصوصية افتراضية

Privacy by Default

لا تحتفظ بالبيانات الشخصية افتراضياً. لا استخدام لمدخلات المستخدمين في التدريب دون موافقة صريحة.

مراجعة طبية

Medical Review

المحتويات الحساسة تخضع لمراجعة طبيب ومتخصص صحة عامة وصيدلاني.

لا بيانات شخصية

No Personal Health Data

المنصة لا تطلب ولا تخزن سجلات صحية شخصية. الاستفسارات مجهولة الهوية.

WHO AI Ethics Principles· مبادئ منظمة الصحة العالمية

الامتثال لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي الصحي

تلتزم المنصة بإرشادات منظمة الصحة العالمية لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي الصحي وإرشادات النماذج متعددة الأغراض في الصحة.

الشفافية
Transparency
الخصوصية
Privacy
المساءلة
Accountability
السلامة
Safety
Design Principles· مبادئ التصميم

تصميم قائم على البيانات

ثنائي اللغة
Bilingual
عربي وإنجليزي مع دعم RTL/LTR كامل
الأحمر للطوارئ فقط
Red = Emergency Only
اللون الأحمر مخصص حصراً للتحذيرات وعلامات الخطر
تحديث تلقائي
Auto-Updated Data
البيانات تُحدَّث تلقائياً من المصادر الرسمية
توافق الوصول
WCAG 2.1 AA
معايير WCAG 2.1 AA — متاح للجميع